1回答
如何计算图像的噪声标准差？
、、、、
我目前正在对有噪声的图像测试各种去噪算法。有没有一种方法可以测量我用OpenCV(python)或其他更简单的方法去噪(前后)的图像中噪声的标准差？
浏览 6提问于2020-01-15得票数 0
1回答
我已经通过使用madgwick滤波器成功地补偿了我正在使用的IMU的重力。然而，线性加速度的结果相当嘈杂，在读数之间有很高的尖峰。有没有什么过滤器或方法可以用来过滤我的线性加速度，以便更好地利用数据来获得速度和位移？ 谢谢!
浏览 67提问于2021-03-18得票数 0
去噪自动编码器能用于结构化数据的异常检测吗？
我知道我可以用去噪自动编码器来检测图像上的异常，但我不知道他们是否也能对结构化数据进行去噪？如果没有，为什么？
浏览 0提问于2019-04-29得票数 2
我正在尝试用OpenCV和函数fastNlMeansDenoisingColored去噪彩色图像。这对于大图像来说，去噪的时间太长了，用OpenCV在c++中去除图像噪声的任何替代算法都要花费太多的时间，并举例说明。
浏览 19提问于2022-08-04得票数 0
1回答
我正试图识别噪音图像中的涂鸦，如下面这幅。我的数据集只有10,000张图片和30个类别，我已经实现了一个CNN，但它给了我6%的准确性。我正在考虑消除噪音，然后再把图像提供给我的CNN，但我不知道用哪些方法来消除这种噪音，我甚至不确定消除噪音改善NNs的性能。您对消除噪音的方法有什么建议或其他改进模型性能的建议吗？
📷
浏览 0提问于2020-11-25得票数 0
我现在已经使用tesseract两个月了，并使用opencv来减少图像中的点/噪声。但是我正在尝试在tesseract级别解决这个问题。有没有什么tesseract参数可以去掉背景点？或者我可以告诉tesseract不要识别这些点(取决于大小)？
如果有人在这个问题上指导我，我将非常感谢。
对于下图：
我得到的输出如下。
lb ane a ee ah Tani ANOTES tsi Ca ee RR RAT te CORRE NE Re ele TTR a ee Tol a TE©学生应该安排21个工作点。fen Es ee EE i ea | fdvenced Sciemes©。|。eror
浏览 4提问于2019-09-20得票数 0
1回答
我有一个简单的非线性函数y=x.^2，其中x和y是n维向量，平方是一个分量平方。我想用Matlab中的自动编码器用一个低维的向量来近似y。问题是，即使低维空间被设置为n-1，我也会得到扭曲的重建y。我的训练数据看起来像，这是一个从低维空间重建的典型。我的Matlab代码如下所示。
%% Training data
inputSize=100;
hiddenSize1 = 80;
epo=1000;
dataNum=6000;
rng(123);
y=rand(2,dataNum);
xTrain=zeros(inputSize,dataNum);
for i=1:dataNum
xT
浏览 0提问于2016-01-10得票数 2
1回答
我用AudioRecorder记录了50毫秒的啁啾信号(10-12KHz频率)。在一个安静的房间里，在50/60厘米的距离内，信号谱图如下所示
背景中有很多噪音，还有一些回声。我想知道是否有一种方法可以降低背景中使用Android的噪音？
编辑
我试过安卓NoiseSuppressor，但它说我的设备不支持这个功能，尽管我有一个4.4Android手机(Nexus 4)
互相关输出：
浏览 3提问于2014-07-24得票数 1
2回答
神经网络如何去噪图像？
、、、
我理解神经网络作为分类器或进行回归分析的背后的数学形式主义。但我很难意识到它们是多么伟大的去噪工具。即使是一个简单的完全连接的单隐层网络，也可以从相对简单的足够简单的信号(当然是适当的训练)中去除可观的噪声。神经网络是否模仿滤波器的一个或多个数学运算(如卷积)，这就是它们在去噪应用中如此有效的原因？
浏览 0提问于2019-09-20得票数 0
1回答
匹配数据的算法
、、
我有一个项目，我正在测试一个对噪声(电磁、无线电等)非常敏感的设备。该设备根据给定的输入(音频)每秒生成5-6字节的二进制数据(对于未受过训练的人来说就像胡言乱语)。
