Advertisement

自适应形状的DCT降噪。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
This paper presents a remarkably effective method for image denoising. I assess that this technique demonstrates considerable complexity alongside its high performance capabilities. The process initially involves shape-adaptive Discrete Cosine Transform (DCT), followed by either soft or hard threshold denoising, and concludes with Wiener denoising as the final stage.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 形状自适应DCT去噪
    优质
    形状自适应DCT去噪是一种图像处理技术，通过在局部区域采用灵活变换方式，有效去除噪声同时保持图像细节。 这篇论文/代码提供了一种非常有效的图像去噪方法。我认为这种方法既复杂又高效。首先采用形状自适应离散余弦变换（DCT），接着进行软阈值或硬阈值去噪，最后使用维纳滤波器进一步优化去噪效果。
     
  • 自适应图像降噪.rar
    优质
    本项目提供一种自适应图像降噪算法，能够智能识别并减少噪声干扰，保留图像细节。适用于多种复杂环境下的图片处理需求。 Matlab自适应图像去噪代码及GUI设计。
     
  • 改进的自适应滤波降噪算法
    优质
    本研究提出了一种改进的自适应滤波降噪算法，通过优化滤波器参数和增强噪声识别能力，显著提高了信号处理效率与质量，在多种应用场景中表现出优越性能。 自适应滤波算法也可以称为性能表面搜索法，在性能曲面中通过不断测量一个点是否接近目标值来寻找最优解。这种算法在降噪领域中的LMS（最小均方误差）应用尤为突出。
     
  • 自适应算法在降噪耳机中的应用
    优质
    本文探讨了自适应算法在降噪耳机领域的应用，通过分析不同类型的噪声消除技术，展示了自适应算法如何提升用户体验和音频质量。 随着交通出行的日益增多，环境噪声对人们的生活质量产生了严重影响。传统降噪方法包括隔音与材料吸收，但由于空间限制、成本以及材料特性等因素的制约，在处理低频噪音方面效果不佳。因此，主动降噪技术开始从军事和航空领域逐步进入大众生活。 不同于传统的被动式降噪手段，主动噪声控制（ANC）是通过声波干涉相消原理来抵消原有噪音的一种方法。它可以根据环境的变化自动调整降噪策略，并且可以针对性地处理特定频段的噪音，从而显著提高降噪效果。目前，在耳机领域应用最广泛的算法是由Widrow提出的滤波-X最小均方误差（FXLMS）算法。 该算法的特点是在基准信号通道中添加一个与次级通道传递特性相同的滤波器来调整权值，以解决引入次级通道后系统可能产生的不稳定问题。然而，基于FXLMS设计的降噪耳机在实际使用过程中存在收敛速度慢、仅对窄带噪音效果好而无法有效控制宽带噪声等问题，在许多场景下难以达到理想的降噪效果。
     
  • GCV.rar_GCV阈值降噪_matlab GCV_自适应阈值
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的GCV（Generalized Cross Validation）算法代码，用于图像处理中的自适应阈值降噪。适用于科研和工程应用。 一个自适应软阈值去噪的原程序非常实用，我用它解决了许多问题。
     
  • 基于MATLAB的LMS自适应滤波降噪方法
    优质
    本研究利用MATLAB平台，采用LMS（最小均方）算法实现自适应滤波技术，有效降低信号中的噪声干扰，提升音频或通信系统的信噪比和性能。 设定：在一个房间中有两个麦克风，一个放置在远处用于采集环境噪声，另一个靠近说话人位置以收集带噪语音信号，并假设这两个音频文件中的噪声是相似的。目标是使用LMS自适应滤波算法来减少噪音并恢复原始语音。 仿真过程如下：给定一个录音.mat文件，其中包含以下内容： - s 是原音频的内容； - ref_noise 为均值为0、方差为1的高斯白噪声序列； - mixed 表示叠加了上述高斯噪声后的信号； - fs 则是该信号的采样率。 任务要求使用LMS自适应滤波法来抑制噪音。
     
