Снижение шума

Шумоподавление — это процесс удаления шума из сигнала . Существуют методы шумоподавления для звука и изображений. Алгоритмы шумоподавления могут в некоторой степени искажать сигнал. Подавление шума — это способность схемы изолировать нежелательную составляющую сигнала от полезной составляющей сигнала, как и в случае коэффициента подавления синфазного сигнала .

Все обработки сигналов устройства , как аналоговые , так и цифровые , имеют характеристики, делающие их восприимчивыми к шуму. Шум может быть случайным с равномерным распределением частот ( белый шум ) или частотно-зависимым шумом, вносимым механизмом устройства или алгоритмами обработки сигналов .

В электронных системах основным типом шума является шипение , создаваемое случайным движением электронов из-за теплового возбуждения. Эти возбужденные электроны быстро добавляют и вычитают выходной сигнал и, таким образом, создают заметный шум .

В случае фотопленки и магнитной ленты шум (как видимый, так и слышимый) возникает из-за зернистой структуры носителя. В фотопленке размер зерен пленки определяет чувствительность пленки, более чувствительная пленка имеет зерна большего размера. В магнитной ленте, чем крупнее зерна магнитных частиц (обычно оксида железа или магнетита ), тем более склонна среда к шуму. Чтобы компенсировать это, можно использовать пленку или магнитную ленту большего размера, чтобы снизить шум до приемлемого уровня.

В общем

Алгоритмы шумоподавления имеют тенденцию изменять сигналы в большей или меньшей степени. Алгоритм локальной ортогонализации сигнала и шума можно использовать, чтобы избежать изменений сигналов. ^{[ 1 ]}

В сейсморазведке

Усиление сигналов в сейсмических данных особенно важно для сейсмических изображений . ^{[ 2 ]}^{[ 3 ]} инверсия, ^{[ 4 ]}^{[ 5 ]} и интерпретация, ^{[ 6 ]} тем самым значительно повышая вероятность успеха в разведке нефти и газа. ^{[ 7 ]}^{[ 8 ]}^{[ 9 ]}^{[ 10 ]} Полезный сигнал, который размазан в окружающем случайном шуме, часто игнорируется и, таким образом, может вызвать ложную неоднородность сейсмических событий и артефакты в окончательном мигрированном изображении. Усиление полезного сигнала при сохранении краевых свойств сейсмических профилей за счет ослабления случайного шума может помочь уменьшить трудности интерпретации и риски введения в заблуждение при обнаружении нефти и газа.

В аудио

Пример снижения шума

Пример шумоподавления с использованием Audacity со снижением на 0 дБ , 5 дБ, 12 дБ и 30 дБ, сглаживанием частоты 150 Гц и временем атаки/затухания 0,15 секунды.

Проблемы с воспроизведением этого файла? См. справку для СМИ .

Шипение ленты является проблемой, ограничивающей производительность аналоговой записи на ленту . Это связано с размером и текстурой частиц, используемых в магнитной эмульсии, которая распыляется на носитель записи, а также с относительной скоростью ленты на головках ленты .

Существует четыре типа шумоподавления: несимметричная предварительная запись, несимметричное подавление шипения, несимметричное поверхностное шумоподавление и кодек или двусторонние системы. Односторонние системы предварительной записи (такие как Dolby HX Pro ) воздействуют на носитель записи во время записи. Односторонние системы снижения шипения (например, DNL ^{[ 11 ]} или DNR ) работают для уменьшения шума по мере его возникновения, в том числе до и после процесса записи, а также для приложений прямого вещания. Одностороннее поверхностное шумоподавление (например, CEDAR и более ранние модели SAE 5000A, Burwen TNE 7000 и Packburn 101/323/323A/323AA и 325). ^{[ 12 ]}) применяется при воспроизведении граммофонных пластинок для устранения царапин, трещин и нелинейностей поверхности. Несимметричные расширители динамического диапазона , такие как фазового линейного система шумоподавления и восстановления динамического диапазона автокоррелятора (модели 1000 и 4000), могут уменьшить различные шумы в старых записях. В двусторонних системах (таких как система шумоподавления Dolby или dbx ) во время записи применяется процесс предварительного предыскажения, а затем во время воспроизведения применяется процесс уменьшения предыскажения.

