问题标签 [noise-reduction]

我正在尝试使用任意阶的 Battle-Lemarié 样条小波通过离散小波变换 (DWT) 分析一些数据。该分析将用于二维图像去噪，计算一阶和二阶导数，并从每个小波尺度中提取相关信息。由于我不是数学家，我还必须确保这些小波是正交的。

我想知道是否有人也尝试过使用这些小波系列，尤其是在 Python 中。

此代码只是估计图像中对象的边界以进行进一步处理

它适用于此图像。 结果正确。

但是，当我用这个尝试时，我得到了不正确的结果

（我尝试了更多图片，但无法发布更多链接）

结果甚至还不够完美。我尝试使用维纳滤波器，它平滑了图像的左侧部分，但右侧部分仍然有很多噪点。中值过滤器使情况变得更糟。

减少这种噪音的最有效方法是什么？此外，我正在寻找一个通用的解决方案，这样当我将它与具有相似背景的图像一起使用时，它仍然可以工作。

我对android开发很陌生。我正在开发一个可以进行录音的应用程序。我想消除录制音频中的噪音。我知道有内置选项，但想尝试任何自定义降噪算法或技术。

有没有针对音频的降噪技术？

我有以下设置https://sketchfab.com/show/7e2912f5f8794a7b96ef3ac5930e090a（这是一个 3d 查看器，使用鼠标查看所有角度）

盒子有两个非定向驻极体麦克风（黑点）。在地面上，有一些元素像水或类似物（以球体表示）一样落下并产生噪音。最上面，有人在包厢里说话。距离大致准确，因此嘴巴非常接近。

盒子里面有两个不同的放大器（但相同的驻极体麦克风）和两个不同的放大电路（嘴巴通常更大声，并且集成了一些归一化电路。长话短说，我可以将其录制成原始音频文件44100 Hz，16Bit和Stereo，而左声道是上声道，右声道是下麦克风放大器输出。

目标是 - 即使驻极体麦克风没有定向并且即使有不同的放大器 - 从上部麦克风（面向扬声器）中减去下部麦克风（面向地面）以消除噪音。

我试过（以 Datei 为原始文件名）。这包括一个高通或低通滤波器和一个将最终结果放回原始单声道文件 (%s.neu.raw) 的例程

问题是 - 好吧 - 无法定义的失真。我能听到我的声音，但根本无法忍受。如果您需要样品，我可以上传一个。

编辑：新代码。

我正在做一个有点雄心勃勃的项目，以在带有耳塞或耳机的 Android 上实现主动降噪。

我的目标是用安卓手机麦克风记录环境噪声，反转相位（从音频记录中提取的短值上的简单 *-1？），并通过耳机播放反转波形。如果延迟和幅度接近正确，它应该消除环境中大量的机械结构噪声。

这是我到目前为止所得到的：

当我发现 Android API 实际上已经有了一个 NoiseSuppression 算法时，我感到很兴奋（你会在上面看到它被注释掉了）。我用它进行了测试，发现 NoiseSuppressor 并没有做太多的事情来消除恒定的音调，这让我相信它实际上只是在非人声频率上执行带通滤波器。

所以，我的问题：

1) 上述代码从麦克风录音到耳机播放大约需要 250-500 毫秒。这种延迟很糟糕，减少它会很好。任何建议将不胜感激。

2）无论延迟有多紧，我的理解是播放波形将与实际环境噪声波形有相位偏移。这表明我需要执行某种波形匹配来计算这个偏移量并进行补偿。关于如何计算的想法？

3) 在补偿延迟方面，会是什么样子？我在每个周期都有一系列短裤，那么 30 毫秒或 250 毫秒的延迟会是什么样子？

我知道这种方法的基本问题是手机的位置不在头部旁边可能会引入一些错误，但我希望通过一些动态或固定延迟校正它可能能够克服它.

感谢您的任何建议。

我一直在寻找有关如何将 Speex 库的预处理器用于多声道音频的示例。

的文档speex_preprocess_state_init()说：

创建一个新的预处理状态。您必须为每个处理的通道创建一个状态。

我假设这意味着我需要分别调用speex_preprocess_run()每个通道，但是如果预处理器碰巧从一个通道中去除了比另一个通道更多的噪声，那不会潜在地“扭曲”结果吗？

此外，speex_preprocess_run()指示音频是否被视为语音或噪音/静音。如果我必须为每个通道调用该函数，如果一个通道被认为是语音而另一个不是，会发生什么？

这是我想太多了吗？

我想做的是拍摄几种植物的图像，并从图像中去除背景线和噪点。然后，最终结果有望转化为二进制图像，其中每个 1 值只是植物的一部分。我有什么办法可以自动执行此操作而无需使用手动阈值？我研究过的一种解决方案只是估计不是噪声的值，然后减去，但这会导致移除部分植物。输入的示例图像是：http: //i.imgur.com/utAX6yu.png

我正在尝试执行一项任务，但有两个问题。第一个，我必须拍一张图像，然后检测表面上的边缘。

这是原始图像：

这将是结果：

但是，我得到了这个：

我正在使用一个非常简单的代码：

如您所见，这很容易，但我没有相同的图像。我的过滤器有问题吗？

第二个问题是下一个：我不知道如何创建一个 miximg 系数矩阵，mask(x,y). 该矩阵必须基于边缘创建（平坦区域的值为 1，边缘逐渐减小到 0）。我应该使用什么命令？

前几天我问了一些类似的问题，最后我解决了那个部分，但我又被卡住了。

我想创建一个噪声过滤器，从图像中去除噪声，避免边缘和边界。我的输入是一个图像文件，过滤器是一个平滑线性 FIR。

但我希望将结果与原始内容混合写入输出，遵循下一个等式：

其中：original(x,y)将是输入，带有噪声的图像（例如，带有高斯噪声）。 mask(x,y)是基于图像边缘的系数矩阵（已经完成）和filter_ouput(x,y)，应该是线性 FIR 之后的图像。

我的问题是：我尝试了这么多过滤器和噪声类型（高斯、盐和胡椒......），但我没有得到好的结果。我得到的结果（x，y）与有噪声的图像相同！随着任何变化。这么奇怪。

哪个过滤器是正确的？我不知道我的错误是在过滤器中还是在代码中。但是有些事情正在实施错误。这是代码。

PS：原图无噪点

任何想法？太感谢了！

我有以下图像（它是一个车牌），它受到 0.9 概率的椒盐噪声的影响（每个像素有 90% 的机会变成完全白色或完全黑色）。我需要尽可能地清理它以使数字可读。我在 Python 中有基本的允许算法，但允许更改 - 我需要以某种方式使图像清晰。我们将图像转换为加载到矩阵中的像素的黑白位图，然后直接在矩阵上执行所有算法。我们使用了 2 种中位数的变体——我尝试了它们的多种组合，但都无济于事——没有产生清晰的图像。我迫切需要帮助！

代码和图像位于 skydrive 中的以下位置：http://sdrv.ms/1az6sRC为了 使用代码 Python 3.2 是必需的，并且需要安装目录中的插件才能在 Python 中显示图像. 需要导入类矩阵，带有函数clean的文件cleaning.py包含我的尝试——这个函数可以使用文件中的任何代码（有变体）以达到尽可能好的结果。

任何帮助将不胜感激。