传统降噪算法

Ⅰ 数字图像降噪算法研究及应用

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
目录
[隐藏]

* 1 解决方案
* 2 常用的信号处理技术
o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念
o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念
* 3 典型问题
* 4 应用
* 5 相关相近领域
* 6 参见

[编辑] 解决方案

几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技灶大术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理森岩也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

* 分辨率(Image resolution|Resolution)
* 动态范围(Dynamic range)
* 带宽(Bandwidth)
* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分算子(Differential operators)
* 边缘检测(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

* 连通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋转不变性(Rotational invariance)

[编辑] 典型问题

* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。
* 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。
* 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。
* 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。
* 分割（image segmentation）：依据不同标隐春竖准，把二维图像分割成不同区域。
* 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。
* 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。
* 图像增强（image enhancement）：
* 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。
* 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

[编辑] 应用

* 摄影及印刷 (Photography and printing)
* 卫星图像处理 (Satellite image processing)
* 医学图像处理 (Medical image processing)
* 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)
* 显微图像处理 (Microscope image processing)
* 汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

* 分类（Classification）
* 特征提取（Feature extraction）
* 模式识别（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis）
* 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

Ⅱ 如何减少拍照时产生的噪点.....

是图像中一种亮度或颜色信息的随机变化，通常是电子噪声的表现。它一般是由扫描仪或数码相机的传感器和电路产生的，也可能是受胶片颗粒或者理想光电探测器中不可避免的的铅饥迟散粒噪声影响产生的。降噪的几种方法如下：

1、ISO不要调的太高，应以6400的ISO为峰值。

2、可以打开单反的自动降噪功能。

3、可以通过PS或LR等后期软件进行后期调整。

(2)传统降噪算法扩展阅读

产生噪点的原因：

CCD和CMOS感光元件都存在有热肢宏稳定性（hot pixel）的问题，就是对成像的质量和温度有关，如果机器的温度升高，噪音信号过强，会在画面上不应该有的地方形成杂色的斑点，这些点就是噪点，各个品牌各种槐李型号的相机对噪点的控制能力不尽相同。

Ⅲ 好点的图像降噪算法有哪些

方法1
1、打开图片，选择滤镜-模糊-高斯模糊，调半径知道模糊效果满意为止。
2、在编辑菜单下，选择【消退高斯模糊】，弹出对话框，把【模式】改为【颜色】ok。
方法2
1、打开图片，选择 图像-模式-Lab颜色。
(切换到Lab颜色，是一种非破坏性模式改变，不会对RGB图片有任何损坏，您可以随意互相切换)
2、在Lab模式下，由一个明度通道(就是保存图片细节)和两个颜色通道a和b组成。
3、点击a通道，滤镜-模糊-高斯模糊，增加半径(模糊量)直道噪点消失
4、点击b通道，按Control+F，在b通道上应用和a通道同样的模糊程序。(对话框不会出项，直接借用刚才a通道的滤镜设置)
5、回到图像菜单，返回RGB模式，噪点应该不再明显。某些情况下，噪点可能完全消失。

Ⅳ 数据去噪方法

根据距离来确定具有缺失值数据最近的k个近邻，然后将这个k个值加权（权重一般是距离的比值吧），然后根据自定义的阈值，将距离k个近邻距离超过阈值的当做异常点。

3σ 探测方法的思想其实就是来源于切比雪夫不等式，一般来说：

本方法是根据统计模型或者数据分布。然后根绝这些模型对样本集中的每个点进行不一致检验的方法。只适用于单凳迟亮维数据。因为数据分布未知，所以不是太准确。

步骤一：先把数据按照从小到大的顺序排列 x1,x2…xn ；
步骤二：假设我们认为x _i 为异常点。计算平均值avg；
步骤三：计算算数 平均值 和 标准差 的估计量 s ；
步骤四：计算统计量 g _i =|x _i - avg|/s ；
步骤五：将g _i 与查Grubbs检验法的临旦樱界值表所得的g(a, n)进行比较。如果gi < g(a,n)，则认为不是异常值；如果大于，就认为这个点是异常值。

查表

查表

由密度可达关系导出的最大密度相连的样本集合，即枣宽为我们最终聚类的一个簇。
DBSCAN是基于一组邻域来描述样本集的紧密程度的，参数(ϵ, MinPts)用来描述邻域的样本分布紧密程度。其中，ϵ描述了某一样本的邻域距离阈值，MinPts描述了某一样本的距离为ϵ的邻域中样本个数的阈值。

目标是将空间中的数据按照密度分布进行聚类，其思想和DBSCAN非常类似，但是和DBSCAN不同的是，OPTICS算法可以获得不同密度的聚类，理论上可以获得任意密度的聚类。

步骤一：创建稀疏图（kNN图）；
步骤二：分裂稀疏图为小partitions；
步骤三：合并partitions；
Chameleon没有考虑簇与簇之间的连通性

Ⅳ 拒绝噪声喧扰，vivo TWS 2拥有40dB旗舰级降噪，音质更优越

此次，vivo TWS 2主打主动降噪功能。用户可以通过手机端或是耳机柄上的触控区域，便捷地开启主动降噪模式。而vivo TWS 2的降噪深度也达到了 40dB 的旗舰级水准，在目前，行业主流水准则为35dB。传统的主动降噪耳机往往仅有单一的降噪方案，但生活中的噪声环境是复杂多变的。对此，vivo TWS 2也制定了一套动态降噪方案。通过动态降噪算法，耳机将能够识别噪声的变化，在嘈杂时启用深度降噪，安静时则开启轻度降噪，保障降噪效果的舒适与恰到好处。

