学习视频：鲁鹏-计算机视觉与深度学习同系列往期笔记：【学习笔记】计算机视觉与深度学习(1.线性分类器)【学习笔记】计算机视觉与深度学习(2.全连接神经网络)1 卷积 噪声点：该点的像素和周围像素点的差异很大，如图中左图的253。 通过以该点为中心的9个点的像素值取均值来替代该点原本的像素值。 加权的权值，我们通常存储在一个上面这样的模板当中，我们称这个模板为卷积核，也称滤波核。 下面的蓝色是输入的
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2023-11-27 09:47:19
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I = imread('board.tif');
I = imcrop(I,[2 50 255 255]);
% [xmin ymin width height],这里的大小需要减1，因为x_max = xmin+width,ymin = ymin+height
imshow(I)
title('Original Image')
PSF = fspecial('gaussian',5,5);
b
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2024-07-15 16:06:45
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图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。很多人认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实不然。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。1、滤波
简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜，如下图： 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算：
其中G(i,j)是图片中(i,j
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2023-12-27 19:58:16
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图像去噪声知识点python代码c++代码 知识点图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有均值去噪声高斯模糊去噪声非局部均值去噪声双边滤波去噪声形态学去噪声这里暂时先说上面的三个方法，后面我们会在分享完相关知识点之后再来说。python代码import cv2 as cv
import
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2023-06-28 20:38:47
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实验目的：1. 自己编程实现均值滤波器和中值滤波器2.对比两种滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去除效果实验总结：1. dX(i:i+(N-1)/2,j:j+(N-1)/2)=sum(sum( X(i:i+(N-1),j:j+(N-1)) ))/(N*N);dX(i:i+(N-1)/2,j:j+(N-1)/2) ------为左值，取的是一个点X(i:i+(N-1),j:j+(N-1
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2023-12-02 23:11:39
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滤波和卷积滤波和卷积滤波卷积 滤波和卷积图像处理中滤波和卷积是经常用到的操作。一开始我也认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实并不是这样。两者只是在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。那么，它们有什么区别呢？滤波滤波，也叫做相关。滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。 图像 掩膜 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算： 其中G(i,j)是图片中(i,j)位置像
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2024-04-01 19:24:20
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一、图像处理——滤波过滤 ：是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析 ：将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。 在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或
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2023-08-11 18:08:33
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【技术实现步骤摘要】一种基于深度神经网络的音频降噪方法本专利技术涉及歌唱领域的音频降噪方法，特别是一种基于深度神经网络的音频降噪方法。技术介绍现实生活中的语音音频信号或是歌声音频信号，往往都不是纯净的，都伴有各种各样的噪声。而音频降噪的目的就是尽可能的去除音频信号中的噪声，使音色转换后的歌声更纯净，从而改善音频的质量，提高它的清晰度以及可懂度。传统的音频降噪方法主要有基于统计模型的贝叶斯估计法、子
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2023-08-21 15:29:54
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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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讨论如何使用卷积作为数学工具来处理图像，实现图像的滤波
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2022-01-13 15:33:37
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作者 | LucasCNN 扫盲：卷积神经网络解读及其 PyTorch 应用实现卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。基本结构包括输入层、卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer，也称为取样层)、全连接层及输出层。输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此
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2024-02-19 11:21:57
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音频数据小波去噪-python
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2023-05-23 00:28:44
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在处理信号和数据时，去噪是一项关键的技术。去噪 Python 是我近期遇到的一个挑战。通过使用Python中的各种库和工具，我成功地实现了数据的去噪处理。下面是我整理的解决过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
为了确保可以顺利进行去噪处理，我们需要先搭建合适的环境。以下是所需的技术栈：
| 技术 | 版本 | 兼容性 |
|:--
实验目的 最小二乘法是一个很实用，也很基础的算法，应用的场景十分的广泛和普遍，最常用的地方就是机器学习了，通过最小二乘，来进行分类/回归，还有曲线拟合。 本文通过最小二乘法对图像像素点进行拟合，通过拟合曲线去去除
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2024-03-04 12:31:13
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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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?模型添加噪声，增强鲁棒性为模型添加噪声主要有两种方式1️⃣ 为训练集添加噪声，训练时加噪2️⃣ 为训练好的模型参数添加噪声，训练后加噪第一种这里不详细说，transforms里提供了一些裁剪和旋转图片的方式，此外可以对图片添加高斯噪声等随机性。如何实现第二种噪声，特别是对于大型网络，每一层的参数大小可能处在不同的数量级，那么是我们这里重点要谈的部分。 根据论文里的想法，就是如果要达到级别的敏感度
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2023-10-17 07:14:02
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在数据处理和计算机视觉领域，去噪声是一个关键任务。尤其在使用Python进行图像分析时，我们常常需要开展噪点检测和去噪的工作。这篇博文将详细描述如何在Python中处理噪点检测去噪的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
近几年，Python的图像处理库已经经历了多次版本更新，这些更新引入了多种新特性，使得噪点检测和去噪变得更加高效。
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实验三信号卷积的matlab实现.doc 实验三信号卷积的MATLAB实现一、实验名称信号卷积的MATLAB实现二、实验目的1增加学生对卷积的认识2了解MATLAB这个软件的一些基础知识3利用MATLAB计算信号卷积4验证卷积的一些性质三、实验原理用MATLAB实现卷积我们先必须从信号下手，先把信号用MATLAB语句描述出来，然后再将这些信号带入到我们写好的求卷积的函数当中来计算卷积。在本章中我们
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2024-01-10 20:11:45
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基于MATLAB的语音去噪开题报告毕业设计(论文)开题报告基于MATLAB的语音去噪综述国内外对本课题的研究动态，说明选题的依据和意义20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础。随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术(L
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2023-10-05 23:26:40
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ABSTRACT我们生活中充斥着各种噪声，而随着科技的进步，各种音频降噪技术也不断涌现。主动降噪（Active Noise Cancelling）技术属于降噪技术的其中一种，其基本原理是通过播放“反波（Anti-Signal）”在声学环境中来抵消噪声。主动降噪已经被广泛应用到了耳机中，各种“主动降噪耳机”也应接不暇。本篇文章，我们会详细介绍什么是主动降噪，主动降噪背后的原理是什么，并从“AirPo
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2024-08-22 20:43:33
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