时域降噪第42页

opencv Canny边缘检测（c++）

Canny原理降噪由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响，因此第一步是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。

凉_白开·2022-11-26 02:16

Canny边缘检测，Opencv源码解析

Canny边缘检测原理Canny算法的步骤：1、使用高斯滤波器进行卷积降噪。这一步opencv源码中无，可先对灰度图像进行高斯滤波，然后进行canny边缘检测。

coastlineWang·2022-11-26 02:45

python高斯滤波和降噪_高斯滤波原理及python实现

高斯滤波器时一种线性平滑滤波器，主要适用处理高斯噪声，所以在了解高斯滤波之前，我们首先熟悉一下高斯噪声。噪声在图像中表现的通常是引起视觉效果的孤立像素点和像素块，简单说噪声点就是会给图像带来干扰，让图像变的不清楚。而高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯滤波器是一类根据高斯函

weixin_39716044·2022-11-25 23:56

python高斯滤波和降噪_python高斯滤波和降噪_常见降噪算法及Python、Matlab实现（二）...

本篇主要介绍常见降噪算法之一的高斯低通滤波(GaussianLowPassFilter)。

幸福的小酒瓶·2022-11-25 23:26

python高斯滤波和降噪_高斯滤波详解附python和matlab高斯滤波代码

一.高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波器，对于服从正态分布的噪声有很好的抑制作用。在实际场景中，我们通常会假定图像包含的噪声为高斯白噪声，所以在许多实际应用的预处理部分，都会采用高斯滤波抑制噪声。高斯滤波和均值滤波一样，都是利用一个掩膜和图像进行卷积求解。不同之处在于：均值滤波器的模板系数都是相同的，为1。而高斯滤波器的模板系数，随着距离模板中心距离的增大，系数减小（服从二维高斯分布）。所以，高斯

weixin_39700394·2022-11-25 23:26

基于低秩张量的高光谱图像重建理论基础-基础知识学习

原文《基于张量低秩稀疏恢复理论的遥感高光谱图像降噪研究》本文为选择学习的部分章节的节选内容，根据个人学习侧重点，内容有所删减调整。

山科智能信息处理实验室·2022-11-25 23:23

opencv 识别长方形_OpenCV 圆与矩形识别的方法

整个具体流程大概是获取图像-->图像二值化，灰度图(cvtColor)-->图像降噪(GaussianBlur)->轮廓识别(cvFindContours)-->形状判断。

weixin_39740272·2022-11-25 23:17

Python图像处理笔记

图像操作练习3.1旋转图片3.2图片打码3.3图片拼接3.4图片切割四.图像灰度化4.1简介4.2灰度化方法五.OpenCV使用入门5.1简介5.2OpenCV基本使用5.3图像灰度化5.4图像二值化5.5图像降噪一

jakiechaipush·2022-11-25 19:43

领悟《信号与系统》之连续时间信号的时域分析法

连续时间信号的时域分析法一、LTI连续系统的响应1.LTI微分方程的建立与求解2.LTI连续系统的零输入响应与零状态响应1.零输入响应2.零状态响应3.全响应二、冲激响应和阶跃响应1.冲激响应2.阶跃响应三

太阳风暴·2022-11-25 18:56

连续信号与系统的频域分析之傅里叶级数

信号的傅里叶级数一、正交函数集二、三角形式傅里叶级数三、指数形式的傅里叶级数1.定义2.系数确定3.典型信号的傅里叶级数4.周期信号的功率谱在LTI系统的时域分析中，输入信号被分解成冲激信号或阶跃信号的叠加

太阳风暴·2022-11-25 18:56

几种常规的图像融合方法及其原理

但是，融合前需对融合源图像进行严格的点对点的图像校正、降噪和配准等图像预处理，否则会严重影响后续的融合效果。主要包括主成分分析（PC

G_redsky·2022-11-25 15:29

窗函数的介绍以及画出常见窗函数（汉宁窗，矩形窗，汉明窗，布莱克曼窗）的时域图和频谱图

常见的四种窗函数的表达式为：四种常见窗函数的参数表对于实际信号序列，该如何选取窗函数呢?一般来说，选择第一旁瓣衰减大，旁瓣峰值衰减快的窗函数有利于缓解截断过程中产生的频谱泄漏问题。但具有这两个特性的窗函数，其主瓣宽度较大，相应会带来一些副作用，应用中需根据具体情况折中地选择。设信号中包含fa和fb两个频率分量，窗函数的选择与两个频率分量的间距以及两个频率分量的幅度比例密切相关。窗函数选择的一般准则

