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？
✅博主：海神之光 ⛄一、案例简介1 内容简介 利用MATLAB GUI设计平台，用窗函数法设计FIR数字滤波器，对所给出的含有噪声的声音信号进行数字滤波处理，得到降噪的声音信号，进行时域频域分析，同时分析不同窗函数的效果。2 函数使用 读取.wav音频文件函数：audioread（）；（老版本为wavread） MATLAB播放音乐函数：sound()； MATLAB停止播放音乐：clear s
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
图像降噪算法——低秩聚类：WNNM算法图像降噪算法——低秩聚类：WNNM算法1. 基本原理2. matlab代码3. 结论 图像降噪算法——低秩聚类：WNNM算法同样是为了完善自己知识版图的完整性，我决定再补充下低秩聚类算法的相关算法，低秩聚类算法同样是一大类算法，这篇博客是挑选了其中最经典的一种算法WNNM算法进行展开学习，由于没有在这方面做过太多相关的工作，因此可能理解相对肤浅，还请读者见谅
【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
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
?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
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
滤波是手段，平滑是效果、去噪是目的。三者之间虽然有很大的交集，但不能称之为一样的，区别与联系如下：滤波可以实现平滑的效果，如高斯滤波，但也可以用来增强图像、突出边缘，比如拉普拉斯滤波、张量扩散、引导图像滤波。平滑效果的获取，可以通过滤波，也可以在频域对高频分量衰减实现，也不一定是用来去噪，也可能是用来磨皮、产生朦胧美感。去噪可以用空域滤波的形式实现，也可以用其他变换域阈值化的方式实现。一个好的去噪
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
⛄一、图像去噪及滤波简介1 图像去噪1.1 图像噪声定义 噪声是干扰图像视觉效果的重要因素，图像去噪是指减少图像中噪声的过程。噪声分类有三种：加性噪声，乘性噪声和量化噪声。我们用f(x,y）表示图像，g(x,y）表示图像信号，n(x,y）表示噪声。 图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。去噪是图像处
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
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
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.
音频数据小波去噪-python
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2023-05-23 00:28:44
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论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.02824原repo:https://github.com/TaoHuang2018/Neighbor2NeighborPaddle复现Repo:https://github.com/txyugood/Neighbor2Neighbor_Paddle1.简介近年来，由于神经网络的快速发展，图像降噪也从中获得了巨大的好处。然而，由于需要
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
去噪深度神经网络的代码生成 此文为转载 此示例使用：GPU Coder
GPU Coder Interface for Deep Learning Libraries
Image Processing Toolbox
Deep Learning Toolbox
View MATLAB Command此示例说明如何从 MATLAB® 代码生成 CUDA® MEX，以及如何使用去噪卷积神经网络
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