根据噪声的不同，设备有时会丢失字符，有时会插入随机字符，有时是两个字符的倍数。
我已经写了一个应用程序，它让用户能够动态地看到它生成的错误(与主文件相比，例如在理想条件下设备应该输出什么)。我的算法基本上获取实时数据中的每个字节，并将其与已知主文件中相同位置的字节进行比较。如果字节不匹配，我从当前位置开始有一个10个字符的双向窗口，在那里我将在附近寻找匹配。如果匹配(加上一两个验证)，我就在UI中直观地标记位置并注册一个错误。
浏览 0提问于2011-03-13得票数 5
回答已采纳
我在中使用openCV。我有很多noises.Is的图片，有减少图像噪音的Opencv源代码吗？
浏览 0提问于2015-05-19得票数 2
回答已采纳
我开始学习图像处理，但是我对“图像滤波”和“图像去噪”有点困惑。我知道这两种方法都是为了减少图像中的噪音，我认为“图像滤波”等于“图像去噪”。
但是这两个术语有什么区别吗？
你能告诉我答案吗？
浏览 4提问于2015-05-17得票数 2
2回答
我正在使用自动编码器对高分辨率的灰度图像进行去噪。每幅图像被分成特定大小的子批次，即52 x 52，模型对这些批次中的每一批进行处理，结果是将每幅图像中的去噪批次连接回原始图像。以下是结果后的图像示例：
你可以在拼接后看到更小的图像批次。如何克服这种行为？
我想过做进一步的处理，比如在边缘添加模糊，将它们混合在一起，但我认为这不是最佳解决方案。
拼接代码：
num_hor_patch = 19
num_ver_patch = 26
print("Building the Images Batches")
for i in range(num_image):
浏览 3提问于2020-07-14得票数 4
我遇到了一个棘手的问题。我刚把USB耳机插到我的笔记本电脑上，开始用大胆的方式录制一些声音。这是非常嘈杂，不仅是周围的噪音，但噪音的微调从麦克风。
但是，当我使用skype的回声测试服务时，令我非常惊讶的是，同样的声音(没有我之前录制的更大的响度)是非常清晰的。
我用同一个耳机在自己的房间里测试了两个样本。(因为我想录下我的声音)，我不能用skype的测试服务进行录音，我想知道是否还有其他程序可以记录并能够真正输出录音。
浏览 0提问于2017-02-13得票数 0
回答已采纳
2回答
体积照明中的鬼影
、、、
有谁知道在体积照明中消除鬼影的方法吗？
当光线移动时，它会留下痕迹，我想移除它。体积度量是Bart Wronski风格(在果)和指数时间积累。
我试过邻里夹，卡里斯和方差剪裁，既移除鬼影，也介绍其他文物。
浏览 0提问于2018-12-04得票数 1
我尝试使用pywt包在python中使用离散小波变换对信号进行去噪。但是我不能定义应该在pywt.threshold()函数中设置的阈值
我不知道应该设置什么最佳阈值才能以最小的噪声重建信号
我使用的是普通代码：pywt.threshold(mysignal, threshold, 'soft')
是的，我打算做软阈值
我想知道阈值是否可以通过查看我的信号或从另一种方式确定
浏览 27提问于2019-11-06得票数 2
1回答
我将4级小波分解应用于一幅图像。
现在我需要从A，H，V，D的4个层次做这个小波变换的逆...我看到了函数waverec2...但是要使用这个函数，我需要c，s...我如何从A，H，V，D的4个层次重建c，s
浏览 0提问于2016-04-20得票数 0
我正在做一些基本的命令识别，并使用Google Search Input API。然而，我想自己捕获音频，预处理音频(去噪，提高振幅等)，发送这些修改后的音频到识别器并获得结果。有可能吗？
我知道你可以通过onBufferReceived方法同时使用SpeechRecognizer和RecognitionListener来获取音频。然而，我想做的是预处理而不是后处理。有没有什么变通方法/破解方法来将处理后的数据提供给google识别器？
浏览 0提问于2012-05-13得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个项目，我正在用表格数据进行梯度增强树的回归。我想看看在我的数据上使用去噪自动编码器是否能更好地表示我的原始数据，并提高我最初的GBT分数。灵感来自受欢迎的卡格尔获奖者
