精华内容
下载资源
问答
  • 噪声的统计特性、噪声类型.ppt
  • 椒盐噪声、高斯噪声。根据噪声类型选择滤波器。
  • 但是,它们的性能总是被数据集中的噪声所降低,其中,嘈杂的类型断言起着重要的作用。 这个问题主要在数据挖掘领域研究,而不是在语义Web社区中研究。 在本文中,我们利用隐藏在数据集中的概念不相干关系来研究语义...
  • 相机中常见的噪声类型

    千次阅读 2020-04-23 23:00:37
    (1)噪声类型 相机(CCD或CMOS)在成像过程中存在如下三类噪声:散粒噪声、暗噪声、读出噪声 (本图来源于Photometrics《做成像的你不能不了解的真相》) 散粒噪声(photo shot noise)是由于光子离散特性...

    (1)噪声类型

    相机(CCD或CMOS)在成像过程中存在如下三类噪声:散粒噪声、暗噪声、读出噪声

              (本图来源于Photometrics  《做成像的你不能不了解的真相》 )

    散粒噪声(photo shot noise)是由于光子离散特性导致的统计涨落;

    暗噪声(Dark current shot noise)是由于电子的离散特性导致的统计涨落;

    读出噪声(readout noise)是由于电路放大或数模转换导致的统计涨落

    在各种应用中:

    散粒噪声、暗噪声满足泊松分布,即与信号有关;读出噪声是高斯分布,与信号无关。

    (2)各类型噪声的表征

    读出噪声

    拍摄一张无光照且曝光时间为零的图像(Bias图像),此时图像只有读出噪声,据此可求出图像灰度值的标准差;

    更为精确的方法是连续拍摄两张图像,计算差值图像的标准差

    散粒噪声

    选取图像的均值扣除图像的偏置(Bias图像的均值),得到实际信号灰度值,乘以增益,开根号可得到散粒噪声

     

    暗噪声拍摄一张无光照的长曝光图片(此时只有暗噪声和读出噪声),图像灰度均值减去偏置值即得到该曝光时间下产生的暗电路噪声(灰度值),乘以系统增益开根号得到暗噪声。也可以根据暗电路乘以曝光时间开根号获得

    (3)主导型噪声

    当曝光时间很短时,暗电流噪声很小,基本可忽略;当照明较弱时(如荧光成像),通常读出噪声占据较大比例;当照明很强时,此时应该散粒噪声受限条件

    (图片直接截自《做成像的你不能不了解的真相——科学相机成像技术概要》

     

    注:本文诸多参考 Photometrics 《做成像的你不能不了解的真相》知乎专栏、微信公众号等

    更详细的常见噪声类型区分可参数文献: High-level numerical simulations of noise in CCD and CMOS photosensors: review and tutorial 

    展开全文
  • 图像噪声类型识别是IC图像检测的重点和难点。针对准确获取IC图像噪声特征的要求,对噪声图像进行能量熵的推导和计算,并在此基础上形成能量熵分布特征平面,引入二雏Zernike矩以对常见噪声类型进行特征值的量化及...
  • 语音增强噪声类型及评估方法
                   

        语音增强属于数字信号处理中的语音信号处理领域。

    1、简介

    1.1 噪声类型

        语音增强的目的是提高语音信号的质量或可懂度,减少失真。这里主要介绍单麦克风信号语音增强,常见的失真有:

            (a) 加性声学噪声:就是麦克风在录制语音时同时录制进去的背景环境声音

            (b) 声学混响:多径反射引起的叠加效应

            (c) 卷积信道效应:导致不均匀或带宽限制响应,为了去除信道脉冲响应,做信道均衡时对通信信道没有有效建模

            (d) 非线性失真:比如信号输入时不适当的增益

            (e) 加性宽带电子噪声

            (f)  电器干扰

            (g) 编码失真:比如压缩编码

            (h) 录音仪器引起的失真:麦克风频率响应不足

    1.2 语音增强的目的

         1)提高语音可懂度,让人类更容易听懂

        2)提高语音质量,让人耳更容易接受

        3)修饰语音,提高自动语音或说话人识别系统性能

        4)修饰语音,让语音存储或传输编码更有效

        大多数文献主要针对后面3点,语音质量和语音可懂度是有区别的,语音质量提高了,语音可懂度可能会降低。而提高语音识别系统的性能又有所不同,因为这些系统忽略了许多人类听觉感知的元素,一般用一些频谱特征来代表语音信号。


