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如何计算图像的噪声标准差？
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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
我是Python的新手，我想在灰度图像中添加高斯噪声。我已经将原始图像转换为灰度，以测试一些形态学方法去噪(使用PyMorph)，但我不知道如何向它添加噪声。
浏览 2提问于2017-04-30得票数 8
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对于叠加去噪的自动编码器，如下所示
我想知道在哪里能增加噪音？对于单层去噪的自动编码器，我们只在输入端增加噪声。对于多层去噪自动编码器，我们需要在图中的位置1,2,3,4添加噪声，还是只需要在位置1中添加噪声。
谢谢
浏览 0提问于2018-10-20得票数 1
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我在医学3D MRI上做了一些预处理，包括N4偏差校正，去噪和缩放，我被问到了一个问题：如何评估噪声的影响，以及如何证明科学手稿中使用的去噪方法的合理性？
浏览 37提问于2020-02-21得票数 0
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 float m = (10,12,34); cv::randn(noise, m, sigm
浏览 6提问于2017-05-12得票数 2
我有两个numpy数组，一个是干净的数据，另一个是噪声数据(和干净的数据大小相同)，用于去噪自动编码器问题。我希望能够映射它们，然后将它们存储到tensorflow数据集中，或者以任何其他允许我这样做的方式以映射保留的方式实现训练和测试拆分。如果太含糊了，我很抱歉，我是ML和python的新手。
浏览 3提问于2020-12-31得票数 0
我有两个图像，一个是正常图像，另一个是去噪版本。我想从图像中提取噪声，因此需要根据以下公式减去两个图像我不明白如何将两个图像相减，这样就不会丢失任何数据。
浏览 3提问于2013-06-28得票数 1
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我用自动编码器进行去噪输入。我用正常的数据训练网络(无异常)。因此，模型预测给定输入的正常状态。对于我的数据集来说，输入的规范化是必不可少的。
归一化的问题是当噪声值很高时，与整个数据集相比。然后预测跟随噪声。例如，如果我向80%的数据中添加噪声(delta=300)，并对平均值为250，标准差为79的数据集执行规范化。在这里，噪声数据点(占数据集总数的80%)大于300。经过归一化后，我将这个数据集输入到模型中，根据噪声进行预测并给出错误的输出。这是因为功能缩放。当我在大多数数据点中添
浏览 0提问于2019-03-11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。
浏览 6提问于2021-11-18得票数 0
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我是图像处理的新手，我使用中值滤波(使用open cv)对星系图像进行了过滤，其影响不是great.To衡量过滤器的有效性，我尝试了峰值信噪比，但在比较噪声图像和去噪图像时，它似乎是错误的指标。过滤前的图像过滤后的图像我应该使用双边或非局部均值滤波进行去噪吗?评估performance.Many研究论文中提到的SSIM作为well.Should使用的正确指标是什么，这对噪声和去噪图像有用？
浏览 1提问于2021-01-02得票数 0
'denoisingNetwork‘作为'denoiseImage’的一部分，它做了什么类型的去噪训练？它是特定于某种噪声和噪声水平，还是仅仅是一个给出平均输出图像的通用网络？
浏览 14提问于2019-07-03得票数 0
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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使用的是普通代码：pywt.threshold(mysignal, threshold
浏览 27提问于2019-11-06得票数 2
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。m = a.mean(axis) return np.where(sd == 0, 0, m/sd)
我想，去噪后然而，与原始图像相比，噪声图像具有更高的信噪比。我想这是因为图像的总平均值比标准差大得多。因此，信噪比似乎不能很好地验证我的去噪图像是否更接近于原始图像，因为噪声图像的
浏览 3提问于2020-10-26得票数 2
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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
我正在研究一个带有噪声和干净信号的去噪自动编码器问题。在将信号传递给我的模型之前，我想应用最小-最大归一化，并且不确定正确的应用方法。该模型将噪声信号作为输入，输出/参考信号作为清洁信号(去噪自动编码器是一种无监督学习，特征和标签的概念在原始意义上可能不适用)。目前我应用缩放的方法是在拟合到模型之前分别对噪声信号和干净信号进行拟合和转换--这是正确的策略吗？
浏览 0提问于2021-10-09得票数 1
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我正在尝试使用一种算法来查找和排序持续下降的数据。基本条件：在数据方差下，B部分(断点后)的AVG小于A部分(断点之前)。需要对最佳实践提出建议。更新:我把X轴吐到了2天和10天前。使用SUM((x_last_2_days -x_avg last_10_days)/std_over_all )2级-罚款
第3级-有争议
6级-坏
等级7-好
8级-坏
如何忽视不良的模式或改进algo。
浏览 6提问于2022-04-19得票数 3
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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？
浏览 0提问于2018-03-17得票数 3
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我正在尝试使用SoX编写自动去噪脚本。一些由脚本选择的静音中有一个简短的“是”或“嗯”。我正在尝试弄清楚噪声分布是如何计算的，这样我就可以看到这些简短的发声是否真的会影响噪声去除过程。所以，我的问题是:如何在SoX中使用noiseprof计算“噪声配置文件”？它是否在所选的静默范围内取平均值？
浏览 9提问于2019-03-03得票数 1
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