При современных цифровых звукозаписях больше не нужно беспокоиться о шипении ленты, поэтому нет необходимости в аналоговых системах шумоподавления. Однако интересный момент заключается в том, что системы дизеринга фактически добавляют шум к сигналу для улучшения его качества.

Системы шумоподавления на базе компандера

В системах шумоподавления с двусторонним компандером во время записи применяется процесс предварительного предыскажения, а затем при воспроизведении применяется процесс уменьшения предыскажения. Системы включают профессиональные системы Dolby A. ^{[ 11 ]} и Dolby SR от Dolby Laboratories , dbx Professional и dbx Type I от dbx Дональда Олдоса , , EMT NoiseBX ^{[ 13 ]} Шумоподавитель Burwen [ it ] , ^{[ 14 ]}^{[ 15 ]}^{[ 16 ]} Telefunken 's telcom c4 [ de ] ^{[ 11 ]} и MXR компании MXR Innovations ^{[ 17 ]} а также потребительские системы Dolby NR , Dolby B , ^{[ 11 ]} Dolby C и Dolby S , тип dbx II , ^{[ 11 ]} от Telefunken High Com ^{[ 11 ]} и Nakamichi от High-Com II , Toshiba (Aurex AD-4) адрес [ ja ] , ^{[ 11 ]}^{[ 18 ]} JVC компании ANRS [ да ] ^{[ 11 ]}^{[ 18 ]} и Супер ANRS , ^{[ 11 ]}^{[ 18 ]} Фишера / Саньо D Super , ^{[ 19 ]}^{[ 11 ]}^{[ 18 ]} СНРС , ^{[ 18 ]} и венгерско-восточно-германская система Ex-Ko . ^{[ 20 ]}^{[ 18 ]}

В некоторых системах компандеров сжатие применяется во время профессионального медиапроизводства, а слушатель применяет только расширение; например, такие системы, как dbx disk , High-Com II , CX 20 ^{[ 18 ]} и UC используются для виниловых записей, а Dolby FM , High Com FM и FMX используются в FM-радиовещании.

Первый широко используемый метод снижения шума звука был разработан Рэем Долби в 1966 году. Предназначенный для профессионального использования, Dolby Type A представлял собой систему кодирования/декодирования, в которой амплитуда частот в четырех полосах увеличивалась во время записи (кодирования), а затем пропорционально уменьшалась. во время воспроизведения (декодирования). В частности, при записи тихих частей аудиосигнала частоты выше 1 кГц будут усиливаться. Это привело к увеличению отношения сигнал/шум на ленте до 10 дБ в зависимости от начальной громкости сигнала. При его воспроизведении декодер обращал процесс вспять, фактически снижая уровень шума до 10 дБ.

Система Dolby B (разработанная совместно с Генри Клоссом ) представляла собой однополосную систему, предназначенную для потребительских товаров. Система Dolby B, хотя и не так эффективна, как Dolby A, имела то преимущество, что ее можно было слушать на системах воспроизведения без декодера.

Telefunken совместимого High Com Интегральная схема U401BR может использоваться в качестве компандера, в основном с Dolby B. также ^{[ 21 ]} В различных кассетных деках High Com последнего поколения функция Dolby-B, имитирующая функцию D NR Expander, работала не только для воспроизведения, но, как недокументированная функция, также во время записи.

dbx — конкурирующая аналоговая система шумоподавления, разработанная Дэвидом Э. Блэкмером , основателем Dbx, Inc. ^{[ 22 ]} В нем использовался среднеквадратичный алгоритм кодирования/декодирования (RMS) с усилением подверженных шуму высоких частот, а весь сигнал проходил через компандер 2:1. dbx работал во всей звуковой полосе пропускания и, в отличие от Dolby B, был непригоден для использования без декодера. Тем не менее, это может обеспечить снижение шума до 30 дБ.

Поскольку в аналоговых видеозаписях для яркостной части используется частотная модуляция (композитный видеосигнал в системах прямой цветности), которая удерживает ленту на уровне насыщения, в шумоподавлении в стиле аудио нет необходимости.