清泉_流响·2022-11-25 14:53

白噪声的分析及其matlab实现

(a)一个信号的频谱,只是这个信号从时域表示转变为频域表示,只是同一种信号的不同的表示方式而已,而功率谱是从能量的观点对信号进行的研究,其实频谱和功率谱的关系归根揭底还是信号、功率和

轨迹跟踪杨·2022-11-25 14:18

SPSS时间序列预测【010期】

可免费获得此专栏参考文献电子版资料**时间序列分析(TimeSeriesAnalyze)是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域都有应用，时间序列分析分为时域分析和谱分析两大类

普通网友·2022-11-25 10:18

《深入浅出图神经网络》笔记

相比于CNN,介绍了大量图的卷积操作，图的时域与空域的变换，主要借助拉普拉斯矩阵分解，频率为拉普拉斯矩阵的特征值，特征向量为基函数。图的卷积变换可以变为频域上面的乘积。

赵小丽-programer·2022-11-25 08:07

频率混叠

而混叠可能发生在时域上，称做时间混叠，或是发生在频域上，被称作空间混叠。

爱自己没情敌丶·2022-11-25 07:50

【图像去噪】基于快速跨尺度小波降噪实现泊松损坏图像去噪处理附matlab代码

1简介‘‘AdditivewhiteGaussiannoise’’isaubiquitousmodelinthecontextofstatisticalimagerestoration.Inmanyapplications,however,thecurrenttrendtowardsquantitativeimagingcallsforlessgenericmodelsthatbetteracco

matlab科研助手·2022-11-25 06:11

图像去噪方法总结（最全，最详细），持续更新中......

前言图像降噪的英文名称是ImageDenoising，图像处理中的专业术语。是指减少数字图像中噪声的过程，有时候又称为图像去噪。噪声是图像干扰的重要原因。

初识-CV·2022-11-25 06:41

matlab实现正弦内插算法（低通滤波）

而数字信号处理课程中学到，时域的离散化对应频域的周期化。通过低通滤波器，截取频域上的一个周期的函数，进行离散傅里叶反变换，即可还原原始波形。

希言自然也·2022-11-25 05:35

matlab 采用sinc函数内插重构,数字信号处理实验作业.doc

数字信号处理实验作业.doc实验5抽样定理一、实验目的：1、了解用MATLAB语言进行时域、频域抽样及信号重建的方法。2、进一步加深对时域、频域抽样定理的基本原理的理解。

单鹏昊设计制造·2022-11-25 05:04

图像处理-时域差分与空间域差分

1.对两张图片进行时域差分处理：#leftPic为输入的第一张图片,right为输入的第二张图片2.对第一张图片进行空间域差分(计算梯度)3.处理后的效果：上面是两张极为相似的图片，区别是杯子的位置，左边的杯子偏向了左边

GaryinDeep·2022-11-25 04:57

【海思恢复生产SS928V100 超高清智能网络录像机 SoC 】

该芯片最高支持四路sensor输入，支持最高4K60的ISP图像处理能力，支持3FWDR、多级降噪、六轴防抖、硬件拼接等多种图像增强和处理算法，为用户提供了卓越的图像处理能力。

qq2224043166·2022-11-25 03:28

【深度学习小日记】查找提升分割精度的方法

1.预处理：降噪，图像增强2.加注意力机制**一般在编解码器或瓶颈处加入。

RainyMacondo·2022-11-24 23:50

【车辆动力学】专栏目录汇总

“纯”车辆动力学知识【理论】车辆双轴振动模型（一）【理论】车辆双轴振动模型（二）【理论】车辆四轮路面不平度时域再现4.K&C知识【K&C-第0篇】K&C简介【K&C-

CrazyRabbit0823·2022-11-24 22:55

PyTorch入门到进阶实战笔记二（慕课网）

Pytorch搭建简单神经网络机器学习和神经网络的基本概念利用神经网络解决分类和回归问题预测房价（回归）手写数字图片分类（分类）计算机视觉计算机视觉的基本概念常见的图像处理概念亮度、对比度、饱和度图像平滑/降噪图像锐化