    2、评估方法

    2.1 语音增强系统评估方法

         主要以语音质量和语音可懂度为主,分为主观和客观方法:

        主观:以人耳判断为主,分为绝对得分法:对单一信号进行打分;倾向法:听多个信号,感觉哪个较好。

        客观:通过分析一些指标来判断,又分两类,一类需要原始音频和处理后的音频,另一类只需要处理后的音频


    2.2 语音可懂度

          主观方法:语音测试;单词可懂度(诊断押韵测试Diagnostic Rhyme Test,DRT);句子可懂度(噪声下听力测试,Hearing in Noise Test,HINT)

        客观方法:语音可懂度指数;PESQ

        不是所有因素组合可以组成单词,也不是所有单词组合可以组成有意义的句子。


    3、增强方法

    3.1 语音增强

         可以将信号退化分成3类:

        1)在声学和电子学中可能产生与期望信号不相干的加性噪声,其影响了声音可懂度和听觉质量,极端情况下,甚至掩盖了期望语音。对于一些加性噪声,其频谱特征是平稳的或随时间缓慢变换的,比如嗡嗡声、功放噪声和一些环境噪声。谱减法和单信道自适应滤波器成功应用于这些平稳噪声。还有一些加性噪声是间歇的或高度非平稳的,这些噪声的鉴定和消除效果还不理想,比如媒体干扰、非期望语音干扰和一些电子干扰。

        2)卷积影响一般是由混响、反射等造成的,其与加性噪声的区别是:加性噪声和期望语音时不相干的,而卷积噪声和期望语音是相干的。麦克风的位置、麦克风的特性和CODEC局限性可能引起带宽限制和不均匀的频谱响应。对卷积噪声的处理效果不是很好。

        3)非线性失真频繁出现于幅度限制、麦克风功放等。这类噪声也比较难处理。


    3.2 按帧处理

          x(n;l) = w(n)x(n+l*M)

        其中n=0;...;N-1,w(n)是窗函数,M是帧移,N是窗长,是频率分辨率和时间分辨率的折衷,一般是10~30ms,对应50Hz左右的频率分辨率。为了减小窗函数的影响,窗函数的选择和帧移选择很重要,可以用汉宁窗,半帧长的帧移。


    3.3 谱减法

        1979年提出,广泛用于减少加性噪声。只要在频谱上乘以一个增益系数。谱减法如果减得不够,会有噪声残留,如果减得过多,又会造成语音失真。

               
    展开全文
  • 介绍伽利略原子钟频率稳定度以及噪声类型
  • 主要执行参考用法:usageNoise.m -------------------------------------------------- --------------------------- 目标是根据提供的参数生成具有不同严重程度的不同类型噪声。 虽然这样的代码引用很容易存在,...
  • 提出了基于三维信息能量优化曲面造型与BP网络的IC图像噪声类型反求技术,通过噪声图像空间矢量的推导,实现图像噪声点的空间曲面造型,并建立BP网络对于噪声空间曲面造型的数学特征进行识别,达到对图像噪声类型进行...
  • 了解图像中的噪声类型 了解平均滤波,高斯滤波,中值滤波等的内容 能够使用滤波器对图像进行处理 1 图像噪声 由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的...