Динамический ограничитель шума и динамическое шумоподавление

Динамический ограничитель шума ( DNL ) — это система шумоподавления, первоначально представленная компанией Philips в 1971 году для использования на кассетных деках . ^{[ 11 ]} Его схема также основана на одном чипе . ^{[ 23 ]}^{[ 24 ]}

В дальнейшем он был развит в динамическое шумоподавление ( DNR ) компанией National Semiconductor для снижения уровня шума при междугородной телефонной связи . ^{[ 25 ]} Впервые проданную в 1981 году, систему DNR часто путают с гораздо более распространенной системой шумоподавления Dolby . ^{[ 26 ]}

В отличие от систем шумоподавления Dolby и dbx Type I и Type II , DNL и DNR представляют собой системы обработки сигналов только для воспроизведения, которые не требуют предварительного кодирования исходного материала. Их можно использовать для удаления фонового шума из любого аудиосигнала, включая записи на магнитной ленте и FM- радиопередачи, снижая шум на целых 10 дБ. ^{[ 27 ]} Их также можно использовать в сочетании с другими системами шумоподавления при условии, что они используются до применения DNR, чтобы предотвратить неправильное отслеживание DNR другой системой шумоподавления. ^{[ 28 ]}

Одним из первых широко распространенных применений DNR были GM Delco стереосистемы в автомобилях GM в США, представленные в 1984 году. ^{[ 29 ]} Он также использовался в заводских стереосистемах автомобилей Jeep в 1980-х годах, таких как Cherokee XJ . Сегодня DNR, DNL и подобные системы чаще всего встречаются в качестве системы шумоподавления в микрофонных системах. ^{[ 30 ]}

Другие подходы

Второй класс алгоритмов работает в частотно-временной области, используя некоторые линейные или нелинейные фильтры, которые имеют локальные характеристики и часто называются частотно-временными фильтрами. ^{[ 31 ]}^{[ нужна страница ]} Таким образом, шум можно также удалить с помощью инструментов спектрального редактирования, которые работают в этой частотно-временной области, позволяя выполнять локальные модификации, не затрагивая близлежащую энергию сигнала. Это можно сделать вручную, как в программе рисования, рисующей картинки. Другой способ — определить динамический порог для фильтрации шума, который получается из локального сигнала, опять же относительно локальной частотно-временной области. Все, что ниже порога, будет отфильтровано, все, что выше порога, например части голоса или желаемый шум , останется нетронутым. Область обычно определяется местоположением мгновенной частоты сигнала, ^{[ 32 ]} поскольку большая часть сохраняемой энергии сигнала сосредоточена вокруг него.

Еще одним подходом является автоматический ограничитель и подавитель шума, обычно встречающийся в радиолюбительских приемопередатчиках, радиопередатчиках CB и т. д. Оба вышеупомянутых фильтра могут использоваться отдельно или вместе друг с другом одновременно, в зависимости от самого приемопередатчика. .

Программное обеспечение

Большинство цифровых аудио рабочих станций (DAW) и программного обеспечения для редактирования звука имеют одну или несколько функций шумоподавления.

В изображениях

Изображения, снятые цифровыми или обычными пленочными камерами, будут содержать шум из различных источников. Дальнейшее использование этих изображений часто потребует уменьшения шума либо в эстетических целях, либо в практических целях, таких как компьютерное зрение .

Типы

В шуме соли и перца (редкие световые и темные помехи), ^{[ 33 ]} также известный как импульсный шум, ^{[ 34 ]} пиксели изображения сильно отличаются по цвету или интенсивности от окружающих пикселей; определяющей характеристикой является то, что значение зашумленного пикселя не имеет никакого отношения к цвету окружающих пикселей. При просмотре изображение содержит темные и белые точки, отсюда и термин «шум соли и перца». Как правило, этот тип шума влияет только на небольшое количество пикселей изображения. Типичными источниками являются пылинки внутри камеры, а также перегретые или неисправные ПЗС- элементы.

