最近去采风拍了几张照片，想要处理下，发现放大后多少有点噪点，这可难着我了，对付噪点，貌似没想到啥好的方法，百度了下，发现了个不错的滤镜..Noiseware用于恢复图片质量，通过消除图像噪点和讨厌的人为因素，如高ISO设置或低亮度环境。它提供了许多已经设置好的配置，让你解决大多数普通噪点问题，而不需要进一步的配置；另外，你可以更改配置或指定你自己的自定义的配置或使用自学习功能自动创建噪点配置文件。
夜间降噪与多帧降噪的原理手机拍照性能越来越强，这个是毋庸置疑的。但是手机归根结底还是比不过专业相机，我想说的是CMOS大于等于1英寸的相机，比如微单和单反。 传感器（CMOS/CCD） 比如手机纯粹拍摄夜景，其效果远远不如专业相机，表现的形式则是噪点过于，画面不是很清晰。 一、噪点产生的原因 为什么手机在夜间拍摄会出现噪点呢？其实噪点的生成跟CMOS有很大关系。 数码相机包括手机将光线和物体
Image denoising with block-matching and 3D filtering. SPID 2006https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/6064/606414/Image-denoising-with-block-matching-and-3D-filtering/10.111
常见的多模型融合算法多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？这里总结一些常见的融合方法： 1. 线性加权融合法线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：是给用户（user）推荐商品（item）的得分， 是算法K的权重，是
语音降噪-谱减算法假设基本原理幅度谱减法功率谱减法谱减法通用形式谱减法存在的问题程序 假设假设噪声和语音是加性的，噪声是平稳的（缓慢变换的），基本原理利用语音幅度减去估计出来的噪声幅度得到降噪后的语音幅度，相位使用带噪语音的相位。假定带噪语音,纯净语音,加性噪声,即： 做傅里叶变换后： 带噪语音写成极坐标形式为： 其中 代表采样点， 代表频率， 代表幅度谱，幅度谱减法假设估计的噪声的幅度谱为,
图像降噪算法——非局部均值降噪算法图像降噪算法——非局部均值降噪算法1. 基本原理2. C++代码实现3. 结论 图像降噪算法——非局部均值降噪算法1. 基本原理非局部均值降噪算法（Non-Local Means）是空间降噪算法的一种，和中值滤波、高斯滤波这些局部滤波算法不同的是，非局部均值降噪算法是一种全局的算法，思路是利用整幅图像中相似像素的灰度值来代替当前像素的灰度值其中，是噪声图像像素的
NANK南卡推出新无线降噪耳机，40dB深度降噪，智能降噪新“静”界！40dB似乎成为了目前降噪耳机的一道分水岭，往下35dB左右的降噪深度，效果不尽人意；往上则是动辄千元的高昂价格。为了打造一款降噪效果可以媲美千元耳机，同时也让大部分人可以消费得起的产品，NANK南卡在历经一年多的研发测试后，在降噪技术领域迎来了全新的突破，发布了支持40dB深度降噪的南卡A2，售价399元。在新一代降噪芯片的加
06｜如何将AI技术运用到降噪中？之前讲了噪声的分类和一些常见的传统降噪算法。传统算法通过统计的方法对噪声进行估计，并可以对稳态噪声起到比较好的降噪作用，但是在非稳态噪声和瞬态噪声等噪声类型下，传统降噪算法往往不能起到比较好的效果。最近几年，随着 AI 技术的不断演进，在降噪等音频处理领域，都出现了很多基于 Artificail Intelligence（AI）或者说基于人工神经网络模型的降噪算法
今天突然遇到手机相机拍出的照片没有多帧降噪效果了，Tunning很多的效果调试需要基于多帧降噪进行处理，最后很坑爹的发现多帧降噪居然与EIS、AIS等防抖的处理有关系；带着满脸的黑人问号研究了一下相机的多帧降噪以及AIS、EIS的防抖处理。 1.多帧降噪和防抖的联系：联系与底层的宏控有关，下面列举一下不同宏
目录一. 噪声的分类：加性噪声和乘性噪声：稳态噪声和非稳态噪声：二. 如何降噪1.线性滤波器：2.谱减法3.基于统计模型的实时降噪算法3.1 核心思想：3.2 基于两个假设： 3.3 维纳滤波WebRTC原生降噪算法的三个特点：3.4 改进方法OMLSA & IMCRA4.子空间算法思想：算法：算法场景：4.基于机器学习的降噪5.其他降噪方法一. 噪声的分类：加性噪声和乘性噪声：
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2023-09-27 19:53:10
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FF 降噪技术的原理先简单说一下 FF 降噪设计的原理，我们知道，ANC 的基本原理是由喇叭产生一个大小相同，相位相反的信号，刚好抵消进入到耳机里面的噪音。 那么这个大小相同，相位相反的信号怎么设计出来的呢，先看下面图 A1 是进入到耳机的幅频特性，幅度单位为分贝，后面提到的其它幅度同样为分贝φ1 是进入到耳机的相位特性A2 是麦克风采集到的噪音幅频特性φ2 是麦克风的相位特性A3 降噪模块传递函