    图像平滑

    学习目标

    • 了解图像中的噪声类型
    • 了解平均滤波,高斯滤波,中值滤波等的内容
    • 能够使用滤波器对图像进行处理

    1 图像噪声

    由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。

    1.1 椒盐噪声

    椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中经常见到的一种噪声,它是一种随机出现的白点或者黑点,可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素(或是两者皆有)。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值,饱和的感应器导致像素值为最大值。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xSYS1GxC-1619186901638)(https://shindebonair.github.io/OpenCV%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86/assets/image-20190927163654718.png)]

    1.2 高斯噪声

    高斯噪声是指噪声密度函数服从高斯分布的一类噪声。由于高斯噪声在空间和频域中数学上的易处理性,这种噪声(也称为正态噪声)模型经常被用于实践中。高斯随机变量z的概率密度函数由下式给出:
    p ( z ) = 1 2 π σ e − ( z − μ ) 2 2 σ 2 p(z)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma} e^{\frac{-(z-\mu)^{2}}{2 \sigma^{2}}} p(z)=2π σ1e2σ2(zμ)2
    其中z表示灰度值,μ表示z的平均值或期望值,σ表示z的标准差。标准差的平方
    σ 2 \sigma^{2} σ2
    称为z的方差。高斯函数的曲线如图所示。

    image-20190927164749878

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HOrm2A2X-1619186901641)(https://shindebonair.github.io/OpenCV%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86/assets/image-20190927164045611.png)]

    2 图像平滑简介

    图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息,保留低频信息。因此我们可以对图像实施低通滤波。低通滤波可以去除图像中的噪声,对图像进行平滑。

    根据滤波器的不同可分为均值滤波,高斯滤波,中值滤波, 双边滤波。

    2.1 均值滤波

    采用均值滤波模板对图像噪声进行滤除。令在这里插入图片描述
    表示中心在(x, y)点,尺寸为m×n 的矩形子图像窗口的坐标组。 均值滤波器可表示为:
    f ^ ( x , y ) = 1 m n ∑ ( s , t ) ∈ S x y g ( s , t ) \hat{f}(x, y)=\frac{1}{m n} \sum_{(s, t) \in S_{x y}} g(s, t) f^(x,y)=mn1(s,t)Sxyg(s,t)
    由一个归一化卷积框完成的。它只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。

    例如,3x3标准化的平均过滤器如下所示:
    K = 1 9 [   1    1    1   1    1    1   1    1    1 ] K=\frac{1}{9}\begin{bmatrix} \ 1 \ \ 1\ \ 1\\ \ 1 \ \ 1\ \ 1\\ \ 1 \ \ 1\ \ 1 \end{bmatrix} K=91 1  1  1 1  1  1 1  1  1
    均值滤波的优点是算法简单,计算速度较快,缺点是在去噪的同时去除了很多细节部分,将图像变得模糊。

    API:

    cv.blur(src, ksize, anchor, borderType)
    

    参数:

    • src:输入图像
    • ksize:卷积核的大小
    • anchor:默认值 (-1,-1) ,表示核中心
    • borderType:边界类型

    示例:

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    # 1 图像读取
    img = cv.imread('./image/dogsp.jpeg')
    # 2 均值滤波
    blur = cv.blur(img,(5,5))
    # 3 图像显示
    plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
    plt.subplot(121),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('原图')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(122),plt.imshow(blur[:,:,::-1]),plt.title('均值滤波后结果')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()
    

    image-20190928102258185

    2.2 高斯滤波

    二维高斯是构建高斯滤波器的基础,其概率分布函数如下所示:

    image-20190928105019784

    G(x,y)的分布是一个突起的帽子的形状。这里的σ可以看作两个值,一个是x方向的标准差
    σ x \sigma_x σx
    ,另一个是y方向的标准差
    σ y \sigma_y σy

    image-20190928104118332
    σ x \sigma_x σx

    σ y \sigma_y σy
    取值越大,整个形状趋近于扁平;当
    σ x \sigma_x σx

    σ y \sigma_y σy
    ,整个形状越突起。

    正态分布是一种钟形曲线,越接近中心,取值越大,越远离中心,取值越小。计算平滑结果时,只需要将"中心点"作为原点,其他点按照其在正态曲线上的位置,分配权重,就可以得到一个加权平均值。