В шуме гауссовском ^{[ 35 ]} каждый пиксель изображения будет изменен на (обычно) небольшую величину по сравнению с исходным значением. Гистограмма — график зависимости величины искажения значения пикселя от частоты, с которой оно происходит, — показывает нормальное распределение шума. Хотя возможны и другие распределения, гауссово (нормальное) распределение обычно является хорошей моделью благодаря центральной предельной теореме , которая гласит, что сумма различных шумов имеет тенденцию приближаться к гауссову распределению.

В любом случае шум в разных пикселях может быть коррелированным или некоррелированным; во многих случаях значения шума в разных пикселях моделируются как независимые и одинаково распределенные и, следовательно, некоррелированные.

Удаление

Компромиссы

При обработке изображений существует множество алгоритмов шумоподавления. ^{[ 36 ]} При выборе алгоритма шумоподавления необходимо учитывать несколько факторов:

доступная мощность компьютера и доступное время: цифровая камера должна применять шумоподавление за долю секунды с помощью крошечного встроенного процессора, в то время как настольный компьютер имеет гораздо больше мощности и времени
приемлемо ли пожертвовать некоторыми реальными деталями, если это позволяет удалить больше шума (насколько агрессивно решать, являются ли изменения изображения шумом или нет)
характеристики шума и детализации изображения, чтобы лучше принимать решения

Разделение цветного и яркостного шума

На реальных фотографиях детализация с самой высокой пространственной частотой состоит в основном из изменений яркости ( детализация яркости ), а не из изменений оттенка ( детализация цветности ). Большинство алгоритмов шумоподавления фотографий разделяют детали изображения на компоненты цветности и яркости и применяют к первым большее снижение шума или позволяют пользователю отдельно управлять подавлением цветности и яркостного шума.

Линейные сглаживающие фильтры

Один из методов удаления шума — свертка исходного изображения с маской, которая представляет собой фильтр нижних частот или операцию сглаживания. Например, маска Гаусса содержит элементы, определяемые функцией Гаусса . Эта свертка приводит значение каждого пикселя в более близкое соответствие со значениями его соседей. В общем, сглаживающий фильтр устанавливает для каждого пикселя среднее или средневзвешенное значение самого себя и его ближайших соседей; фильтр Гаусса — это всего лишь один из возможных наборов весов.

Фильтры сглаживания имеют тенденцию размывать изображение, поскольку значения интенсивности пикселей, которые значительно выше или ниже, чем у окружающей окрестности, размазываются по всей области. Из-за этого размытия линейные фильтры на практике редко используются для снижения шума; ^{[ нужна ссылка ]} однако они часто используются в качестве основы для фильтров нелинейного шумоподавления.

Анизотропная диффузия

Другой метод удаления шума заключается в преобразовании изображения с помощью сглаживающего уравнения в частных производных , аналогичного уравнению теплопроводности , которое называется анизотропной диффузией . С пространственно постоянным коэффициентом диффузии это эквивалентно уравнению теплопроводности или линейной фильтрации Гаусса , но с коэффициентом диффузии, предназначенным для обнаружения краев, шум можно удалить, не размывая края изображения.

Нелокальные средства

Другой подход к удалению шума основан на нелокальном усреднении всех пикселей изображения. В частности, величина взвешивания пикселя основана на степени сходства между небольшим участком, сосредоточенным на этом пикселе, и небольшим участком, сосредоточенным на пикселе, в котором происходит шумоподавление.

Нелинейные фильтры

Медианный фильтр является примером нелинейного фильтра и, если он правильно спроектирован, очень хорошо сохраняет детали изображения. Чтобы запустить медианный фильтр:

учитывать каждый пиксель изображения
сортировать соседние пиксели по порядку в зависимости от их интенсивности
заменить исходное значение пикселя медианным значением из списка

Медианный фильтр — это фильтр рангового выбора (RS), особенно суровый член семейства фильтров рангового выбора с учетом ранга (RCRS); ^{[ 37 ]} Иногда предпочтительнее, особенно в фотографических приложениях, гораздо более мягкий член этого семейства, например тот, который выбирает ближайшее из соседних значений, когда значение пикселя является внешним по отношению к его окрестности, и оставляет его неизменным в противном случае.

Медианный и другие фильтры RCRS хорошо удаляют шумы соли и перца из изображения, а также вызывают относительно небольшое размытие краев и, следовательно, часто используются в приложениях компьютерного зрения.

