论文原文：A non-local algorithm for image denoising该文章2005由Buades等人发表在CVPR上，对于single-image denoise来说，当时基本上是state-of-the-art。去噪属于图像复原的范畴，通常使用滤波来实现，并且往往是低通（平滑噪声）滤波器。对于单帧图像去噪，使用空间邻域像素来处理，对于多帧图像去噪，则可以考虑时空域相结合的
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2024-01-05 23:55:02
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字典学习在图像和信号处理中是一种重要的算法，常常用于图像去噪、分类等，其中图像去噪可以认为是一种无监督学习技术。接下来简单介绍字典学习原理，并使用Python进行灰度图像去噪。 1 字典学习 灰度图像可以认为是二维信号，可以使用冗余字典和该字典下的稀疏编码来表示。
字典学习就是根据已知的数据找到合适的字典和其对应的稀疏编码，使误差尽可能的小。矩阵使用冗余字典和稀疏编码表示如图
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2023-08-21 10:28:47
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最近学习了很多卷积神经网络后，回到图像去噪的问题上，在网上找了一些资料了解图像去噪，下面主要是一些总结和实现。 对于这些算法的实现用的是opencv-python。 目前常用的图像去噪算法大体上可非为两类，即**空域像素特征去噪算法和变换域去噪算法。**前者是直接地在图像空间中进行的处理，后者是间接地在图像变换域中进行处理。（一）空域像素特征去噪算法这个方法是针对随机噪声的。那么什么是随机噪声呢？
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2023-08-16 17:43:43
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图像去噪是非常基础也是非常必要的研究，去噪常常在更高级的图像处理之前进行，是图像处理的基础。可惜的是，目前去噪算法并没有很好的解决方案，实际应用中，更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡，再一次验证了我老师的一句话：
所有的工程问题最后都是最优化问题。
好了，废话不多说，来看看效果比较好的去噪算法吧。
噪声模型
图像中噪声的来源有许多种，这些噪声来源于图像
文章目录一、算法原理二、代码实现一、算法原理非局部均值滤波(Non-Local Means,NLM)是Buades等人于2005年在论文“A non-
原创
2022-08-24 21:41:32
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## 去噪算法 Python 实现
### 引言
在图像处理和信号处理领域，去噪算法是一个非常重要的技术。去噪算法可以帮助我们去除图像或信号中的噪声，使得最终结果更加清晰和准确。本文将介绍如何使用 Python 实现一个简单的去噪算法，并逐步引导刚入行的小白完成这个任务。
### 流程图
下面是整个去噪算法的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像]
原创
2024-01-21 05:32:19
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1、非局部平均去噪 该算法使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声。与常用的双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息来滤波不同的是，它利用了整幅图像来进行去噪，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均，能够比较好地去掉图像中存在的高斯噪声。这种算法比较耗时,但是结果很好。对于彩色图像,要先转换到 CIELAB 颜色空间,然后对 L 和 AB 成分分别去噪。1.1、提供四种方法cv2.
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2023-07-11 14:02:32
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现在许多小伙伴出门游玩，都会选择用拍照是方式将好看的沿途风景记录下来，但由于当时的环境、光线等因素，回过头观赏时经常发现照片上充满着噪点，这既影响美观，也不便于分享在自己的社交平台上。难道只能将这些照片舍弃吗？并不然，其实我们可以借助工具对图片进行降噪，以此提高清晰度。那如何消除图片上这些噪点呢？相信你们以及迫不及待的想知道答案了，那就赶紧往下看学习起来吧！效果展示以下是使用该软件进行图片降噪的效
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2024-01-01 11:34:20
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高斯噪声(Gaussiannoise)和椒盐噪声(salt-and-peppernoise)均可通过Python库：skimage实现。#import os #import语句的作用是用来导入模块，可以出现在程序任何位置
import cv2 as cv #导入openCV库
import skimage #导入skimage模块.scik
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2023-07-02 14:50:16
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早年就接触过小波的概念，那个时候看什么小波十讲这类的，看的可真谓云里雾里，一大堆数学公式，头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错，不过网络上有的都是matlab代码，而matlab的小波包里的函数是已经写好的内嵌函数，是无法看到代码的。因此，一直以来，也从未想过自己动手写个小波去噪之类的效果。 &nb