酸菜鱼_2323·2022-11-24 22:41

【传递函数matlab计算】检查对函数 ‘ilaplace‘ 的调用中是否存在不正确的参数数据类型或缺少参数

想要把系统的传递函数变成时域下的函数形式，理所当然的想到了拉氏反变换，拉氏反变换在matlab中的指令是ilaplace（）。

LeeiXiang·2022-11-24 21:14

论文阅读 | Enhanced Quadratic Video Interpolation

前言：发表在ECCVworkshop2020上的一篇文章，在QVI的方法上做的改进，是AIM2020时域超分辨挑战赛的第一论文地址：【here】代码地址：【here】EnhancedQuadraticVideoInterpolation

btee·2022-11-24 20:26

《深入浅出图神经网络》阅读笔记-第3章卷积神经网络（1）

3、卷积的意义：可以将时域中的复杂的卷积运算转换为频域中的简单相乘运算，即：第二部分：深度学习中的卷积操作如果卷积的位置无法获

与其等风来，不如追风去·2022-11-24 18:12

信号处理（频谱，能量谱，功率谱）--学习笔记

频谱：将一个信号从时域通过FFT变换到频域，得到的直接结果就是所谓的频谱，复数形式，有幅值和相位单一的幅值即为幅值谱，注意∶幅值谱的大小只表示频率分量的幅值A（y=Asin（ωt）），而不是该频率分量的能量

Wsyoneself·2022-11-24 18:42

图像视频降噪的现在与未来

全文核心部分内容来自于https://zhuanlan.zhihu.com/p/106191981，即为腾讯研究院针对降噪的讲解PPT。

NCU_wander·2022-11-24 18:54

RTC 技术的试金石：火山引擎视频会议场景技术实践

视频会议场景一直被认为是RTC最具挑战性的场景，一方面，它对抗弱网、低端机适配、降噪、多人上麦等都有极高的要求，对Web端的要求也远高于其他场景；另一方面，有很多孵化自会议场景的技术能力最终都被复制到了其他场景

字节跳动视频云技术团队·2022-11-24 17:13

打破传统降噪技术看网易云信在语音降噪的实践应用

抑制这些声音的技术为降噪。本文我们将从语音降噪的概念入手，详细分析常见的几种语音降噪技术实现以及网易云信在语音降噪上的应用。什么是语音降噪我们先来看看什么是语

网易智企·2022-11-24 17:04

计算机视觉（北邮鲁鹏）--卷积

作用：降噪公式：性质：1.线性性2.平移不变性3.任何平移操作都可用卷积来实现4.卷积的边缘填充问题

小雨啊啊啊.·2022-11-24 16:00

复指数与高斯函数乘积的傅里叶变换_希尔伯特变换：将实数信号变换成解析信号？节省带宽，提升效率...

先从AM幅度调制开始对于AM信号，其时域与频域的变化过程如图1所示。原始信号m(t)加上一个直流分量A0，然后再与载波相乘，得到已调信号Sam(t)；与之对应的，原始信号m(t)的频谱为M(ω),经

weixin_39603357·2022-11-24 16:26

StarBamboo·2022-11-24 14:55

matlab 图像卷积滤波,利用二维卷积做图像噪声滤波

用卷积对二维数据降噪是十分常用的一种方法！其原理还是利用卷积可以改变原始数据矩阵中的数值大小。本文主要介绍两种最为常见的二维卷积滤波方法："均值滤波"与"中值滤波"。

weixin_39686353·2022-11-24 14:40

matlab调用mstg,IIR数字滤波器设计及软件实现实验报告

(3)通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱，建立数字滤波的概念。二、实验

niudrw·2022-11-24 13:45

《数字图像处理 Java语言算法描述》 -Willhelm Burger Mark J.Burge著黄华等译

语言算法描述第一章品位像素1.1图像编程1.2图像分析和计算机视觉第二章数字图像2.1数字图像的类型2.2图像获取2.2.1针孔照相机模型透视变换2.2.2“薄”透镜2.2.3数字化步骤1：空间采样步骤2：时域采样步骤

等我下课·2022-11-24 13:05

matlab声音信号时域频域转换,关于处理用采集卡采集到的声音时域信号转化成频域信号........