    高斯平滑在从图像中去除高斯噪声方面非常有效。

    高斯平滑的流程:

    • 首先确定权重矩阵

    假定中心点的坐标是(0,0),那么距离它最近的8个点的坐标如下:

    image-20190928110341406

    更远的点以此类推。

    为了计算权重矩阵,需要设定σ的值。假定σ=1.5,则模糊半径为1的权重矩阵如下:

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mBcwz2aQ-1619186901650)(https://shindebonair.github.io/OpenCV%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86/assets/image-20190928110425845.png)]

    这9个点的权重总和等于0.4787147,如果只计算这9个点的加权平均,还必须让它们的权重之和等于1,因此上面9个值还要分别除以0.4787147,得到最终的权重矩阵。

    image-20190928110455467

    • 计算高斯模糊

    有了权重矩阵,就可以计算高斯模糊的值了。

    假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下:

    image-20190928110522272

    每个点乘以对应的权重值:

    image-20190928110551897

    得到

    image-20190928110613880

    将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。

    对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯平滑。

    API:

    cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX,sigmay,borderType)
    

    参数:

    • src: 输入图像
    • ksize:高斯卷积核的大小,注意 : 卷积核的宽度和高度都应为奇数,且可以不同
    • sigmaX: 水平方向的标准差
    • sigmaY: 垂直方向的标准差,默认值为0,表示与sigmaX相同
    • borderType:填充边界类型

    示例

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    # 1 图像读取
    img = cv.imread('./image/dogGasuss.jpeg')
    # 2 高斯滤波
    blur = cv.GaussianBlur(img,(3,3),1)
    # 3 图像显示
    plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
    plt.subplot(121),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('原图')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(122),plt.imshow(blur[:,:,::-1]),plt.title('高斯滤波后结果')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()
    

    image-20190928111903926

    2.3 中值滤波

    中值滤波是一种典型的非线性滤波技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值。

    中值滤波对椒盐噪声(salt-and-pepper noise)来说尤其有用,因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值。

    API:

    cv.medianBlur(src, ksize )
    

    参数:

    • src:输入图像
    • ksize:卷积核的大小

    示例:

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    # 1 图像读取
    img = cv.imread('./image/dogsp.jpeg')
    # 2 中值滤波
    blur = cv.medianBlur(img,5)
    # 3 图像展示
    plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
    plt.subplot(121),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('原图')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(122),plt.imshow(blur[:,:,::-1]),plt.title('中值滤波后结果')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()
    

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0kctuiwb-1619186901656)(https://shindebonair.github.io/OpenCV%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86/assets/image-20190928102319410.png)]


    总结

    1. 图像噪声

      • 椒盐噪声:图像中随机出现的白点或者黑点
      • 高斯噪声:噪声的概率密度分布是正态分布
    2. 图像平滑

      • 均值滤波:算法简单,计算速度快,在去噪的同时去除了很多细节部分,将图像变得模糊

        cv.blur()

      • 高斯滤波: 去除高斯噪声

        cv.GaussianBlur()

      • 中值滤波: 去除椒盐噪声

        cv.medianBlur()

    展开全文
  • 图像常见噪声类型

    万次阅读 2017-05-06 14:58:30
    图像常见噪声基本上有以下四种,高斯噪声,泊松噪声,乘性噪声,椒盐噪声

    图像常见噪声基本上有以下四种,高斯噪声,泊松噪声,乘性噪声,椒盐噪声。
    下面五幅图分别代表了,原图,以及添加了高斯噪声,泊松噪声,乘性噪声,椒盐噪声的图像。至于各个噪声的特性,大家可以参考网上的其他资料。
    原图
    高斯
    泊松
    乘性
    椒盐
    有时候我们要对我们自己的算法进行检验的时候,可能会一下子找不到那么多含噪图片。
    其实我们可以直接用matlab生产相应噪声的图片。
    用imnoise函数就可以。