AFAIK I有两个主要的选择来提取DAE的激活--创建瓶颈结构和以单层激活或连接每个层的激活作为表示。
让我们假设我希望从下面的3x 512节点层中激活所有层：
inputs = Input(shape=(31,))
encoded = Dense(512, activation='relu')(inputs)
encoded = Dense(512, activation='relu'
浏览 0提问于2018-04-24得票数 9
回答已采纳
1回答
我的任务是从我的4兆像素图像中删除小的随机点。
我的策略是给一个卷积网络，这些图像，因为我有真正的图像，没有斑点在他们。
我所使用的当前损失函数是平均绝对误差。然而，即使在一个映像上运行了数千次迭代之后，它也无法生成真正的图像数据。它得到了非常接近，但它还不能消除所有的强度点和残余/低强度点(强度为5-10的8位规模)仍然可以看到输出图像。
我想知道这是否是因为图像的大小是400万像素，而包含斑点的像素总数只有数百个。我的原始图像仅为8位图像(0-255)，但我首先将其转换为范围为0-1的浮点数。因此，我的想法是，总损失主要是由小于1/255误差的像素组成的，因为这些像素数以百万计，但没有试图
浏览 0提问于2022-09-26得票数 1
在我的图像处理类项目中，我使用各种滤波算法(双边滤波、NL-均值等)对图像进行滤波。并试图将结果与变化的参数进行比较。我遇到了PSNR和SSIM指标来衡量过滤器的质量，但是我不能完全理解这些值的含义。有人能帮我一下吗？
较高的PSNR值是否意味着更高质量的平滑(去除噪声)？
为了获得高质量的平滑效果，SSIM值应该接近1吗？
是否有其他度量或方法来衡量平滑质量？
我真的很困惑。任何帮助都将不胜感激。谢谢。
浏览 6提问于2012-05-05得票数 6
回答已采纳
1回答
假设图像上的随机高斯噪声，人们如何从数量上区分哪种去噪方法是最好的？
很多论文使用均方误差和峰值信噪比。然而，较低的MSE也可能意味着没有足够的噪声被去除，因此我认为MSE和PSNR并不是最好的判断方法。
浏览 5提问于2016-01-05得票数 0
我正在解决一个问题，其中我有两个图像数据集。
一个是干净的图像数据集，另一个是相同的数据集，但其中混合了噪声。
1)是否有可能在干净的数据上训练一个模型(以便它学习干净图像的特征)，然后，当传递一个噪声图像时，它输出没有噪声的图像数据(检测噪声，去除噪声，并输出干净的图像数据)？
2) GAN在这种情况下是否有用(如果是，如何使用？)
浏览 0提问于2019-05-12得票数 0
我有一个python脚本，它可以正确读取一些带有数字的图像。可以工作的图像类型如下:我正在尝试将脚本用于一种新的只有数字的图像，但它不起作用。新的图像类型在这里：
我的脚本如下：
try:
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
except ImportError:
import Image
import pytesseract
black = (0,0,0)
white = (255,255,255)
threshold = (160,160,160)
# Open input image in gr
浏览 6提问于2021-11-18得票数 0
1回答
几何图形图像的非线性近似
、、、、
我正在尝试用图形或(但不一定)函数来近似添加制造中焊道几何横截面的不同形状。这些区域既是外部形状，也是各个层。(见下图) ? ? 因此，我应用了一些预处理方法来提取代表焊道几何形状的相关像素，并将其显示为白色像素。(参见第三张图片)我通过精明的边缘检测和多种形态学操作(如闭合、腐蚀和膨胀)导出了这张图像，当然，还将其转换为灰度。 “噪声”区域是金属各层之间的过渡区域，只以这种方式显示，因此通常不会有“更好”或“更清晰”的过渡，因此“噪声”较少。图3和图4是我使用的一些图像预处理方法的示例。 ? ? 到目前为止，我处理内部几何图形的主要方法是将图像分成几个子图像
浏览 26提问于2021-04-16得票数 1
2回答