Вейвлет-преобразование

Основная цель алгоритма шумоподавления изображения — добиться как снижения шума, так и снижения шума. ^{[ 38 ]} и сохранение функций ^{[ 39 ]} используя банки вейвлет-фильтров. ^{[ 40 ]} В этом контексте особый интерес представляют методы, основанные на вейвлетах. В вейвлет-области шум равномерно распределяется по коэффициентам, в то время как большая часть информации об изображении сосредоточена в нескольких больших. ^{[ 41 ]} Поэтому первые методы шумоподавления на основе вейвлетов были основаны на пороговом определении коэффициентов поддиапазонов детализации. ^{[ 42 ]}^{[ нужна страница ]} Однако большинство методов определения порогов вейвлетов страдают тем недостатком, что выбранный порог может не соответствовать конкретному распределению компонентов сигнала и шума в разных масштабах и ориентациях.

Чтобы устранить эти недостатки, были разработаны нелинейные оценки, основанные на байесовской теории. В рамках байесовской модели было признано, что успешный алгоритм шумоподавления может обеспечить как снижение шума, так и сохранение характеристик, если он использует точное статистическое описание компонентов сигнала и шума. ^{[ 41 ]}

Статистические методы

Также существуют статистические методы шумоподавления изображений. Для гауссовского шума можно смоделировать пиксели в изображении в оттенках серого как с автонормальным распределением, где истинное значение шкалы серого каждого пикселя обычно распределяется со средним значением, равным среднему значению шкалы серого соседних пикселей и заданной дисперсии.

Позволять $\delta _{i}$ обозначают пиксели, соседние с $i$ й пиксель. Тогда условное распределение интенсивности оттенков серого (на $[0,1]$ масштаб) в $i$ й узел:

$\mathbb {P} {\big (}x(i)=c\mid x(j)\,\forall j\in \delta _{i}{\big )}\propto \exp \left({-{\frac {\beta }{2\lambda }}\sum _{j\in \delta _{i}}{\big (}c-x(j){\big )}^{2}}\right)$

по выбранному параметру $\beta \geq 0$ и дисперсия $\lambda$ . Один из методов шумоподавления, использующий автонормальную модель, использует данные изображения в качестве байесовского априора, а автонормальную плотность - в качестве функции правдоподобия, при этом результирующее апостериорное распределение предлагает среднее значение или режим в качестве изображения с шумоподавлением. ^{[ 43 ]}^{[ 44 ]}

Алгоритмы сопоставления блоков

Алгоритм сопоставления блоков может применяться для группировки похожих фрагментов изображения из перекрывающихся макроблоков одинакового размера. Стеки похожих макроблоков затем фильтруются вместе в области преобразования, и каждый фрагмент изображения наконец восстанавливается в исходное местоположение с использованием средневзвешенного значения перекрывающихся пикселей. ^{[ 45 ]}

Случайное поле

Поля сжатия — это случайных полей на основе метод машинного обучения , который обеспечивает производительность, сравнимую с производительностью сопоставления блоков и трехмерной фильтрации , но требует гораздо меньших вычислительных затрат, поэтому его можно выполнять непосредственно во встроенных системах . ^{[ 46 ]}

Глубокое обучение

различные подходы глубокого обучения. Для снижения шума были предложены ^{[ 47 ]} и такие задачи по восстановлению изображений . Deep Image Prior — один из таких методов, который использует сверточную нейронную сеть и примечателен тем, что не требует данных предварительного обучения. ^{[ 48 ]}

Программное обеспечение

Большинство программ общего назначения для редактирования изображений и фотографий имеют одну или несколько функций шумоподавления (медиана, размытие, удаление пятен и т. д.).

