# 强光抑制算法的深度学习实现
在深度学习领域，强光抑制是一个重要的应用，尤其是在图像处理方面。本篇文章将为刚入行的小白介绍如何实现强光抑制算法，主要包含以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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功能是：传统的CCD有动态范围的限制，在采集一幅图像的过程中只对整个图像采样一次，必然会出现对整个图像中明亮的区域过度曝光，或较暗的区域欠曝光的现象，强光抑制的功能就是采用DSP技术，简单意思就是把强光部分弱化，把暗光部分亮化，达到光线平衡。 原理是：在图像中把强光部分的视频信息通过DSP处理，将视频的信号亮度调整为正常范围，避免同一图像中前后反差太大。 强光抑制技术能有效抑制强
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2023-10-30 21:50:10
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WDR宽动态功能 说起监控摄像机宽动态功能，这似乎已经是众多摄像机的"标配"。宽动态功能适用在光照对比强烈的地方，可以让图像场景中特别亮的部位和特别暗的部位都同时看得清楚，由于监控环境会出现逆光等情况，特别容易造成背景过亮而主题目标过暗的情况，甚至严重的时候很难区分轮廓。宽动态技术大多应用在明暗交替的地方。宽动态性能测试 说到宽动态功能就不得不说一下光线对监控画质的影响，如果背景光线过强，可以
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2023-12-14 10:37:09
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抗噪处理 AG 的增大，不可避免的带来噪点的增多，此外，如果光线较暗，曝光时间过长，也会增加噪点的数目（从数码相机上看，主要是因为长时间曝光，感光元件温度升高， 电流噪声造成感光元件噪点的增多），而感光元件本身的缺陷也是噪点甚至坏点的来源之一。因此，通常sensor集成或后端的ISP都带有降噪功能的相关设 置。 1.1.1 启动时机 根据噪点形成的原因，主要是AG或Exptime超过一定值后需要启
沐光方式LDR/SQRseries 高密度的光线输出创造生动鲜明的图象 高密度的LED阵列置于伞状结构中，在照明光源中央照明区域产生集中的强光FFC系统（CCS公司独有） CCS利用FFC（柔性板，折叠圆锥）创立了一种制造方法，利用柔性板使提高产品质量的生产速度成为可能。利用柔性板可创造一种对于被测物体来说具有最佳外径、内径和照明角度的照明系统。 2、 聚光方式LN
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2024-06-29 16:46:24
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背光补偿：背光补偿能提供在非常强的背景光线前面目标的理想的曝光，无论主要的目标移到中间、上下左右或者荧幕的任一位置。 一个不具有超强动态特色的普通摄像机只有如1/60秒的快门速度和F2.0的 光圈的选择，然而一个主要目标后面的非常亮的背景或一个点光源是不可避免的，摄像机将取得所有近来光线的平均值并决定曝光的等级，这并不是一个好的方法， 因为当快门速度增加的时候，光圈会被关闭导致主要目标变得太
文：学天教育主播：宁静 江江 消防晨读《火规》最后一章一般规定、室内布线！今天起开始分享《火灾自动报警系统施工及验收规范》第四章系统调试 4.6——4.10章节内容。4.6 红外光束感烟火灾探测器调试4.6.1调整探测器的光路调节装置，使探测器处于正常监视状态。4.6.2用减光率为0.9dB的减光片遮挡光路，探测器不应发出火灾报警信号。
## Python实现强光抑制
### 引言
强光抑制是一种在计算机视觉领域广泛应用的技术，用于在图像处理中降低图像中的强光区域的亮度，以便更好地展示图像中的细节和信息。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现强光抑制的算法，并通过代码示例演示其应用。
### 算法原理
强光抑制的基本原理是通过对图像进行局部区域的亮度调整，以减少强光区域对整体图像的影响。一种常见的方法是使用高斯模糊来
原创
2024-05-08 04:18:09
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你知道摄像头中内置的一种元件IR-CUT双滤光片吗？它对于摄像头夜视图像发挥一定的作用。今天，我们就来说说监控摄像头中的IR-CUT双滤光片。概念IR-CUT（infrared cut）双滤光片，是指监控摄像头中内置的一组滤镜。当摄像头的红外感应点侦测到光线的强弱变化后，内置的IR-CUT就会根据光线强弱变化自动切换，让图像达到最佳效果。 作用修正白天偏色问题，提升夜晚亮
1.1 亮度感应及曝光1.1.1 感光宽容度从最明亮到最黑暗，假设人眼能够看到一定的范围，那么胶片（或CCD等电子感光器件）所能表现的远比人眼看到的范围小的多，而这个有限的范围就是感光宽容
# 深度学习中的啸叫抑制
随着深度学习的迅猛发展，各种应用场景层出不穷，而啸叫抑制（Denoising）在信号处理和图像处理中的重要性愈加凸显。本文将介绍啸叫抑制的基本概念，并通过代码示例展示如何利用深度学习技术实现这一过程。同时，我们将使用Mermaid语法展示状态图和旅行图，以增强理解。
