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
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。
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
[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
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
# 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
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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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
通过耳机的降噪技术，对环境噪音进行抵消、减弱，从而远离噪音打扰。因此拥有主动降噪功能的耳机成为近年来年轻消费者最为关注的产品之一，亦有许多知名品牌加入到降噪耳机大军当中，但唯有真正能满足消费者需求的好产品才能最终被用户认同。近日，连续两年获得“最受年轻人欢迎耳机品牌”的NANK南卡，发布了2021年ANC主动降噪耳机南卡A2，带来可以媲美千元降噪耳机的40dB深度降噪。40dB最适宜的降噪深度NA
开发环境物理主机：Win 10 64位虚拟工具：VMware Workstation 15 Pro虚拟系统：Ubuntu 20.04.4 LTS软件版本： OpenCV 4.6.0一、前提准备首先，需要安装一系列必要的工具，包括：$ sudo apt-get update # 这是为了更新你的软件源
$ sudo apt-g
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
购买 ANC 耳机时候，基本都会听到商家宣传降噪深度,例如说降噪深度大 40dB ，很明显降噪深度是个很重要的指标。这个降噪深度怎么来的呢，这边文章就来说说 ANC 的 performance，即我们常说的 ANC 效果。被动降噪就是 ANC 没有打开情况下，由耳机物理机构（如耳罩，耳塞）阻挡形成的降噪效果，就是常说的无源降噪，这部分左右基本在高频起比较好的降噪效果降噪深度也就是厂家对 ANC 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
# 图像降噪-深度学习实现流程
## 概述
在图像处理领域，降噪是一项重要的任务。深度学习方法在图像降噪方面取得了很好的效果。本文将介绍如何使用深度学习实现图像降噪，帮助刚入行的开发者迅速上手。
## 实现流程
下面是图像降噪-深度学习的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 数据准备 | 收集并准备用于训练的图像数据 |
| 构建模型 | 创建深度学习模型，
原创
2023-08-24 07:13:43
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当光线强度不够时，保证曝光度正确的方法有二，其一是增加光圈或降低速度，其二是使用高感光度的感光材料。对于数码相机和胶片都适用这两种方法。但是也有相同的局限， 方法一中，增加光圈容易造成暗角的发生，稍稍好一点的相机将焦点距离减少到一定程度时，会自动收缩光圈，就是为了防止这种情况的发生。当降低速度后，对于高速
设计目的和设计要求在接收到的语音信号大多含有噪声，并且噪声有大有小。由于在处理语音信号（例如语音识别，语音编码)之前往往要对带噪的语音进行减噪。这实质上就是语音信号处理中的语音增强。本组在此选用基本谱减法进行语音降噪。一般来说，随着信噪比的减小，减噪方法处理的效果也随之变差，而且往往会使语音信号丢字或者波形失真。基本谱减法虽然简单易行，有一定效果，但要在信噪比很低的情况下进行降噪，还需寻找更有效的
图像降噪的英文名称是Image Denoising， 图像处理中的专业术语。是指减少数字图像中噪声的过程，有时候又称为图像去噪。作者丨初识-CV@CSDN 噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。根据噪声和信号的关系可将其分为三种形式：(f(x, y)表示给定原始图像，g(x, y)表示图像信号，n(x, y)表示噪
在真无线蓝牙耳机的热潮中，降噪成为了中高端耳机的标配功能。但要做降噪，就要面对耳机芯片算力、续航降低、牺牲音腔体积、佩戴感差等问题，同时这又限制了外观的创新，可谓是降噪耳机满街有，精品却寥寥无几。今天就给大家介绍几款降噪效果比较好的蓝牙耳机！一、南卡A2降噪蓝牙耳机（399）推荐理由：降噪深度40dB,音质清晰，佩戴舒适一直以来，南卡出品的耳机，音质都很不错，广受用户好评。南卡A2与之前南卡发布的
主动式降噪耳机和被动式降噪耳机的区别很多小伙伴都在问什么是主动式降噪耳机?什么是被动式降噪耳机?所以给大家普及一下这方面的知识！被动式降噪耳机主要是利用物理特性将外部噪声与耳朵隔绝开，通过不同材质的阻塞物来防止噪音进入耳朵，就像放鞭炮用手捂着耳朵一样。 优势：对高频率声音非常有效。一般可使噪声降低大约为15-20dB。这种降噪方式是最为传统、普遍的，其价格相对于主动降噪耳机