См. также

Общие проблемы с шумом

Аудио

Изображения и видео

Ссылки

^ Чен, Янкан; Фомель, Сергей (ноябрь – декабрь 2015 г.). «Подавление случайного шума с использованием локальной ортогонализации сигнала и шума». Геофизика . 80 (6): WD1 – WD9. Бибкод : 2015Geop...80D...1C . дои : 10.1190/GEO2014-0227.1 . S2CID 120440599 .
^ Сюэ, Чжигуан; Чен, Янкан; Фомель, Сергей; Солнце, Юнже (2016). «Сейсмическое изображение неполных данных и данных из одновременных источников с использованием обратной временной миграции методом наименьших квадратов с регуляризацией формирования» . Геофизика . 81 (1): С11–С20. Бибкод : 2016Geop...81S..11X . дои : 10.1190/geo2014-0524.1 .
^ Чен, Янкан; Юань, Цзян; Цзу, Шаохуань; Цюй, Шан; Ган, Шувэй (2015). «Сейсмическое изображение данных одновременного источника с использованием ограниченной обратной миграции во времени по методу наименьших квадратов». Журнал прикладной геофизики . 114 : 32–35. Бибкод : 2015JAG...114...32C . дои : 10.1016/j.jappgeo.2015.01.004 .
^ Чен, Янкан; Чен, Ханьмин; Сян, Куй; Чен, Сяохун (2017). «Интерполяция каротажных диаграмм с использованием геологических структур для высокоточной инверсии полной формы волны» . Международный геофизический журнал . 209 (1): 21–31. Бибкод : 2016GeoJI.207.1313C . дои : 10.1093/gji/ggw343 .
^ Ган, Шувэй; Ван, Шоудонг; Чен, Янкан; Цюй, Шан; Цзу, Шаохуань (2016). «Скоростной анализ данных от одновременного источника с использованием подобия высокого разрешения — борьба с сильным шумом» . Международный геофизический журнал . 204 (2): 768–779. Бибкод : 2016GeoJI.204..768G . дои : 10.1093/gji/ggv484 .
^ Чен, Янкан (2017). «Изучение подземных карстовых особенностей с использованием частотно-временного разложения». Интерпретация . 4 (4): Т533–Т542. дои : 10.1190/INT-2016-0030.1 .
^ Хуан, Вэйлинь; Ван, Жуньцю; Чен, Янкан; Ли, Хуэйцзянь; Ган, Шувэй (2016). «Анализ затухающего многоканального сингулярного спектра для ослабления трехмерного случайного шума». Геофизика . 81 (4): В261–В270. Бибкод : 2016Geop...81V.261H . дои : 10.1190/geo2015-0264.1 .
^ Чен, Янкан (2016). «Структурная фильтрация с разделением по провалам с использованием преобразования Сейслета и адаптивного провального фильтра на основе разложения по эмпирическим модам» . Международный геофизический журнал . 206 (1): 457–469. Бибкод : 2016GeoJI.206..457C . дои : 10.1093/gji/ggw165 .
^ Чен, Янкан; Ма, Цзяньвэй; Фомель, Сергей (2016). «Словарь двойной разреженности для ослабления сейсмического шума». Геофизика . 81 (4): В261–В270. Бибкод : 2016Geop...81V.193C . дои : 10.1190/geo2014-0525.1 .
^ Чен, Янкан (2017). «Быстрое изучение словаря для подавления шума многомерных сейсмических данных» . Международный геофизический журнал . 209 (1): 21–31. Бибкод : 2017GeoJI.209...21C . дои : 10.1093/gji/ggw492 . (Отозвано, см. doi : 10.1093/gji/ggaa256 , Часы втягивания . Если это намеренная ссылка на отозванную статью, замените {{retracted|...}} с {{retracted|...|intentional=yes}}. )
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к «High Com — новейшая система шумоподавления / Шумоподавление — тишина — золото» (PDF) . elektor (Великобритания) – современная электроника для лаборатории и отдыха . Том. 1981, нет. 70. Февраль 1981 г., стр. 2-04–2-09. Архивировано (PDF) из оригинала 2 июля 2020 г. Проверено 2 июля 2020 г. (6 страниц)
^ Руководство пользователя аудиошумоподавителя модели 325 (PDF) . Откр. 15-1. Сиракьюс, Нью-Йорк, США: Packburn Electronics Inc. Архивировано (PDF) из оригинала 5 мая 2021 г. Проверено 16 мая 2021 г. (6+36 страниц)
