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我想估计图像中的噪声。

让我们假设一个图像+白噪声的模型。现在我想估计噪声方差。

我的方法是计算图像的局部方差（3*3 到 21*21 块），然后找到局部方差相当恒定的区域（通过计算局部方差矩阵的局部方差）。我假设这些区域是“平坦的”，因此方差几乎是“纯”噪声。

然而，我并没有得到持续的结果。

有没有更好的办法？

谢谢。

PS我不能假设任何关于图像的信息，但独立噪声（这对于真实图像来说不是真的，但让我们假设它）。

我想平均一些被零均值高斯加性噪声破坏的 .jpg 图像。在四处搜索之后，我想出了添加图像矩阵并将总和除以矩阵的数量。但是，生成的图像是全黑的。通常，当图像数量增加时，生成的图像会变得更好。但是当我使用更多图像时，它会变暗。

我正在使用 800x600 黑白 .jpg 图像。这是我使用的脚本：

可能重复：
如何使用 c# 检查程序中的图片质量？

我可以使用c#检查是否在照片中添加了噪点吗？

有没有人为 MacOS X 10.6编译或知道预编译的libnoise ？由于 libtool 问题，它在此处无法立即编译。

我最近写了一个非常基本的边缘检测算法，它适用于一个字符数组。该程序旨在检测数组上单个特定值的 blob 的边缘，并通过简单地查看数组元素的左、右、上和下并检查其中一个值是否与它的值不同来工作目前在看。目标不是产生一条数学线，而是一组有序的点，代表一个描述的闭环边缘。

该算法工作得非常好，除了我的数据包含一点噪音，因此会随机产生不应该有边缘的边缘。这反过来又对我以后的一些其他程序造成了严重破坏。

数据包含两种类型的噪声。第一种类型相当稀疏且有些随机。第二种是 x=y 轴上的半连续直线。我知道第一种噪音的来源，它是数据的一个特征，我对此无能为力。至于第二种类型，我知道这是我的程序的错导致它......虽然我不知道究竟是什么导致了它。

我的问题是：我应该如何完全消除噪音？

我知道正确的数据具有始终相邻的点，并且非常紧凑且有序（没有间隙）并且是闭环或多环。第一类噪声通常是稀疏和随机的，可以通过检查是否有任何边缘紧邻噪声点也被视为边缘来轻松处理。如果不是，那么这个点就是最明显的噪音，应该被删除。

然而，第二种类型的噪声，即我们有一条关于 x=y 的半连续线会带来更多问题。这条线有时对于随机长度是连续的（最长的是它在我的整个数组中连续穿过一半）。它甚至有可能与实际边缘相交。

关于如何做到这一点的任何想法？

给出一个包含大量数据的数据库表，删除噪声文本的最佳做法是什么，例如：

• fghfghfghfg
• qsdqsdqsd
• 呸呸呸

该噪声存储在“名称”字段中。

我正在使用 Java 标准结构处理数据。

那里有详细介绍 Perlin 噪声生成的好资源吗？我知道大多数语言都有可用的噪音生成库，但我有兴趣创建自己的有趣/体验。我已经看过这个，它看起来很流行，但它只对一维噪声进行了深入的解释。到目前为止，谷歌搜索相对没有帮助，因为它们中的大多数都专注于应用程序而不是如何创建生成器。

欢迎书籍和/或网站，即使它们的重点不是生成本身，只要它对实现进行彻底解释，或者至少提供所涉及的概念，以便我可以“发现”我自己的。

在观看了 FIFA 世界杯的第一场比赛后，我对 Vuvuzelas 的声音感到非常恼火。关于从声音流中过滤掉噪音的理论问题出现了。

需要什么算法来消除这种“恒定”的噪音，是否可以保持其他背景声音的质量？

显然，如果 Mysql 表的全文索引包含出现在 50% 的数据行中的关键字，则匹配查询将忽略该关键字

因此，如果我有一个全文索引“内容”的表，其中包含 50 个条目，其中 27 个条目在内容字段中包含“计算机”一词，然后我运行查询：

...计算机查询将返回零结果，因为计算机出现在超过 50% 的条目中，因此关键字被忽略...

有没有办法禁用此功能，特别是因为这在数据库生命周期的开始阶段是有问题的

当我将高斯噪声添加到数组时，直方图不应该是高斯的吗？虽然噪声是随机的，但分布应该是高斯的吧？那不是我得到的。