图像处理中有一个很重要的任务就是降低图像的噪音，噪音有很多种类型，一种常见的是斑点噪音（speckling），专业名称叫做：Additive white Gaussian noise (AWGN)。上图左边即所谓的高斯噪音，减少噪音可以对相同的景象拍很多张照片，比如1000张，然后将对应的像素点累加之后取平均值，因为高斯分布（正态分布）的均值为0，累加的照片越多噪音越小，这种方法常用在天文学。我个
转载
2023-12-12 14:22:51
475阅读
# 深度学习斑点噪声去噪
## 引言
在现代科技的高速发展中，图像处理技术显得愈发重要，尤其在医学成像、遥感图像等领域，图像质量直接影响数据的解读与分析。斑点噪声是一种常见而又难以处理的噪声类型，特别是在超声成像中尤为明显。本文将探讨如何利用深度学习技术进行斑点噪声去噪，并通过代码示例来illustrate过程。最后，我们将提供一个甘特图和类图以帮助理解我们的工作流程和数据结构。
## 斑点
1引言 几个因素会影响彩色图像，它们不仅会影响图像的视觉感知。它们还阻碍了与不同应用(例如分段或模式识别)相关的图像特征的识别和区分。噪点是这些因素中最常见的因素之一，它会严重影响图像的视觉质量以及大多数图像处理任务的性能。这是图像采集过程中错误的结果。
在某些情况下，图像是在不合适的条件下拍摄的：弱光，清晰度太高或恶劣的天气条件。由于传输错误，网络电缆问题，信号干扰，传感器问题等，质量
文章目录目标理论OpenCV中的图像去噪1. cv2.fastNlMeansDenoisingColored()2. cv2.fastNlMeansDenoisingMulti()参考 图像降噪 目标在本章中，您将了解非局部平均去噪算法（Non-local Means Denoising algorithm）来消除图像中的噪声。您将看到不同的函数，如cv2.fastnlmeansdenosin
转载
2023-10-13 14:46:35
800阅读
▒▒本文目录▒▒一、引言二、三维块匹配滤波BM3D去噪原理2.1 第一阶段2.1.1 块匹配2.1.2 协同硬阈值滤波2.1.3 聚合2.2 第二阶段2.2.1 块匹配2.2.2 协同维纳滤波2.2.3 聚合三、基于三维块匹配滤波(BM3D)算法去噪实例分析3.1 仿真实验3.2 实际实验 一、引言K.Dabov等人将变换域滤波和非局部理论思想结合，提出了三维块匹配(Block Matching
Python手势识别与控制概述本文中的手势识别与控制功能主要采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级而且高效—-由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理
转载
2024-08-09 08:52:58
97阅读
含义：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到。作用：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯噪声：首先，噪声在图像当中常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。简单来说，噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如
转载
2023-12-07 11:15:22
124阅读
图像噪声和去噪
原创
2021-08-02 14:17:52
562阅读
这是图像处理的第一章，简单地说一下OpenCv的基础功能图像的读取 图像的显示 访问图像的像素值这一节，我将会介绍一下各种噪声的类型，并且添加两三种常见的噪声将图像读入到Mat后，有三种方式访问Mat中的数据：通过指针 使用迭代器调用at相信大家已经对这些基础中的基础了解的很不错了，所以我就直接开始介绍主题，噪声 (以下的介绍为其他博客找到的)图像噪声图像噪声是图像在获取或传输的过程中受到随机信
转载
2023-11-13 22:22:49
92阅读
中值滤波非常适合去除椒盐噪声拉普拉斯算子比较适合用于改善因为光线的漫反射造成的图像模糊。即对图像进行锐化，增加图像的边缘。频域滤波：频率域图像增强首先通过傅里叶变换将图像从空间域转换为频率域，然后在频率域内对图像进行处理，最后通过傅里叶反变换转换到空间域。噪声 高斯噪声 高斯噪声是一种源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声。高斯噪声也成为正态噪声，是自然界最常见的一种噪声。可以通过空域