图像降噪，是最简单也是最基础的图像处理逆问题（inverse problem）。大多数情况下，图像降噪都是ill-posed的问题。因为通过有噪音的观察，总是无法逆向求得唯一正确的干净图片。就好像让你解一个超越方程一样，不借助其他额外的条件信息，是没有唯一解的。降噪问题（这里只讨论additive noise），用最简单的数学语言一句话就可以描述清楚： y = x + e y是你观察到的带噪音的图
[写在最前面的]
越发觉得iteye（以前的javaeye）是个不错的技术讨论平台，所以决定先将以前的一些技术相关的文章都搬过来。一来备忘，二来系统化自己的知识。主观上是为了自己的积累与提高，希望客观上能给不相识的技术伙伴一点帮助。如果转载，请标注出处。
够郁闷的，本来已经写好了，可是不小心被覆盖掉了。唉，这软件做的真是不够人性化，还好文章全部原创，重
# Python 多帧平均降噪
## 1. 引言
在数字图像处理领域中，降噪是一个非常重要的任务，特别是对于被噪声污染的图像进行处理。图像降噪的目的是去除图像中的噪声，以改善图像质量和提高后续图像处理任务的准确性。而多帧平均降噪是一种常用的降噪技术之一，它通过对多幅相同场景的图像进行平均操作来减少噪声的影响，从而得到更清晰的图像。
## 2. 多帧平均降噪原理
多帧平均降噪的基本原理是利用多幅
文章目录项目概述业务流程数据模块表的设计数据库模块设计通信格式网络和业务模块网络模块网络模块和业务模块解耦合业务模块注册业务登录业务加好友业务一对一聊天业务创建群业务加入群业务群聊业务注销业务服务器集群跨服务器通信集群聊天服务器的思考参考文献 作者：shenmingik. 时间：2021/1/26 22:17 开发环境：Ubuntu VS Code 编译器
DB 是一个纯计数单位：对于功率，dB = 10*lg(A/B)。对于电压或电流，dB = 20*lg(A/B).dBm 定义的是 miliwatt。 0 dBm=10lg1mw。在dB，dBm计算中，要注意基本概念。比如前面说的 0dBw = 10lg1W = 10lg1000mw = 30dBm；又比如，用一个dBm 减另外一个dBm时，得到的结果是dB。如：30dBm - 0dBm = 30
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2023-09-24 17:04:55
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一.图像去噪的大致分类1.空间域滤波空域滤波是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。常见的空间域图像去噪算法有邻域平均法、中值滤波、低通滤波等。2.变换域滤波图像变换域去噪方法是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到变换域，再对变换域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从变换域转换到空间域来达到去除图像嗓声的目的。将图像从空间域转换到变换域的变换方法很多，如傅立叶变换、沃尔什-
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2023-08-04 10:27:59
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很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(Early fusion)和晚融合(Late fusion)。早融合(Early fusion): 先融合多层的特征，然后在融合后的特征上训练预测器（只在完全融合之后，才统一进行检测）。这类方法也被称为skip connection，即采用concat、add操作。这一思路的代表是Inside-Outside Ne
此文摘抄于论文《多模态情感识别综述》 论文引用格式：贾俊佳, 蒋惠萍, 张廷. 多模态情感识别综述[J]. 中央民族大学学报(自然科学版), 2020.1 多模态的情感特征提取一般来说，采集后的原始情感特征都会掺杂一些冗余信息，如果我们直接对其特征进行分析，可能会造成情感结果分类的准确率偏低甚至是分类错误。所以，情感特征的提取方式是至关重要的。脑电信号数据量大，包含了很多伪迹信号，需要进行预处理和
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2019-08-20 08:53:00
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