这一次，vivo TWS 2不论是耳机本体或是充电盒，电池容量均有所增加，整体续航能力相较前作也得到了提升。vivo TWS 2在关闭降噪模式的情况下，单次最长可听8小时，开启降噪则可以获得4.5小时的持久续航。配合充电舱，vivo TWS 2的整体续航则来到了30小时，一定程度上改善了此类产品续航表现一般、需要频繁充电的难题。作为一款主动降噪耳机，vivo TWS 2的续航能力在目前同类型的产品中，无疑也是十分优秀的芦旅顷存在。

vivo还将在手机音频方面的出色调校，运用到了vivo TWS 2上来。市面上，同类型的TWS耳机所采用的声音单元，尺寸普遍为6~11mm，而这一次vivo TWS 2采用了12.2mm的超大声音单元，为好音质提供了必要条件。耳机搭载了DeepX 2.0 立体声效系统，带来了清澈人声、超重低音以及清亮高音三种声音风格，在演绎各类不同风格的乐曲时，均能够实现更加悦耳的音质效果，满足着用户聆听高质量音乐的实际需求。

作为一款主动降噪耳机，vivo TWS 2可以说满足了当下绝大多数用户的具体需求，在“刚需”的降噪、续航方面都有着同价位中的镇岁领先表现，在设计以及音质的调校上，也体现了vivo一贯的高追求。值得一提的是，这款耳机起售价仅为499，陪陆结合耳机的整体表现来看，可以说是一款极具竞争力的TWS产品了。

Ⅵ 说说手机是如何实现通话降噪的

不同的手机厂商有自己不同的降噪算法，但是通话降噪的基本原理都是一样的，这种技术被称为双麦克风降噪技术，即手机中内置的两个麦克风，一个保持清晰通话，另一个麦克风从物理上主动消除噪音，通过收集外界的噪声，运用内部算法进行处理后，发出与噪音相反的声波，利用抵消原理消除噪音。

Ⅶ 耳机是如何实现降噪的

一方面，传统形态的耳机会有一些使用体验上的不足，例如包耳式头戴耳机并不适合在较为炎热的天气下佩戴，有线入耳式耳机在使用时会有听诊器效应（指使用时因运动使得线材发生摩擦而产生噪音）。另一方面，某些噪音，如飞机引擎声等中低频噪音，由于其频段特点，很难通过被动降噪的方式完全消除（传统的密闭式耳机只能实现对中高频声音的降噪，要实现对中低频的降噪很困难）。为了解决这些情况，主动降噪式耳机应运而生。

在专攻航空军用降噪耳机的Bose在1999年推出第一款降噪耳机Aviation Headset X，但是在这很长一段时间内降噪耳机还是属于少数人的玩具，只有军队和航空公司等专业领域的人在使用。不过随着都市环境日渐喧嚣，消费者对周边环境的宁静度要求日渐提高，越来越多厂迅伏老商开始关注降噪耳机这片市场，为消费厅租者提供更丰富的降噪耳机选择。

近年来DSP芯片技术的进步，让BOSE不再独领降噪风骚。不少音频厂商开始着手研究DSP芯片，制定属于自己的降噪算法，相继推出了降噪耳机产品，赢得了各自的受众市场。由于DSP芯片可以打包方案出售，我们甚至能够看到一些新品牌也能通过公模加入战团。因此在选耳机的时候，我们最好还是先亲自试听。

现在的工业亩升条件让打造降噪耳机不再困难，但在一款产品上同时满足噪音消除、佩戴体验当然还有音乐表现的需求可不容易。如何在各种冲突的特性中进行平衡，是对产品研发的考验。

Ⅷ 网易云有降噪模式吗

有。基于信号处理的传统音频降噪算法对于 Stationary Noise（平稳噪声）有比较好的降噪效果。但是对于 Non-stationary Noise（非平稳噪声），特别是 Transient Noise（突发噪声）降噪效果较差，而且有些方法对于语音也有较大的损伤。

网易云音乐Music Buds耳机，主要的手感就是轻和圆润，整机重量在40g以下，与市面上其他TWS耳机相比，Music Buds耳机的轻量便携性更好。目前Music Buds耳机有黑色款和白色款，配色的选择度不高，建议后续考虑加入红尺扰粗色、绿色、蓝色、粉色等配色，这样更能满足年轻人的个性需求。

充电盒表面的磨砂质感还是不错的，边角处理圆润，切角光滑无毛刺，整体的制造工艺还是陵镇值得称赞的。

网易云音乐Music Buds耳机在满电状态下，实测开启降噪连续使用4小时后，耳机的剩余电量为32%，所以标准模式下可以达到官方宣称的7个小时。

另外李悉充电盒也能提供额外4次的充电，耳机的综合续航能力约为35小时。一周充一次电就能满足一周的使用要求，日常使用时无需可以关注耳机的充电问题，可以说是很省心了。

Ⅸ 多图像平均法为什么能去除噪声，该方法的难点是什么

多图平均告慧法跟多次测量取平均值袜做答差不多。多幅图像加权，噪声的强度下降。至于难点胡没，应该是加权权值的选取，以及图像的多少。