我有一个200x200numpy数组，其中有一个形状，当我使用matplotlib的imshow()函数绘制它时，我可以看到它的形状。然而，在这张图片中也添加了很多噪音。我正在尝试使用openCV来强调图像的形状和去噪。但它一直抛出我不理解的错误消息。我应该怎么做才能开始处理去噪问题呢？这个形状对我来说是可见的，但额外的噪声是使用np.random.randint()函数添加到图像顶部的。我想减少那些噪音
浏览 22提问于2020-02-15得票数 0
回答已采纳
1回答
用小型CNN对完整图像进行去噪
、、、、
为了去除图像中的噪声，我在Keras训练了一个CNN，输入形状是(5,5)，我训练它的方法是使用带有噪声的图像中带有中心像素的期望输出的补丁。
要枚举，输入形状为(5,5)输出为一个值。
现在，我想用我的CNN对一个完整的，大的，图像。有没有办法把我的输入图像(1024x1024)通过CNN运行，而不必将这个图像分割成5x5补丁？
谢谢!
浏览 0提问于2018-04-19得票数 -3
如下所示，我的任务是使用AR建模来消除噪声信号中的伪影。假设我在原始数据中有心电图或肌电图。在IEEE上，我发现这是可能的，通过小波变换，巴特沃斯滤波器或经验模式分解。
原始EMG：
我和自回归模型到底有什么关系？据我所知，它现在被用来预测数据。
浏览 3提问于2021-03-25得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个旧的mp3录音的谈话，曾经由我(由一个老式MP3播放器录制)。它的声音太低，噪音太大，声音太刺耳。是否有一个应用程序，我可以很容易(即，不深入物理)改善声音的质量？
浏览 0提问于2014-03-04得票数 17
回答已采纳
我正在尝试向图像添加噪声&然后对其进行去噪，以查看我的对象检测算法的差异。因此，我用C++开发了OpenCV代码来检测图像中的一些对象。我想测试代码的健壮性，所以尝试添加一些噪声。这样，当向图像添加噪声时，希望检查对象检测率是如何变化的。因此，首先添加一些随机高斯噪声，如下所示
cv::Mat noise(src.size(),src.type());
float m = (10,12,34);
float sigma = (1,5,50);
cv::randn(noise, m, sigma); //mean and variance
src += noise;
我得到了这样
浏览 6提问于2017-05-12得票数 2
2回答
当你做随机抽样时，如果你没有使用足够的样本，比如在下面的阴影中，你就可以得到有噪音的结果。
我知道，如果你使用高频噪声(又称蓝色噪声)，噪声模式只能是高频含量，然后可以进行低通滤波(也称模糊)，以去除高频，只留下噪音较小的低频成分。
去噪总是要做低通滤波器/模糊吗？还是有其他的消除噪音的想法和技术？
📷
浏览 0提问于2018-03-17得票数 3
回答已采纳
1回答
寻找基准标记的中心
、、、、
我需要跟踪运动物体的一系列照片上的四点。一开始，我尝试了一些看上去像棋盘上的四个方格(2个白色和2个黑色)的标记和ORB探测器：
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('D:/workspace_Rita/Tag5.jpg',0)
orb = cv2.ORB_create()
# find the keypoints with ORB
kp = orb.detect(img,None)
kp, des = orb.compute(img, kp
浏览 3提问于2015-09-10得票数 1
1回答
我使用一个颜色检查图像-24来计算颜色校正矩阵。我用了Python中的颜色科学软件包。首先，利用colour_checker_detection模块(detect_colour_checkers_segmentation)对卡图像进行提取。然后，我使用了24种色块和颜色。card _COLOURCHECKERS‘checker 24-在2014年11月之后’计算颜色校正的检查卡图像。我做过cctf_decoding和cctf_encoding之前和之后的颜色校正。对于具有三个术语的Cheung_2004，没有明显的裁剪，但在应用Cheung_2004 20术语时就变得非常重要。Finalyso