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2024-08-11 16:43:53
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图像去噪是非常基础也是非常必要的研究，去噪常常在更高级的图像处理之前进行，是图像处理的基础。可惜的是，目前去噪算法并没有很好的解决方案，实际应用中，更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡，再一次验证了我老师的一句话：
所有的工程问题最后都是最优化问题。
好了，废话不多说，来看看效果比较好的去噪算法吧。
噪声模型
图像中噪声的来源有许多种，这些噪声来源于图像采集、传输、压
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2023-09-30 09:05:14
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图像的代数运算与逻辑运算——Matlab实现 文章目录图像的代数运算与逻辑运算——Matlab实现一、加法运算二、减法运算三、乘法运算四、除法运算五、逻辑运算 一、加法运算加法运算通常用于平均值降噪等多种场合。图像相加一般用于同一场景的多幅图像求平均，以便有效降低加性噪声。当图片被随机噪声源干扰，则可以通过对多幅静止图像求平均值来达到消除或者降低噪声的目的。在求平均值的过程中，图像的静止部分不会改
图像降噪处理主要分为2D（空域）与3D降噪（时域/多帧），而2D降噪由于相关的实现算法丰富，效果各异，有着丰富的研究价值。理解2D降噪算法的流程，也对其他的增强算法有很大的帮助，本文将介绍均值滤波到非局部均值滤波算法的原理及实现方式。  
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2023-11-23 12:55:44
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一.为什么要去噪 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；所以前端的滤波没做好的话，会给后端的图像处理带来很多的麻烦，其实
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2023-09-30 09:05:44
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目录一、图像去噪基础知识1. 图像去噪模型2. 图像去噪类型2.1 噪声类型——融合方式2.2 噪声类型——概率分布二、非局部均值图像去噪方法三、基于图像先验的正则化去噪模型1. 图像的梯度先验2. 图像的非局部自相似先验3. 图像的稀疏性先验4. 图像的低秩性先验一、图像去噪基础知识1. 图像去噪模型 图像在传输、存储和拍摄等过程中，由于电磁
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2023-07-25 13:23:47
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图像去噪是一个经典的课题。然而，对于真实数码照片，要想达到良好的去噪效果，且非易事。尤其是对于手机拍摄的照片，更是如此。如果你在光线不好的环境下，用手机前置摄像头拍照，往往会有很多的噪声。 我们可以在任何一本关于数字图像处理的教材上找到多种图像去噪的方法。但是，这
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2023-12-12 19:57:29
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# 语音去噪算法在Python中的应用
在现代生活中，语音识别技术广泛应用于各种场景，例如智能助手、电话会议等。然而，环境噪声是影响语音识别效果的主要因素之一。为了提高语音信号的清晰度，语音去噪算法应运而生。本文将介绍一种常见的语音去噪算法，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是语音去噪？
语音去噪是一种信号处理技术，旨在从包含干扰的语音信号中提取出清晰的语音部分。去噪的目的是提升
原创
2024-10-13 06:29:04
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长短时记忆网络LSTM在针对短时时间序列预测问题上近来年受到大家的关注，但由于该方法为深度学习方法，通常面临着众多超参数的影响，而众所周知，关于深度学习超参数的设置并没有一直明确的指导方针，大多采用经验方法，比如学习率1e-3,1e-4啥的，迭代次数根据loss曲线的变化等进行设置，这种方法说简单的就是无限尝试，找到效果比较好的一
## 去噪算法深度学习实现流程
### 1. 数据准备
在进行去噪算法深度学习之前，首先需要准备好训练数据和测试数据。训练数据包括含有噪声的输入图像和对应的去噪图像，而测试数据则只包括含有噪声的输入图像。
### 2. 构建模型
构建深度学习模型是去噪算法的核心步骤。常用的深度学习模型包括自编码器（Autoencoder）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network
原创
2023-09-04 14:21:35
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# 使用 Python 实现强有效的去噪算法
在数据处理和信号处理中，去噪是一个重要的步骤，它可以帮助我们提取有效信息，减少噪声对结果的影响。在这篇文章中，我将引导你逐步实现一个常见的去噪算法——高斯滤波。接下来，我会给出整个项目的流程，并详细解释每一个步骤如何实现。
## 整体流程
我们可以把实现去噪算法分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
