Denoising es una colección de técnicas para eliminar el ruido no deseado de una señal. Normalmente, esto se hace mediante el filtrado, pero hay una variedad de otras técnicas disponibles. A menudo, las combinaciones se utilizan en secuencia para optimizar la eliminación de ruido.
Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Signal Processing Stack Exchange. Migrado hace 7 años . Sé que esto depende de la señal, pero cuando se enfrenta a una nueva señal ruidosa, ¿cuál es su bolsa de trucos para tratar de reemplazar una...
Estoy tratando de entender cómo funciona el filtro Wiener para reducir el ruido de la imagen. En mi caso, habré usado otro filtro de reducción de ruido primero y luego usaré el resultado de esto como una aproximación de las características de ruido para el filtro Wiener. Con respecto a la...
Esta es una foto de nuestro mundo natal, tomada recientemente por la nave espacial Juno , lanzando hondas en su camino a Júpiter. Lo que ganó en velocidad, lo perdimos en el nuestro, sin embargo, afortunadamente, no estaremos cayendo al sol. Creo que el continente sudamericano está a la...
La respuesta más votada a esta pregunta sugiere que para ignorar una señal mientras se conservan las transiciones bruscas, se debe minimizar la función objetivo: El | x-yEl |2+ b | F( y) ||x−y|2+b|f(y)| |x-y|^2 + b|f(y)| donde es la señal ruidosa, es la señal sin ruido , es el parámetro...
Estoy escribiendo un programa (Qt widgets / c ++) para eliminar el ruido de las imágenes. Como método de eliminación de ruido, seleccioné el método de medios no locales . Este método tiene una calidad increíble de imágenes restauradas (es por eso que es el único método de eliminación de ruido en...
Estoy tratando de escribir un algoritmo que segmente automáticamente una pieza de audio con grabaciones de llamadas de pájaros. Mis datos de entrada son archivos wave de 1 minuto de duración y en la salida me gustaría recibir llamadas separadas para un análisis más detallado. El problema es que la...
Estoy interesado en comprender la razón matemática de por qué la aplicación de un filtro mediano en una imagen (o señal) da como resultado una reducción del
Estoy trabajando en un proyecto Quiero segmentar un logotipo de un automóvil y el tamaño de la imagen es 3648 * 2432. El logotipo se selecciona mediante el rectángulo rojo. Extraje esta área y me convierto en gris. El tamaño del área es 249 * 173. Luego, uso el ecualizador de histograma para...
Problema. Hay una señal discreta F[ i ]F[yo]f[i](ejemplo a continuación). Se sabe queF[ i ]F[yo]f[i] tienen una forma de pulso rectangular con ruido gaussiano blanco aditivo. F[ i ] = s [ i ] + n [ i ]F[yo]=s[yo]+norte[yo]f[i] = s[i] + n[i], s [ i ] = α ( θ [ i -yo1] - θ [ i -yo2] ) +...
Estoy tratando de obtener una idea de este tema. Por lo que yo entiendo, una señal determinada entra en un filtro Wiener y la salida es una estimación de alguna señal deseada. Luego, se puede restar la señal deseada a la salida del filtro y calcular el error de estimación. Este diagrama...
He estado tratando de entender qué es la súper resolución, en el contexto de DSP / DIP. ¿Qué criterios se maximizan / minimizan y por qué? La mayoría de mis búsquedas en línea producen técnicas de superresistencia desde el punto de vista de la física óptica, sin embargo, sé anecdóticamente que se...
Digamos que tengo una función compleja (por ejemplo, una imagen de resonancia magnética) que tiene una magnitud constante casi por piezas, pero una fase no constante.F∗f∗f^* Si tengo un problema de optimización para encontrar y configurar una función objetivo con un término de variación total (por...
Estoy haciendo un análisis post-hoc de un conjunto de datos que consiste en una serie de cuadros de película que están contaminados por un artefacto muy periódico. Me gustaría eliminar este artefacto de mis marcos. Para facilitar el trazado, acabo de cambiar la forma de mi matriz Mde valores de...