浏览 5提问于2022-10-12得票数 0
回答已采纳
1回答
编辑的帖子
这是一个简短的，有点澄清的版本，原来的帖子。
我们有一个训练数据集(一些特征是显著相关的)。特征空间有20个维(都是连续的)。
我们需要训练一个非参数(大部分特征形成非线性子空间，我们不能假设其中任何一个)的输入(kNN或基于树的回归)使用训练数据。
我们需要预测查询数据中的多个缺失值(一个查询特征向量可能有多达13个缺失的特征，因此输入者应该使用经过训练的输入程序来处理任何缺失特征的组合)。注意：输入程序不应该使用查询数据重新训练/安装(就像我到目前为止发现的所有主流R包一样：Amelia、impute、mi和mice.)。也就是说，应仅以培训数据为依据进行估算。
浏览 3提问于2015-09-04得票数 4
回答已采纳
所以，我一直在做我的android Unity项目，遇到了一个光照贴图的问题。烘焙光照贴图后，我没有得到漂亮和平滑的光线，而是在墙壁和地板上获得了奇怪的嘈杂纹理。我试着改变照明设置(增加/降低分辨率，切换不同的参数，等等)-问题仍然存在。尝试将平台切换到PC -没有结果，它是相同的。现在我没有任何想法了。有什么办法可以解决这个问题吗？使用Unity 2018.3 灯光参数：
浏览 0提问于2019-08-17得票数 1
1回答
我正在考虑启动一个android项目，它可以记录音频信号，并对去噪进行一些处理。我的疑问是，由于许多(几乎所有)去噪算法都涉及FFT，我可以做一个实时程序吗？我所说的实时是指程序同时进行录制和处理，所以当我完成录制时，我可以节省时间。
我做了一个示例项目，将傅立叶变换应用于音频信号，并实现了一种称为子谱的简单算法。但我发现很难实时实现这个算法，这意味着在我按下“停止”按钮后，我需要一段时间来处理和保存文件(我也想知道这些商业录音程序如何在录制声音的同时保存它)。我知道我的FFT可能不是最快的，但我想知道我是否可以实现“实时”，如果我完全优化它或使用最快的FFT代码？非常感谢!
浏览 5提问于2013-05-13得票数 0
1回答
ML管道中的去噪
、、
假设我把原始数据分解成火车和测试集。在开始创建新功能之前，我应该先清理它们并对数据集进行去噪吗?还是，我应该为火车和测试集创建新的功能，然后清理/去噪它们？
我希望创建我自己的变形金刚，以便在一个sklearn管道中使用，但我不确定按什么顺序去做事情。
附注：我将执行交叉验证，并希望防止数据泄漏。
浏览 0提问于2022-08-10得票数 0
回答已采纳
我正在使用，一个模拟的数据集，用于正常的大脑MR图像。我想验证MyDenoise函数，它调用denoise_nl_means of skimage.restoration包。为此，我从BrainWeb下载了两组图像，一组为0%噪声和0%强度不均匀图像，另一组为9%噪声和40%强度不均匀图像。并且，我根据一个不推荐的版本的计算scipy.stats信噪比(信噪比)如下：
def signaltonoise(a, axis=0, ddof=0):
a = np.asanyarray(a)
m = a.mean(axis)
sd = a.std(axis=axis, ddof
浏览 3提问于2020-10-26得票数 2
回答已采纳
我在android 3.2中添加了这段代码；
android.enableR8 = true
无法为com.android.build.gradle.internal.dsl.BaseAppModuleExtension类型的对象设置未知属性“enableR8”，这意味着什么？
浏览 1提问于2018-09-25得票数 6
回答已采纳
我在动画中遇到了一些子类不确定的NSProgressIndicator的问题。它们开始和停止动画没有任何问题。但是，如果我在动画时最小化窗口，就会调用stopAnimation: / StopAnimation(NSObject sender)，如果窗口不可见，就可以节省资源。我假设这是从可可框架本身调用的，查看堆栈跟踪。
然后，当窗口恢复时，动画就不会恢复，就会出现问题。
我已经看到您可以使用，可以重写encodeWithEncoder: / EncodeTo(NSCoder encoder)来保存某些状态，然后使用initWithCoder: / AppProgressIndicatorB