求助各位大神，我用麦克风通过采集卡采集到了一段声音数据，数据在附件里，矩阵中第一列为时间，第二列为采集到的声音的电压信号，采样频率为1万Hz，做出时域图和频域图的程序如下所示：clear;clc;loadshengNUM

Linkzero Tsang·2022-11-24 12:01

FIR滤波器和IIR滤波器

信号的时域处理一、要求选择子作业１中的音频信号，自行给定滤波器的系统函数，分别采用时域线性卷积和差分方程两种方法对音频信号进行滤波处理，比较滤波前后信号的波形和回放的效果。

拂安·2022-11-24 12:30

掀起一股中国风，最强中文AI作画大模型文心ERNIE-ViLG 2.0来了

该模型采用基于知识增强算法的混合降噪专家建模，是全球首个知识增强的AI作画大模型，也是目前全球参数规模最大的AI作画大模型。

飞桨PaddlePaddle·2022-11-24 11:13

Fpga跨时钟域时序处理——举例说明

在此，给出一个例子，介绍本人进行的跨时域处理的方式。此次的例子是一个hdmi显示测试的例子。将手动生成的彩条像素数据通过hdmi发送，连接显示器的hdmi接口进行显示测试。

老王学FPGA·2022-11-24 09:14

【双十一】程序员的高效剁手清单，是你的购物车么

几个4K的曲面显示器，一把符合人体工学的办公椅，一个音质好的降噪耳机，一

唐普开发者程序员：cxyITgc·2022-11-24 08:50

双边滤波的基本原理

双边滤波器的好处是可以做边缘保存（edgepreserving），一般用高斯滤波去降噪，会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾

Researcher-Du·2022-11-24 05:32

Bilateral Filters（双边滤波算法）的超简单原理，学不会你打我。

摘要：双边滤波(BilateralFilters)是非常常用的一种滤波，它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。

一蓑烟雨任平生~·2022-11-24 05:56

Deep Learning Models for Wireless SignalClassification with Distributed Low-Cost SpectrumSensors解读

该模型从训练数据中存在的调制方案的时域幅值和相位信息中学习，不需要像高阶循环矩这样的专家特征。分析表明，在0~20dB的信噪比变化条件下，该文模型的平均分类精度接近90%。

鸡蛋糕糕糕·2022-11-24 01:27

【电路分析】拉普拉斯变换及其应用

冲激函数定义延时的单位冲激函数一、拉普拉斯变换的定义1-1.拉普拉斯变换1-2.拉普拉斯逆变换1-3单边拉普拉斯变换二、基本函数的拉普拉斯变换三、拉普拉斯变换的基本性质1.线性性质2.时移性质3.负频域位移4.尺度变换5.时域微分性质

卡比的小光·2022-11-24 00:56

基于时域表示的序列数据分类方法（一）——基于距离度量的序列数据分类方法

基于时域表示的序列数据分类方法（一）——基于距离度量的序列数据分类方法基于传统机器学习的序列数据分类算法主要分为两个步骤，第一步是特征提取第二步是利用分类器在特征空间中划分决策边界，判别序列数据的类别文章目录基于时域表示的序列数据分类方法

何拙手·2022-11-23 21:41

数据分析时间序列分析时域分析

一.综述1.概念:"时域分析方法"(TimeDomainAnalysis)的原理是:事件的发展通常具有一定的惯性,也就是说序列值间存在着具有统计规律的相关关系.其目标是:找出序列值间相关关系的统计规律并拟合出适当的数学模型来描述这种规律

EdVzAs·2022-11-23 21:11

时域中数据统计方法汇总

信号的均值单通道采样信号：X=[X1,X2,X3,Xn]均值的计算公式：均值的统计意义：均值是真值得估计峰值：规定时间段内，时变信号得最大值，既信号波动的最大值。峰峰值（Vp-p）:规定时间段内，时变信号最大.最小值之差信号方差和标准差1.方差：采样数据与均值方差的平方的平均数是二阶矩估计；计算公式：2.标准差：也称为均方差，方差的算术平方差计算公式：统计意义：用于描述信号对于均值的集中程度，相同

clever _boy·2022-11-23 21:38

推荐频道

时域降噪