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  • 首先先附上原论文,百度学术可以搜到。 ...非局部均值是利用自然图像的信息冗余带来的自相似性来进行去噪的。认真学习了的同学应该都清楚,NLM是在非局部寻找相似块的方法来求相似块中心像素点...

    首先先附上原论文,百度学术可以搜到。

    Buades A, Coll B, Morel J M. A Non-Local Algorithm for Image Denoising[J]. 2005, 2(7):60-65 vol. 2.

    简单讲一下原理

    非局部均值是利用自然图像的信息冗余带来的自相似性来进行去噪的。认真学习了的同学应该都清楚,NLM是在非局部寻找相似块的方法来求相似块中心像素点的加权平均,用来代替该像素点的值,来实现去噪。

    实现

    在实际实现过程中,可以先设定自适应的(根据找到的块的相似度而定,相似度高就多选点,相似度低就少选点)要找的相似块数目,全部找到后再来做加权平均。但是,比较简单一点的是,将搜索区域内的块都用来求加权平均,对于相似度低的,我们就给他一个低的权重,但是这样做有一个坏处就是,搜索区域大到一定程度的时候再增大,效果反而会有所降低,所以没办法一股脑的直接以整幅图来做搜索区域,要根据你实际选取的图,一点一点的去试出最好的参数,所以最好对一张图做,图多了的话,他们适合的参数不一定一样,下面这个代码就是这么做的,本文后面我会给出我实验的参数作为参考,然后解释一下高斯平滑参数。

    函数NLmeans我是参考别人写的,所以这里我就不贴出来了,可以到下面的链接去看。
    我也不知道哪个是原创的哈,下面两个都可以。
    NLmeans
    NLmeans

    PSNRs = zeros(12,1);
    SSIMs = zeros(12,1);
    noise_sigma=51; %噪声强度
    image=cell(1,12);  %预分配内存以提高速度
    for i = 1:12
    image{i}= im2double(imread(['D:\Matlab2018a\work\NLmeans\Set12\',num2str(i),'.png']));%读入图片
    imgnoise=(imnoise(image{i},'gaussian',0,(noise_sigma/255)^2));%添加噪声
    
    imgnoise=im2uint8(imgnoise);%做一下类型转换
    imgout=NLmeans(imgnoise,2,7,25);%调用写好的NLmeans函数,括号里参数的意思见function
    imgout=uint8(imgout);
    imgout=im2double(imgout);
    imgnoise=im2double(imgnoise);%这三步都是作类型转换,便于计算PSNR和SSIM
    imshow([image{i},imgnoise,imgout]); %展示一下效果
    
    PSNRs(i,1)=psnr(image{i},imgout);
    SSIMs(i,1)=ssim(image{i},imgout);
    end
    

    我是对测试集Set12做的测试;
    分别对不同强度的高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声做的测试
    以下是多次试验后,去噪效果最好的输入参数

    高斯噪声 sigma=15 sigma=25 sigma=35
    块邻域(patch)半径 2 2 2
    搜索窗口(search)半径 5 7 7
    高斯平滑参数(h) 12 20 27
    椒盐噪声 密度=0.01 密度=0.02 密度=0.05
    块邻域(patch)半径 2 2 2
    搜索窗口(search)半径 7 7 7
    高斯平滑参数(h) 24 28 32
    高斯噪声 sigma=15 sigma=35 sigma=51
    块邻域(patch)半径 2 2 2
    搜索窗口(search)半径 7 7 7
    高斯平滑参数(h) 7 16 25

    对于高斯平滑参数我是这样理解的,这个参数越大,则相似度高的块和相似度低的块的权重差异就越小,也就是说h越大权重分布得越平均,h越小权重越集中在相似度大的块上;
    体现在输出的结果上就是:h越大,对噪点的滤除效果越好,但是输出图像也越平滑;h越小,剩余的噪点数目越多,平滑效果越低。所以这个参数需要找到一个平衡点,这和均值滤波的窗口大小选择很像。

    展开全文
  • MATLAB音频去噪

    2015-12-08 20:26:09
    是实验报告,就是基于MATLAB的加噪去噪实验,本科的时候做的
  • matlab信号去噪

    千次阅读 2020-08-08 17:39:53
    matlab信号去噪 源代码 介绍两种方法及实例效果 1.利用经验模式分解和赫斯特分析去噪 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,缩写EMD)是由黄锷(N. E. Huang)在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出...

    matlab信号去噪 源代码
    介绍两种方法及实例效果
    1.利用经验模式分解和赫斯特分析去噪

    经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,缩写EMD)是由黄锷(N. E. Huang)在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法,特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。

    效果:
    在这里插入图片描述
    2.基于形态学方法去噪
    形态学图像处理(简称形态学)是指一系列处理图像形状特征的图像处理技术。

    效果:
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    2021-01-04 13:34:36
    一个用于去噪matlab音频降噪demo,里面报告高通、低通、带通等滤波器。可以用于GUI的设计学习和音频降噪的学习。
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    2009-07-09 10:48:26
    本文实现的是对局部放电脉冲与白噪声叠加后去噪
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    2018-09-21 09:40:26
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  • matlab 噪声与去噪

    2018-10-14 11:30:06
    matlab 噪声与滤波去噪的源代码 还有不同噪声和滤波的对比分析文档
  • 图像去噪matlab

    2017-11-03 21:26:09
    matlab的图像去噪 选择lena作为测试,添加高斯白噪声进行去噪验证
  • 且不会有使用”谱减去噪抑制频谱“带来的频谱损失,即我们常用的在去噪过程中引入”音乐噪声“(就是去噪后,噪声没有了,但是略微听到一些”哗哗哗“的新噪声);注意,此“神经网络去噪”不能用于去处理音乐,处理...