    展开全文
  • 图像预处理中大部分都有去噪这一步骤,但是原始图像质量还算清晰的情况下还需要去噪吗? 如何判断一张图像中是否有噪声?如果有怎么确定该噪声类型?</p>
  • 通过函数roipoly可以交互式地选定一个区域,从而分析图像中地噪声类型。 函数:[B c r]=roipoly(I); 其中,B是选定区域地掩模,c是顶点行坐标,r是顶点列坐标 I=imread('pout.tif'); I=imnoise(I,'gaussian'); [B c ...
  • 高温条件下噪音类型及强度对抗语义干扰、图形记忆能力和手眼协调一致性的影响研究,李伟,李宏汀,本研究采用绩效任务测试、生理指标和主观评价相结合的研究方法,探究了高温条件(32℃)下噪音类型(语言噪音、交通...
  • 图像处理中常见的几种噪音类型

    千次阅读 2019-10-03 11:39:16
    write me 转载于:https://www.cnblogs.com/bluefish/archive/2009/10/22/1587948.html
  • 此数据集包含大量以16 kHz采样的.wav格式的干净语音文件和各种环境噪声文件。 该数据集的主要应用是训练深度神经网络(DNN)模型以抑制背景噪声。 但是它可以用于其他音频和语音应用程序。 我们提供了在各种...
  • 噪声图像类型识别是图像信息获取过程中的关键步骤,为此面对基于结构识别以及基于机器学习的两种噪声图像识别技术存在的识别准确率、检测率较低问题,研究一种基于隐马尔可夫模型的噪声图像类型识别技术。...
  • 本文主要讲了EMI噪声滤波器的类型结构,希望对您的学习有所帮助。
  • 各种变换滤波和噪声类型、用途的总结
  • 此代码显示了在所有类型噪声中实现中值滤波器。
  • 色情 用于Java的可移植,开放源代码,相干噪声生成库可以生成Perlin噪声,脊形多重分形噪声以及其他类型的相干噪声
  • MATLAB代码,Lee滤波是经典的去除乘性噪声的算法,该算法可以去除散斑噪声
  • 它还可以生成Perlin噪声,脊形多重分形噪声和其他类型的相干噪声。 先决条件 Java 8 从源头建造 为了构建数学,您只需要运行./gradlew build命令。 您可以在./build/libs找到已编译的JAR文件, ./build/libs标签...
  • 分形js 分形(和其他类型的)噪声
  • ![清晰图像](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/30/1585577446_478978.jpg)![模糊图像](https://img-ask.csdn.net/upload/202003/30/1585577460_71842.jpg)
  • 干扰类型通常按干扰产生的原因、噪声干扰模式和噪声波形性质来划分。按噪声产生的原因不同,分为放电噪声、浪涌噪声、高频振荡噪声等;按噪声的波形、性质不同,可分为持续噪声、偶发噪声等;按噪声干扰模式不同,...
  • 粉红噪音是物理学概念,它在每个倍波程的强度相等,即在一定的范围(倍波程)内具有相同或类似的能量。从功率谱的角度来看,粉红噪音的功率谱密度曲线为1/f。...中文名粉红噪声外文名pink noise用于声学测试强...
  • 运放噪声分析

    2013-10-22 09:04:56
    深入分析运放噪声类型、对电路的影响;关键字:高斯分布,约翰逊噪声,均方根。
  • 图像噪声是图像在获取或传输过程中受到随机信号干扰,妨碍人们对图像理解及分析的信号。很多时候将图像噪声看作多维随机过程,因而描述噪声的方法完全可以...一、噪声类型 1、椒盐噪声(盐=白色,椒=黑色) 椒盐...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 74,070
精华内容 29,628
关键字:

噪声类型