实验一 一张图像不同亮度区域的噪声水平在很多论文中假设 图像 0 均值高斯噪声，同一张图像无论 亮度，每个像素的噪声水平都是一样的，然而实际不是这样，所以后面才有 高斯-泊松噪声模型。下面这个小实验来验证一下。噪声类型有很多，常见的有高斯噪声和 shot(符合泊松分布，又称泊松噪声)这里截取 raw图 24色卡的 patch20,patch21,patch22中的灰块，不同亮度的色块噪声强度应该时
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2023-12-19 09:03:51
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上周在研究噪声函数，作为一个纯新手，过程可谓艰辛，一个一维噪声足足啃了我两整天的时间，才悟出一点眉目，说多了都是泪，特写此文献给同我一样的小白，希望可以能够为你们节约一些宝贵的时间。本人图形学基础为零，若有错误之处请勿喷，欢迎指正。本文编程基于AS3。什么是噪声：以最简单的白噪声举例，白噪声就是一大堆随机数，所以一维白噪声就是一个一维的随机数数组，二维三维同理。由于AS3的随机数无法指定种子，所以
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2024-07-09 17:08:25
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问题导入在机器学习领域中，常见的一类工作是使用带标签数据训练神经网络实现分类、回归或其他目的，这种训练模型学习规律的方法一般称之为监督学习。在监督学习中，训练数据所对应的标签质量对于学习效果至关重要。如果学习时使用的标签数据都是错误的，那么不可能训练出有效的预测模型。同时，深度学习使用的神经网络往往结构复杂，为了得到良好的学习效果，对于带标签的训练数据的数量也有较高要求，即常被提到的大数据或海量数
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2024-08-09 08:24:49
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目录一、信道估计定义二、信道估计的分类1、基于训练序列的信道估计算法2、盲/半盲信道估计算法三、PBCH解码1.PBCH DMRS结构四、LS-最小二乘法五、MMSE-最小均方误差算法六、信道估计算法的应用一、信道估计定义所谓信道估计，就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数出来的过程。如果信道是线性的话，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。需强调的是信道估计是信道对输入信号影响的一种数
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2024-10-18 14:18:50
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# 估计图像噪声参数的方法及Python实现
在图像处理中，噪声是指在图像采集、传输或处理过程中引入的随机干扰。准确估计图像噪声的参数对于图像去噪、增强以及其他图像处理任务非常重要。本文将介绍一种常用的估计图像噪声参数的方法，并使用Python进行实现。
## 图像噪声参数的估计方法
常见的图像噪声参数包括噪声方差和噪声类型。噪声方差是衡量噪声强度的指标，而噪声类型可以分为高斯噪声、椒盐噪声
原创
2023-12-26 07:38:14
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今天来聊聊非常规的损失函数，第一章我们介绍当标注标签存在噪声时可以尝试的损失函数，这里的标签噪声主要指独立于特征分布的标签噪声
今天来聊聊非常规的损失函数。在常用的分类交叉熵，以及回归均方误差之外，针对训练样本可能存在的数据长尾，标签噪声，数据不均衡等问题，我们来聊聊适用不同场景有针对性的损失函数。第一章我们介绍，当标注标签存在噪声时可以尝试的损失函数，这里
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2024-02-03 16:44:21
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噪声噪声是游戏编程的常见技术，广泛应用于地形生成，图形学等多方面。 那么为什么要引入噪声这个概念呢？在程序中，我们经常使用直接使用最简单的rand()生成随机值，但它的问题在于生成的随机值太“随机”了，得到的值往往总是参差不齐，如下图使用随机值作为像素点的黑白程度： 而使用噪声，我们得到的值看起来虽然随机但平缓，这种图也看起来更自然和舒服： 而根据wiki，现在
保持结构不变的图像降噪假定图像的区域是同构或者异构的。我们可以逐个处理每个像素，通过检测它的邻域结构类型（异构/同构）来估计像素的真实密度，从而减少噪声。设 X(p)
X
(
p
)
为真实图像,Y(p)
常见的语音增强算法有谱减法，MMSE和维纳滤波等。谱减法虽然实现简单，运算量小，但效果比较差，容易出现刺耳的“音乐噪声”。MMSE和维纳滤波虽然原理较复杂，运算量也相对较大，但效果着实不错，甚至可以完全减除“音乐噪声”。由于实验室需要，对语音增强算法相对有点了解，但不够深入。实验室项目增强部分算法采用的是欧洲ETSI的ASR(自动语音识别)的前端去噪。采用的是两级维纳滤波，对于平稳的
图像噪声水平估计 Image Noise Level Estimation2008 Estimation of noise in gray-scale and colored images using median absolute deviation (MAD)找paper搭配 Sci-Hub 食用更佳 (๑•̀ㅂ•́)و✧ Sci-Hub 实时更新 : https://tool.yovisun
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2024-01-05 16:46:32
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矢量场可视化是科学计算可视化研究的重要方向，点噪声算法是用于矢量场可视化的一种纹理合成技术，在早期的矢量场可视化中具有重要的地位，它由Jarke J. van Wijk在SIGGRAPH’91上提出，该方法通过沿矢量方向对点噪声进行各向异性滤波，生成的纹理图像既可展现矢量场的方向，同时还可以反映出矢量的大小。1 点噪声算法 