浏览 2提问于2016-03-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我有许多非常暗的图像，我想对这些图像进行二值化，我使用了部分Ostu，但结果很糟糕。
这是夜盘的图像
在部分Ostu之后，结果是
所以有办法解决我的问题吗？
浏览 1提问于2017-01-03得票数 0
1回答
我有一个应用程序，可以读取从静态摄像机拍摄的视频，这是:摄像机从始终相同的地点捕捉场景。
在场景中，有时我需要识别一些对象，这些对象没有太多的特征可以匹配(而且它们的分辨率也不是很高)。我想要对场景进行去噪，以捕捉物体的移动。
在不损失图像清晰度的情况下，我最好的算法选择是什么？
浏览 40提问于2018-01-10得票数 1
我正在设计一个LSTM自动编码器。你可以在下面看到编码层是一个LSTM架构，一旦我有了一个嵌入的向量，我将使用DNN层来解码它。在我解码嵌入的向量之前，我想使用一个dropout层来防止过拟合。我遵循了Keras文档中的说明，但我收到了TypeError: Failed to convert object of type <type 'tuple'> to Tensor. Contents: (None, 1, 128). Consider casting elements to a supported type.
def LSTMautoencoder_with_
浏览 0提问于2018-03-16得票数 0
为了训练去噪自动编码器，我在输入数据中构造了x+n，在输出数据中构造了x(x:原始数据，n:噪声)。学习完成后，我通过一个去噪自动编码器(x_test + n_test -> x_test)获得去噪数据。然后，作为测试，我通过将输入和输出数据构造成相同的值来训练自动编码器，就像传统的自动编码器一样。
(x -> x)
因此，在测试阶段，我获得了类似于去噪自动编码器的去噪数据。为什么通过传统的自动编码器来消除噪音？
请告诉我这两个自动编码器的区别。
浏览 4提问于2018-08-05得票数 2
回答已采纳
我在数字图像恢复领域工作，我已经研究了很多图像去噪研究论文，所有这些论文都使用 PSNR 来检验它们算法的有效性，我从中注意到一件事，即PSNR主要依赖于 MSE ，而是MSE的一个缺点，它依赖于变量的缩放，尽管图像与标度是不变的。
所以现在我的问题是。
可以用图像熵来检验任何一种去噪方法的有效性。
浏览 2提问于2013-10-07得票数 2
1回答
去噪自动编码器参数搜索
、、、
我已经运行了一个去噪自动编码器的超参数搜索，结果表明我应该使我的隐藏层的大小尽可能大(在我允许它搜索的值范围内)。这在直觉上是有意义的(我认为？)，更宽的层可以让它更容易地将输出复制到输入。然而，我认为这个微不足道的结果是为了防止去噪自动编码器。
有人能给我建议吗？谢谢。
浏览 0提问于2018-10-02得票数 -1
我正在使用Tesseract库从图像中提取文本。语言是越南语。我有两张照片。第一个是来自一个网站。第二个是从Wordpad程序中获取的屏幕截图。它们在下面的链接中显示：
1
2
第一种方法的准确率为95%。
Bán c triệu.LH:A.Châu n hộtầtầt khu tập thểThành c，DT 28m2，gần chợThànhC ng，sốđỏ，chủ，giá800ầ，09796225510905685336
第二幅图像要大得多，但精度仅为60%左右。
B m2ặn căn hộtầngật khu tập thểỈhàng ng Băc.
浏览 8提问于2016-01-10得票数 1
我正在尝试产生一些噪音图像来训练我的模型。问题是，我找不到符合实际情况的库。
例如，对于这些图像：
我尝试使用粒度可变的skimage.util.random_noise (默认总是1像素)，但仍然不能复制图片中显示的噪声。
知道怎么复制这种噪音吗。这似乎是由使用高ISO设置的相机造成的。
浏览 3提问于2022-04-11得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
