图像噪声估计算法

这一段时间,想着怎么修改噪声估计程序,以使得获得更快的速度,而且多编写了一些,使得对3维和1维的数据也能使用. 不多说以下是程序 %% 该函数估计图像(信号)的噪声水平% 这里假设噪声为高斯白噪声% 由于各种问题,函数只估计1.2.3维数据的噪声,一般而言,这是足够的.....% An Efficient Statistical Method for Image Noise Level Estimation% Guangyong Chen1, Fengyuan Zhu1, and Pheng A

语音增强的整个过程,通常假设噪声为加性随机平稳噪声,且语音短时平稳,下面的原理描述中,都是在这两个假设前提之下来做的.整个语音增强的流程大致可以分为两大部分 一.噪声估计 二.衰减因子(有的地方也叫做增益因子)的计算 最后,把衰减因子应用于带噪语音,就可以得到我们期望的“纯净语音”.语音增强最难的部分,应该是噪声估计,而不是衰减因子的确定.因些这里重点说下噪声估计部分,要进行噪声估计的话,先要了解带噪语音的特点,根据这些特点进行噪声的估计,那么,带噪语音都有哪些特点呢? (1)噪所对语音频谱的影

新人第一次写博文,介绍一篇文章 Chen G, Zhu F, Heng P A. An Efficient Statistical Method for Image Noise Level Estimation[C]. IEEE International Conference on Computer Vision. IEEE, 2015:477-485. 下载地址:http://pdfs.semanticscholar.org/3924/f6b1ab44a35370a8ac8e2e1df5d9

?? 11.1  暗通道优先的图像去雾算法 图像增强与图像修复二者之间有一定交叉,尽管它们一个强调客观标准,一个强调主观标准,但毕竟最终的结果都改善了图像的质量.图像去雾就是这两种技术彼此交叉领域中最典型的代表.如果将雾霾看作是一种噪声,那么去除雾霾的标准显然是非常客观的,也就是要将图像恢复至没有雾霾下所获取的情况.但是如果将在雾霾环境下拍摄的照片就看作是一种图像本来的面貌,那么去雾显然就是人们为了改善主观视觉质量而对图像所进行的一种增强.早期图像去雾的研究并没有得到应有的重视,很多人认为它的实

http://www.myexception.cn/image/1630385.html 关于图像快速缩放算法,目前看到的最好的最清晰的一篇文章 昨天开始写一个录制屏幕和声音存储为视频文件的程序,差不多完成了. 屏幕录制使用方法:抓屏(方法很多,BitBlt.DirectX.MirrorDriver等),缩放,X264压缩(开源的,自己封装) 声音录制使用方法:声卡采集PCM数据,AAC压缩(开源的,自己封装) 最后打包复用为MP4文件,可以使用ffmpeg或者mp4v2等. 经过断断续续一天的

本文完全转载:http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3281703.html,再次仅当学习交流使用.. <Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果(速度可实时) 本文算法合作联系QQ: 33184777, 非诚勿扰 邮件地址:   [email protected] 最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-125

基数计数(cardinality counting)是实际应用中一种常见的计算场景,在数据分析.网络监控及数据库优化等领域都有相关需求.精确的基数计数算法由于种种原因,在面对大数据场景时往往力不从心,因此如何在误差可控的情况下对基数进行估计就显得十分重要.目前常见的基数估计算法有Linear Counting.LogLog Counting.HyperLogLog Counting及Adaptive Counting等.这几种算法都是基于概率统计理论所设计的概率算法,它们克服了精确基数计数算法的

把之前一篇记录过的日志贴过来 图像连通域标记算法研究 ConnectedComponent Labeling 最近在研究一篇复杂下背景文字检测的论文. “Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform ” CPVR 2010的文章,它主要探讨利用文字内部笔画宽度一致作为主要线索来检测文字的一个新奇的算法,当然,我不是想讨论文字检测,论文算法实施的过程中有一步涉及到图像连通域标记算法,在这里我遇到了一些问题,查阅了一些相关文

图像放大快速算法实现的原理主要有以下两点: 1.横向缩放与纵向缩放分开,而先后顺序取决于缩放前后的图像比例: 若SrcHeight/DstWidth>SrcWidth/DstWidth,则先纵向缩放,否则横向缩放. 2.利用整数运算代替浮点运算,由于是分步缩放,以横向缩放为例,利用二次线性插值公式,再变形一下如下: f(i,j+v) = (1-v)f(i,j) +vf(i,j+1); 其中i为第i行,j为第j列,v表示求得放大后坐标的小数部分. 这里最重要的并没有直接用小数运算,而是通过将小数区