转载
2024-08-07 08:39:58
217阅读
4-4 Python学习笔记4_滤波与Gauss噪声1.中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。邻域窗口通常为3X3或5X5区
转载
2023-06-04 18:04:30
542阅读
FFDNet: Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising-非常经典！引言相关工作MAP Inference Guided Discriminative LearningPlain Discriminative LearningFFDNet网络结构噪声水平映射子图像去噪检查噪声水平映射的作用(预印版上有正交正
转载
2024-06-03 10:23:42
101阅读
1. 空域图像操作在空间域对图像可以进行加噪声（椒盐噪声，高斯噪声），对比度增强（直方图均衡化），平滑滤波，锐化1.1. 加噪声首先是椒盐噪声，究其原理，其实就是随机在图像上将一些点设置为纯白色（盐）或者纯黑色（椒），那么我们只要知道需要加的个数，就可以通过生成随机数的方式加噪声。def sp_noise(img, prob, is_gray = False):
image = np.ar
转载
2023-09-26 05:32:04
217阅读
傅里叶变换只能获取一段信号总体上包含哪些频率的成分，但是对各成分出现的时刻并无所知。“对非平稳过程，傅里叶变换有局限性”。短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform, STFT）把整个时域过程分解成无数个等长的小过程，每个小过程近似平稳，再傅里叶变换，就知道在哪个时间点上出现了什么频率了。但是窗函数宽度不好定义。窄窗口时间分辨率高、频率分辨率低，宽窗口时间分辨率低、频
转载
2023-11-05 08:14:07
800阅读
信号源送出携带着我们希望传送的有用信息，然而在信号变化及传输过程中，由于噪声及干扰的叠加，使信号的辨认产生困难，要复原携带的有用信号，必须去除信号中叠加的噪声和干扰成分，如果噪声的频率高于或低于有效信号，通常采用滤波方法去除噪声，也可以通过使信号平滑的方法抑制干扰带来的毛刺。滤波方法是一种频域处理方法，在分析信号的频率特性时，
信号变化率小的部分对应低频分量，变化率大的部分则对应高频分量。用
转载
2024-01-05 19:40:18
315阅读
背景 比较火热的短视频绿布特效其实就是用到了图像融合技术，将其中一幅图加入另一幅图中形成合成视频。一般情况下，两幅图像或多幅图像若直接涂像素融合，比较突兀感官体验上不是一体，有一种图像技术可以较为自然的将两种图像融合，它就是泊松图像编辑技术。这是一个微分方程在图像中的一个重要应用，首先提出该应用的是SIGGRAPH 2003,
其中在八位的灰度图中，0表示黑色，255表示白色，其中“胡椒”噪声灰度值趋于0，“盐”噪声灰度值趋于255。，于是可
原创
2024-01-07 12:13:49
297阅读
百万调音师—Audition降噪自适应降噪降噪处理去除某个循环杂音动态处理 降噪，顾名思义就是减少噪音对人的影响。在AU中可以把声音中的噪音（不想要的声音去掉） 自适应降噪软件帮你自动调节。简单直接~ 自适应降噪面板 可能会损失一些非噪音部分。降噪处理（AU中带XX处理字样的效果只能作用在波形图，多轨中部分带XX处理字样的效果无法使用） 降噪处理使用步骤（只记快捷键，或者在【效果】【降噪/回复
转载
2023-08-31 20:17:57
166阅读
很多网站登录都需要输入验证码，如果要实现自动登录就不可避免的要识别验证码。最近学习了一下图像处理相关的知识，并用Python实现了基于KNN的验证码识别。准备工作这里我们使用opencv做图像处理，所以需要安装下面两个库 pip3 install opencv-python
pip3 install numpy 识别原理我们采取一种有监督式学习的方法来识别验证码，包含以下几个步骤
转载
2023-11-07 13:49:00
88阅读
图像滤波之高斯滤波(Gauss filter)概述：高斯滤波：高斯滤波在图像处理概念下，将图像频域处理和时域处理相联系，作为低通滤波器使用，可以将低频能量(比如噪声)滤去，起到图像平滑作用。高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具
转载
2023-11-15 19:41:15
322阅读