## 什么是啸叫抑制？
啸叫抑制或称去噪，其主要任务是从包含噪声的信号中提取出清晰的信号。深度学习为
噪声抑制与深度学习是近年来备受关注的研究领域，其在语音识别、音乐处理及环境噪声控制等方面具有重要的应用价值。为了实现更高效的噪声抑制，我们采用了一系列系统化的备份策略与恢复流程，确保在遇到灾难场景时能够有效恢复系统，下面将具体分享这一过程。
### 备份策略
为了确保系统对于噪声抑制深度学习模型的高可用性，我们设计了一个备份策略。首先要绘制一个思维导图来展示备份的思路，含有数据备份、模型备份和
========================================== 博主github：https://github.com/MichaelBeechan ==========================================差模干扰的抑制差模噪声可以简单的认为是与被测信号叠加在一起的噪声，它可能是信号源产生的，也可能是引线感应耦合来的。差模噪声与被测信号叠加在一起，
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2024-01-28 00:08:31
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在上一期课程《音视频开发进阶课程|第二讲：回声消除》中，我们接触了音频前处理的概念，还认识了音频前处理的三剑客之一 AEC 回声消除。今天，我们继续来认识三剑客中的第二位：噪声抑制 ANS (Ambient Noise Suppression)。经常被卷入在线会议的你，想必也曾抱怨过：“太嘈杂了，什么都听不清”、“周围比较吵闹，需要换个安静的地方”。这里导致“嘈杂”和“吵闹”的
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2023-11-15 23:01:54
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这里先简单了解一下SAR/GMTI与DPCA 合成孔径雷达地面运动目标检测(SAR-GMTI)技术综合了高分辨对地观测和运动目标检测、测速定位能力,具有重要的军事和民用价值。SAR借助平台运动增加方位带宽以实现对地面静止目标高分辨成像,然而静止目标对GMTI而言就是杂波,杂波抑制后才可以提取动目标信号及其运动参数和位置信息。但由于SAR-GMTI 雷达安装在机载或星载平台上
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2023-12-20 09:40:00
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从入门到精通玩转调音台(10) 处理设备之反馈抑制器 反馈抑制器是一种专门用于抑制扩声系统声反馈，消除啸叫声的一种设备。(一) 传声增益与反馈1. 传声增益 所谓传声增益
论文连接：Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of CodeSofter-NMS: Rethinking Bounding Box Regression for Accurate Object Detection之前用了一篇博客详细说明了NMS的原理，Cython版加速实现和CUDA加速版实现，然而NMS还是存在一些问题，本篇博客
作者：桂。时间：2017-05-16 前言下午看到群里讨论有人提到这个问题，记录一下。一、啸叫 定义在平时跟别人用电脑语音聊天，声音传给你-再传给对方-再传给你，循环往复且不消失，这个就是啸叫了。专业一些的说法就是：在声学场景中，当形成声反馈闭合回路时容易出现啸叫现象，如图：其原因是：话筒采集的声音信号包含了经过扬声器放大的声音信号，该信号在声反馈回路中不断叠加放大，正反馈产生震荡，产
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2023-09-08 13:16:09
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# 深度学习的语音啸叫抑制指南
## 引言
在音频处理领域，语音啸叫（也称反馈噪声）常常会影响语音通信的质量。借助深度学习，我们可以有效地抑制这种噪声，提升语音的清晰度。接下来，我将为你详细介绍实现“深度学习的语音啸叫抑制”的整个流程，并提供必要的代码和注释。
## 流程概述
首先，让我们将实现的步骤梳理成一个清晰的表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 04:18:38
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1.1 读懂什么是DL深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习其实是一种机器学习的算法：神经网络，也就是一个复杂的 f函数了。它的特点是可以不断的叠加层数。每增加一层，其实也就是就多套了一层函数。
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2023-07-21 17:34:31
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