对硬币图像进行去噪，去除周期性的噪声线
是一个图像处理的问题。在图像处理中，去噪是一个常见的任务，它的目标是消除图像中的噪声，以提高图像的质量和清晰度。
针对硬币图像去除周期性的噪声线，可以采用以下步骤：
- 傅里叶变换：将硬币图像进行傅里叶变换，将图像从空间域转换到频率域。傅里叶变换可以将图像表示为频率分量的叠加，从而更好地分析和处理图像中的周期性噪声。
- 频率域滤波：在频率域中，可以通过滤波操作来去除周期性噪声线。常见的滤波方法包括低通滤波和带阻滤波。低通滤波可以保留图像中的低频分量，而抑制高频分量，从而去除高频的周期性噪声线。
- 逆傅里叶变换：将经过滤波处理后的频率域图像进行逆傅里叶变换，将图像从频率域转换回空间域。逆傅里叶变换可以将频率分量重新合成为图像，得到去除了周期性噪声线的硬币图像。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择和使用需根据实际需求进行评估和决策。
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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
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
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
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2回答
我有一个图像二值化的问题(可能一般是模糊的)，我有这个图像：
在我完成二值化之后，我得到了
如何才能更好地进行二值化？我的目标是只有黑色背景和白色字母，没有其他东西。我使用了自适应阈值二值化
cv2.adaptiveThreshold(image_gs,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY ,41,3)
我也有
kernel=np.ones(1,1)
有谁知道怎么做吗？
浏览 8提问于2015-12-15得票数 5
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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
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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
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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
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
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
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
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
请允许我提出一些图像，以便我可以解释我的问题。左边的图像包含一条光滑的曲线，周围环绕着大量的离群点/噪声。右边的图像描绘了所需的曲线。
📷
是否有任何方法可以帮助消除噪音和恢复原始曲线。请注意，这可能是任何光滑的曲线(在右边的图像)和方程是未知的。没有关于曲线方程的先验知识。
请注意，我最初在Match stackexchange上发布了这个问题。基于反馈的信息发布到数据科学。
谢谢,
Sau
浏览 0提问于2021-01-24得票数 3
我正在尝试通过opencv fastNlMeansDenoising()函数来消除噪声。但是我的输出图像和原始的噪声图像是一样的。
输入图像：
代码：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
M
浏览 5提问于2016-06-20得票数 8
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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
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
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
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1回答
我想用OpenCV和C++对视频进行去噪。我在OpenCV文档站点上发现了以下内容：
fastNlMeansDenoising(contourImage,contourImage2);
每次加载新帧时，我的程序都应该对当前帧(contourImage)进行去噪，并将其写入contourImage2。
但是如果我运行代码，它将返回0并退出。我做错了什么，还是有其他方法去去除图像？(应该很快，因为我正在处理一个视频)
浏览 1提问于2015-03-17得票数 1
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我遇到了具有以下功能的 Kaggle内核。
def subtract_gaussian_blur(img):
gb_img = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), 5)
return cv2.addWeighted(img, 4, gb_img, -4, 128)
转换此RGB图像的。
转换成下面的图像。
我能看到的效果是，它在一定程度上锐化了图像，并将其转换为更灰度的图像(实际上不是灰度图像，因为图像仍然是RGB)，但我实际上不确定我是否完全理解函数中发生的事情，即使在阅读了GaussianBlur和addWeighted上的Ope
浏览 28提问于2019-07-18得票数 2
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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
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
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
3回答
如何提高特征面算法的精度？
、、、、
我也在上问过这个问题。但由于这是另一个话题，也许没有人注意到。本文给出了在java中使用opencv进行人脸识别的特征脸算法。我想提高代码的准确性，因为这是众所周知的事实，即特征面很大程度上依赖于光的强度。
我现在有什么
如果我检查一下在我的数据库中的图片被点击的同一个地方点击的图像，结果就会变得很奇怪，因为我在不同的地方点击了图像。
，我发现原因是，我的图像在光强上不同。
因此，我的问题是
有没有办法为保存在数据库中的图像或那些刚进入系统进行识别检查的图像设定标准，以便提高我目前的人脸识别系统的准确性？
任何形式的积极解决这个问题都会很有帮助。
浏览 6提问于2013-10-01得票数 0
2回答
图像降噪OCR
、、、、
你好，我遇到了以下图片的分割问题。这是需要识别的彩色字符。我使用锐化，维纳去模糊和维纳平滑。之后，我使用模糊-c均值聚类(3类)对图片进行分割。但是在字母E的情况下，我得到的最好的结果是没有锐化，去模糊和平滑，只有阈值fcm分割。然而，我应该得到比这更好的结果，我可以将这两个部分合并为一个整体(而不仅仅是上半部白色和另一半黑色)。
我如何才能解决这个问题，使其更健壮，并与其他图像一起工作，例如图片中的5个图像？5的结果是在fcm聚类的基础上进行锐化、去模糊和平滑。我如何才能让它更紧密地联系在一起呢？
我真的很感激我能得到的任何帮助，请，哦，我正在用matlab...so做这件事如果能从那里得到
浏览 1提问于2012-07-30得票数 4