    在录制音频时,大家都会尽量去做到安静,不想引入噪声。

    但现实情况中,有大量的背景噪声,如采访时的会议噪声、白噪声、粉丝噪声、电流噪声...等等;那么,这些影响音频质量的杂音就只能靠我们后期来进行降噪处理了。这里就不得不提到我们的主角——XAudioPro, 这是一个先进的在线音频处理工作站。下面就教大家怎么使用XAudioPro来给音频轻松降噪。

    XAudioPro对于处理白噪声,环境噪声特别有效,特别是采用RNN的神经网络去噪对于去除会议环境白噪声效果特别好,下面用截图说一下操作步骤:

    1. 我们先看一下未处理前的带噪示例语音

    1611768f2891c469b9c2c5efa4c9f0f7.png

    这是一段带有环境背景噪声的语音;

    2. 我们打开http://www.xaudiopro.com网站,选择“音频去噪”,上传wav文件,去噪后自动下载

    aa5aca6aafc8b7f42acb628e10ab9d95.png

    对于上述的“语音”类的环境背景噪声,我们推荐使用“神经网络去噪”来处理,因为该算法对于语音类的环境噪声处理效果很好,且不会有使用”谱减去噪抑制频谱“带来的频谱损失,即我们常用的在去噪过程中引入”音乐噪声“(就是去噪后,噪声没有了,但是略微听到一些”哗哗哗“的新噪声);注意,此“神经网络去噪”不能用于去处理音乐,处理后效果非常不好,这个这个算法的使用限制!!

    下面我们看一下我们处理后的音频波形,噪声基本都去除干净了!

    997b8a5673fb3e4f5bcbe54a6b57b1c0.png

    当然,对于其它的“非语音”类的噪声,我们可以使用“谱减去噪”的方式来进行,XAudioPro为了大家更方便的使用,学习了常见的噪声谱,所以不用再在音频波形中去选择噪声段学习了,在这里只需要选择抑制的强度(增益系数,设得越大,抑制越多)就可以了,如果想去除一些高频噪声,可以调整”截止系数“,此系数保留整个频谱的百分比,例如:如果音频为16k采样,即8k为最大频率值,如果截止系数设为0.5,则4k以上的音频则被滤除了,保留了低通4k 的频率成分,另外再对这4k进行谱减达到噪声去除的效果!

    好了,去噪就介绍到这里!如果有任何疑问,大家可以在评论中留言,我们会及时回复!

    展开全文
  • matlab 小波去噪

    2018-03-13 14:38:20
    matlab程序,基于bayesshrink visuShink阈值的小波去噪方法代码亲测可用
  • Matlab图像去噪(中值和均值)

    万次阅读 多人点赞 2017-12-21 14:41:51
    简单概念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...

    简单概念

    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;这里用一个函数实现 :imnoise函数。(见文末

    这里说明两种图像去噪算法:

    1. 均值滤波算法

    也称线性滤波,主要思想为邻域平均法,即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声,但容易引起图像模糊,可以对其进行改进,主要避开对景物边缘的平滑处理。

    1. 中值滤波

    基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域,一般为方形邻域,也可以为圆形、十字形等等,然后将邻域中各像素的灰度值排序,取其中间值作为中心像素灰度的新值,这里领域被称为窗口,当窗口移动时,利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单,时间复杂度低,但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。


    话不多说附代码:

    
    I=imread('C:\Users\wpc\Pictures\1.jpg');%读取图像
    
    I = rgb2gray(I);%灰度处理
    
    J=imnoise(I,'salt & pepper',0.2);%加入椒盐噪声,密度为0.2
    
    subplot(2,3,1);imshow(I);
    
    title('原始图像');
    
    subplot(2,3,2); imshow(J);
    
    title('加入椒盐噪声之后的图像');
    
    %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
    
    K1= medfilt2(J);%采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波
    
    %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行中值滤波
    
    K2=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3
    
    K3=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5
    
    K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9
    
    subplot(2,3,3);imshow(K1);
    
    title('中值滤波');
    
    subplot(2,3,4); imshow(K2);
    
    title('均值滤波,尺寸3');
    
    subplot(2,3,5);imshow(K3);
    
    title('均值滤波,尺寸5');
    
    subplot(2,3,6);imshow(K4);
    
    title('均值滤波,尺寸9'); 
    
    
    
    

    运行结果
    分析与总结

    通过目测?

    • 中值滤波效果要比均值好
    • 使用均值滤波去噪效果选用的邻域半径越大效果越好,当然其代价也会更大。

    PS:

    1. fspecial函数

    fspecial函数用于创建预定义的滤波算子,其语法格式为:

    h = fspecial(type)
    h = fspecial(type,parameters)
    

    参数type制定算子类型,parameters指定相应的参数,具体格式为:
    type=‘average’,为均值滤波,参数为n,代表模版尺寸,用向量表示,默认值为[3,3]。

    1. imnoise函数
    imnoise(I,type)
    

    I:为处理的后的图像矩阵
    type:添加噪声的类型,包含 ‘gaussian’ 、‘salt & pepper’…(不会自己查。。。啦啦啦)

    展开全文
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    2019-08-22 23:57:06
    matlab开发-去噪信号值。采用离散小波变换对信号进行去噪的M文件。matlab 7.0版
  • MATLAB图像滤波去噪分析及其应用.MATLAB图像滤波去噪分析及其应用
  • 本文涉及分别使用均值滤波器和中值滤波器来除去高斯噪声、椒盐噪声以及sobel边缘检测。 程序: // a=imread('C:\图片\dog.jpg'); I=rgb2gray(a); %将彩色图变成灰色图 subplot(3,3,1);imshow(I);...
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