^ Р., К. (1965). «Компандер улучшает магнитное копирование звука». Радио Наставник (на немецком языке). 1965 (4): 301–303.
^ Бервен, Ричард С. (февраль 1971 г.). «Динамический шумовой фильтр». Журнал Общества аудиоинженеров . 19 (1).
^ Бервен, Ричард С. (июнь 1971 г.). «Динамический диапазон 110 дБ для ленты» (PDF) . Аудио : 49–50. Архивировано (PDF) из оригинала 13 ноября 2017 г. Проверено 13 ноября 2017 г.
^ Бервен, Ричард С. (декабрь 1971 г.). «Проектирование системы шумоподавления». Журнал Общества аудиоинженеров . 19 (11): 906–911.
^ Ламберт, Мел (сентябрь 1978 г.). «MXR Компандер» . Звук Интернешнл . Архивировано из оригинала 28 октября 2020 г. Проверено 25 апреля 2021 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г Бергманн, Хайнц (1982). «Методы снижения шума при обработке звуковых сигналов» (PDF) . радиотелевизионная электроника (rfe) (на немецком языке). Том 31, № 11. Берлин, Германия: VEB Verlag Technik [ de ] . С. 731–736 [731]. ISSN 0033-7900 . Архивировано (PDF) из оригинала 5 мая 2021 г. Проверено 5 мая 2021 г. п. 731: Лента широкополосного компандера ExKo для записи/воспроизведения 9 дБ (Примечание. Страница 736 отсутствует в связанном PDF-файле.)
^ Хаазе, Ханс-Иоахим (август 1980 г.). Написано в Ашау, Германия. «Шумоподавление: борьба с шумом» . Системы и понятия. Funk-Technik - отраслевой журнал для инженеров радиоэлектроники и радиотелетехники - официальный информационный бюллетень Федеральной группы радиотелевизионных технологий (на немецком языке). Том 35, № 8. Гейдельберг, Германия: Др. Альфред Хютиг Верлаг ГмбХ [ де ] . стр. W293–W296, W298, W300 [W298, W300]. ISSN 0016-2825 . Архивировано из оригинала 16 мая 2021 г. Проверено 25 апреля 2021 г. стр. W298, W300: […] Super Dolby в Plus N 55 […] Компандер Plus N55 работает в соответствии с системой шумоподавления Super D, разработанной Sanyo. Он специально разработан для 3-х головных устройств и адаптирован к условиям работы японских кассетных магнитофонов. Однако для Hi-Fi систем, которые имеют только разъемы DIN, модуляция через Plus N55 может быть слишком низкой, поскольку вход компрессора (энкодера) требует 60 мВ для полной модуляции, а сам компандер не обеспечивает никакого усиления сигнала. Функции компрессора/экспандера, которые также эффективны во всем диапазоне звуковых частот, разделены на два частотных диапазона (f ⁰ ≈ 4,8 кГц), чтобы обеспечить оптимальную работу в этих областях [...] Характеристики компандера процесса Super-D [...] иллюстрируют процесс попеременного сжатия и расширения. Эти характеристики кодера и декодера были проверены с помощью розового шума на двух входных уровнях 0 дБ и -20 дБ [...] Поскольку характеристики кодера/декодера здесь пересекаются, выходной уровень декодера также должен снова составлять 0 дБ. Степень снижения шипения ленты здесь составляет около 10 дБ […] Если подается уровень –20 дБ, кодер увеличивает его до выходного уровня –10 дБ […] На входе декодера теперь имеется уровень сигнала, исходящего от магнитофона, составляет -10 дБ, который вместе с шумом ленты теперь снижается на 10 дБ до исходного значения [...] Если входной сигнал кодера возвращается, например, к -60 дБ, его увеличивают до −30 дБ и снова расширяют на 30 дБ. Это означает, что шипение ленты всегда подавляется соответствующей степенью сжатия/расширения. […] Если смотреть «в целом», линейные частотные характеристики возникают во всем диапазоне звуковых частот на каждом входном уровне […] Однако это предполагает, что характеристики компрессора и расширителя контролируются конгруэнтно во время записи