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2024-05-16 05:35:17
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因为去百度实习miss模式识别课程的一些课时，自己看了些资料补上，顺便实现以下，让自己有个更深的印象。高斯分布：GMM 混合高斯模型假如大学生的的男生和女生的身高分别符合高斯分布G1和G2，G1和G2的参数（均值u，方差sigma）都不知道。现在测得了某高中所有学生的身高，可惜的是测量人只记录了身高值，没有记录男女性别，也无从知道男女生的人数比例pi1，pi2。以上提到的参数G1，G2，pi1，p
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2024-07-08 23:08:38
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文章目录1、标量估计（1）情况1: 只有X的PDF可知（2）情况2: 与X相关的随机变量Y的观测值可知2、实向量空间中的估计3、复向量空间中的估计 1、标量估计 若我们有观测量其中，为了从独立的AWGN中获得零均值实信号的估值，我们采用MSE估计，即这里的平均既是针对随机信号的，也是针对噪声的。估计问题与高斯噪声中的检测问题有很大不同，因为检测是要在有限种可能中做出判断，而估计问题却是要获得估
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2023-11-10 11:03:33
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Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 目录 Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 这份简短的NCE博文是对自然语言处(四) 词向量编码 word2vec 的一个小补充或额外资料吧.
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2021-08-03 14:28:07
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Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 目录 Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 这份简短的NCE博文是对自然语言处(四) 词向量编码 word2vec 的一个小补充或额外资料吧. 在统计中, 估计非标准化的模型参数是非常困难的,或 ...
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2021-08-03 14:28:17
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Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 目录 Noise-contrastive estimation 噪声对比估计 这份简短的NCE博文是对自然语言处(四) 词向量编码 word2vec 的一个小补充或额外资料吧. 在统计中, 估计非标准化的模型参数是非常困难的,或 ...
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2021-04-09 08:36:00
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参考： 北京1号小卫星图像噪声评估 光学传感器获取图像中的噪声一般为加性噪声 , 即叠加在图像上且与图像信号无关的噪声。通常认为这种噪声是高斯分布且功率谱密度均匀的高斯白噪声, 噪声的大小用其标准差进行衡量。也就是说在光学传感器这里我们一般得到的先验是噪声是高斯模型。2 噪声估计的方法那么可以用哪些方法来对噪声进行估计呢？这里介绍2中比较常用的方法。2.1 均匀区域法均匀区域法是评估噪声最简单
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2024-03-27 12:47:16
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(目录) ** 图像噪声估计是指通过机器学习方法，利用输入的图像数据来估计图像中的噪声水平。 ** 机器学习原理 是指通过训练一个模型，使其能够从输入数据中学习到数据的特征，并能够在新的输入数据上进行
原创
2024-03-05 14:24:12
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这只是一个简单示例代码，图像噪声估计是一个复杂的问题，可能需要更复杂的模型和更多的训练数据来获得更好的结果。需要注意的是，选择合适的特征和机器学习算法，以及调节模型的参数，都会对图像噪声估计的结果产生影响，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
原创
2024-03-06 16:22:59
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本文介绍如何利用Python自行生成随机序列，实现了 Whichmann / Hill 生成器。参考： [1]Random Number Generation and Monte Carlo Methods(P.47) [2]简单产生白噪声的算法 [3]各种分布白噪声的产生 基本原理 本文粗略将随机数分为两种：均匀分布以及非均匀分布。均匀分布随机数通过非线性变换可得到
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2023-06-29 08:53:24
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