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
在matlab上，我想知道更好的高斯噪声和散斑噪声滤波器，我试着用维纳滤波器来处理高斯噪声，但它似乎不起作用。有人能帮帮我吗？
浏览 6提问于2012-05-04得票数 0
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
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所以我正在训练一个叠加的去噪AutoEncoder，每个AutoEncoder有3层。我的目标是通过使用叠加去噪的自动编码器对图像进行分类。
用于创建图像段的方法：
将整个图像分割成8x8块
将块大小调整为1x64
随机选择块(例如:国防部7或什么)并插入到TrainingMatrix中
训练自动编码器的步骤：
TrainingMatrix尺寸：
3层系统: 64 -> 32 -> 64
用高斯噪声破坏每个训练样本
用输入训练神经网络:损坏的输入，输出:未损坏的数据&然后是BACKPROP
对于下一个DAE，我是否使用来自最后一层
浏览 1提问于2013-12-10得票数 1
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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
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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
1回答
我正在使用tesseract开源OCR引擎从图像中读取文本。但是我没有一次得到100%的结果。请给出您对使用tesseract的OCR质量改进的建议。谢谢
浏览 4提问于2012-09-05得票数 2
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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
几何图形图像的非线性近似
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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
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
我想了解一些在计算图像特征之前建议应用于图像的预处理实践，以便尽可能提高过程的效率。(例如，裁剪、更改格式等)
提前感谢:)
浏览 1提问于2013-06-30得票数 11
回答已采纳
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
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我已经开发了使用Tesseract OCR库的OCR应用程序，并参考了以下链接。
但我有时会得到垃圾数据作为结果。有人能帮我做些什么才能得到准确的结果吗？
浏览 1提问于2016-08-31得票数 0
2回答
我目前的项目是对物体在各种成像过程中的模糊/卷积效果进行建模。现在，我要从一个初步的，人工的模型开始。我正在使用Keras来完成这一任务。
在128 x 128的图像中，我以随机位置上的一组圆圈来创建人工理想数据。然后，我有一个例程，它以这些圆圈的坐标和大小作为输入，并在相同的位置用椭圆替换圆圈。
我试图训练一个卷积神经网络来执行这个函数的逆函数，即用椭圆作为输入读取图像，然后用圆圈代替它们。我通过将这两种图像类型与以椭圆作为输入的图像和以圆圈作为输出的图像组合来创建训练对。
我如何设计一个神经网络来实现这一点？现在，我用的那个只是返回椭圆图像的扭曲拷贝，而不是用圆圈输出图像。
我使用了多种不
浏览 0提问于2019-07-09得票数 1
1回答
我正在做一个需要去噪图像的项目，我的数据集是由一大块对<natural image, same image with synthetically added noise>组成的。事实上，我有多个噪声源(带有标签)，例如高斯噪声、盐和胡椒、失真、饱和度等等。不同的噪声类型在相同的原始图像上，这意味着对于每一幅不失真的图像，我对每种噪声类型都有一对，我认为这与训练有关。
由于GANs最近在图像翻译任务方面取得了成功，我正在研究最近的架构，以及如何使它们适应我的任务。问题是:对于一个GAN来说，它是否有可能学习到分布之间的多对一映射，即不同的噪声分布(多)和不失真的图像分布(I)，还是我
浏览 0提问于2018-02-26得票数 1
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
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2回答
神经网络如何去噪图像？
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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
2回答
JPG压缩和噪声
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我正在研究jpeg压缩，它似乎是通过减少图像中的高频成分来工作的。由于噪声通常是高频的，这是否意味着jpeg压缩在一定程度上可以降低图像中的噪声？
浏览 8提问于2016-01-09得票数 3
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
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1回答
我使用几何均值滤波器来去除噪声，而不是中值滤波器，因为在前一种情况下图像质量会变差。下面显示的代码是m-file的一部分，用于消除噪声。
fname = getappdata(0, 'fname');
[a, map] = imread(fname);
x = ind2rgb(a, map);
b = im2double(x);
w=fspecial('gaussian',[3,3]);
geom=exp(imfilter(log(b),ones(3,3),'replicate')).^(1/3/3);
fname=imfilter(b,w,&#
浏览 0提问于2013-08-01得票数 1
2回答
我有一组要去噪的图像，以便在上面运行OCR： ? ? 我正在试着从图像中读取7810。 我试过了 cv2.threshold(img, 128, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
cv2.fastNlMeansDenoising(img,None,60,10,20) 还有一些形态学表达式，但似乎没有一个能够充分地清除这幅图像。 关于如何充分过滤这个图像，以便我可以在pytesseract上运行OCR或一些ML检测脚本，有什么建议吗？
浏览 17提问于2019-05-30得票数 2
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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
我正在寻找一个工作流程，将清理(并可能拉直)旧的和糟糕的扫描乐谱的图像(如下面的)。
我试着使用去噪，霍夫滤镜，imagemagick几何滤镜，我正在努力确定一系列滤镜，以消除扫描仪的噪声/偏差。
浏览 3提问于2021-07-16得票数 3
2回答
给定一个硬币系统，什么条件可以用来判断这个硬币系统是否是规范的。我确实读了几篇论文，但没有得出任何可靠的结论。
我知道贪婪算法只适用于规范的硬币系统。我想知道硬币={1，2，3，6}是否是一个规范的硬币系统。我能知道决定这一点的标准是什么吗？
浏览 1提问于2020-09-06得票数 0
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