  • 基于MATLAB的LMS自适应滤波降噪方法
    优质
    本研究利用MATLAB平台，采用LMS算法实现自适应滤波技术，有效去除信号中的噪声干扰，提高信号处理系统的性能与稳定性。 在一个房间中有两个麦克风：一个放置在远离说话人的位置采集环境噪声；另一个靠近说话人以捕捉包含噪声的语音信号。假设这两个音频文件中的背景噪音相似。我们的目标是使用LMS自适应滤波算法来减少噪声并恢复原始语音。 给定一个录音.mat文件，其中包含了以下信息： - s：代表未受干扰的声音内容； - ref_noise：是一个均值为0、方差为1的高斯分布噪声序列； - mixed：表示叠加了上述高斯噪音后的混合信号； - fs：是声音信号的采样率。 任务要求使用LMS自适应滤波方法来降低噪音。
     
  • 基于LMS自适应滤波的语音降噪C程序
    优质
    本项目为基于LMS（最小均方）算法设计的一款自适应滤波器，用于有效去除背景噪声中的语音信号。采用C语言编写，适用于各类需要语音处理的应用场景。 LMS自适应滤波C程序用于语音降噪的作业成果。
     
  • 一种高效的自适应语音降噪算法与实现
    优质
    本研究提出了一种创新的自适应语音降噪算法，通过优化信号处理技术有效减少背景噪音，显著提升语音清晰度。该算法具备高效、实时性强等特点，在各类噪声环境中均表现出色。 一种有效的自适应语音降噪算法及其实现方法。
     
  • A_TV.rar_MATLAB_TV模型_自适应TV去噪源代码_TV去噪_自适应去噪
    优质
    本资源提供MATLAB实现的自适应TV（Total Variation）去噪算法源代码，适用于图像处理中的噪声去除。 标题中的A_TV.rar是一个RAR压缩包文件，通常用于存储多个相关文件或程序。这个压缩包专注于TV（Total Variation，全变分）去噪技术在MATLAB环境中的应用，特别是自适应TV去噪模型。TV去噪是一种图像处理技术，旨在减少图像噪声，同时保留图像的边缘和细节。 TV模型是图像恢复领域中一个重要的数学工具，它的基本思想是通过最小化图像的全局总变差来去除噪声。这种模型能够有效地抑制平滑区域的噪声，同时保持边缘的锐利，在图像去噪领域得到广泛应用。MATLAB作为一个强大的数值计算和数据可视化平台，提供了实现各种算法，包括TV去噪模型的便利环境。 描述中提到的demo_adap_tv.m是一个MATLAB脚本段落件，用户可以直接运行它来体验和理解自适应TV去噪的工作原理。自适应TV去噪是在传统TV去噪基础上的一种改进方法，能够根据图像的不同区域动态调整参数，从而在噪声较大或者边缘复杂的区域能够得到更好的去噪效果。这提高了处理复杂纹理及多种类型噪声的性能。 标签“tv去噪matlab”表示使用MATLAB进行TV去噪操作，“tv模型源代码”意味着这个压缩包包含实现TV模型的源代码，用户可以学习、修改或扩展这些代码以满足特定需求。“自适应_tv去噪”和“自适应tv去噪”的标签强调了该模型的自适应特性。 根据提供的文件列表信息，在A_TV.rar中仅有一个名为“A_TV”的子文件。这可能是MATLAB数据文件或者包含所有相关资源的目录，如果它是数据文件，则可能包含了经过TV算法处理后的图像；如果是目录则里面应该包括源代码、示例图像和结果等资料。 这个压缩包为用户提供了一个自适应TV去噪技术在MATLAB环境中的实现案例。通过运行demo_adap_tv.m脚本可以了解该技术的原理并应用于实际问题中，这对于从事图像处理或信号恢复的研究人员及工程师来说是一份宝贵的资源。用户可以通过深入研究TV模型及其改进版本的工作机制进一步优化图像质量和提高处理效率，适用于各种图像处理任务。