и воспроизведения. Этого можно добиться путем калибровки с помощью встроенного тон-генератора уровня, при этом амплитуду индикации флуоресценции на Plus N55 и на индикаторе уровня магнитофона необходимо настроить на одинаковые значения (например −5 дБ). ). Это однократный процесс с той же комбинацией устройств. В этом случае запись контролируется только с помощью компандера. […] Еще стоит отметить искажения, возникающие при добавлении в тракт передачи целого числа транзисторных каскадов. На диаграмме [...] показаны частотно-зависимые коэффициенты гармонических искажений, когда два тракта кодера и декодера в Plus N55 находятся под полным контролем. По сравнению с линейными усилителями они относительно высоки, но все же оправданы по сравнению с коэффициентами кубических искажений, присутствующими во всем диапазоне кассетных лент. […]
^ "Стерео-автомат MK42 R-Player Будапешт Радиотехника Гяр Б" . Архивировано из оригинала 26 апреля 2021 г. Проверено 25 апреля 2021 г.
^ HIGH COM - широкополосный компандер HIGH COM, использующий интегральную схему U401BR (PDF) (информация о полупроводниках 2.80). AEG-Телефункен . Архивировано (PDF) из оригинала 16 апреля 2016 г. Проверено 16 апреля 2016 г.
^ Хоффман, Фрэнк В. (2004). Энциклопедия записанного звука . Том. 1 (переработанная ред.). Тейлор и Фрэнсис .
^ «Шумоподавление» . Audiotools.com. 10 ноября 2013 г. Архивировано из оригинала 13 мая 2008 г. Проверено 14 января 2009 г.
^ «Динамический ограничитель шума Philips» . Архивировано из оригинала 5 ноября 2008 г. Проверено 14 января 2009 г.
^ «Динамическое шумоподавление» . ComPol Inc. Архивировано из оригинала 21 ноября 2009 г. Проверено 14 января 2009 г.
^ «История» . Архивировано из оригинала 27 сентября 2007 г. Проверено 14 января 2009 г.
^ «Система динамического шумоподавления LM1894 DNR» . Архивировано из оригинала 20 декабря 2008 г. Проверено 14 января 2009 г.
^ «Термины аудио» . Архивировано из оригинала 20 декабря 2008 г. Проверено 14 января 2009 г.
^ Гуньо, Эд. «Эволюция Ривьеры – 1983 г., 20-летие» . Ассоциация владельцев Ривьеры. Архивировано из оригинала 5 июля 2008 г. Проверено 14 января 2009 г. (Примечание. Первоначально опубликовано в The Riview , том 21, № 6, сентябрь/октябрь 2005 г.)
^ http://www.hellodirect.com/catalog/Product.jhtml?PRODID=11127&CATID=15295 . ^{[ мертвая ссылка ]}
^ Боашаш, Б., изд. (2003). Частотно-временной анализ и обработка сигналов – полный справочник . Оксфорд: Elsevier Science . ISBN 978-0-08-044335-5 .
^ Боашаш, Б. (апрель 1992 г.). «Оценка и интерпретация мгновенной частоты сигнала. Часть I: основы». Труды IEEE . 80 (4): 519–538. дои : 10.1109/5.135376 .
^ Банерджи, Шунак; Саркар, Дебарпито; Чаттерджи, Дебраж; Чоудхури, Сунанда Рой (25 июня 2021 г.). «Удаление шума высокой плотности соли и перца из цветных изображений с помощью нового улучшенного фильтра» . Международная конференция по интеллектуальным технологиям (CONIT) 2021 . Хубли, Индия: IEEE. стр. 1–6. дои : 10.1109/CONIT51480.2021.9498402 . ISBN 978-1-7281-8583-5 . S2CID 236920367 . Архивировано из оригинала 10 августа 2021 г. Проверено 9 февраля 2023 г.
^ Оразаев, Анзор; Ляхов, Павел; Бабошина Валентина; Калита, Диана (26 января 2023 г.). «Нейросетевая система для распознавания изображений, подверженных воздействию случайного импульсного шума» . Прикладные науки . 13 (3): 1585. дои : 10.3390/app13031585 . ISSN 2076-3417 .
^ Донг, Шуг; Донг, Чуньсяо; Ли, Цзышуан; Ге, Минтао (15 июля 2022 г.). «Метод удаления гауссовского шума, основанный на эмпирическом вейвлет-преобразовании и проверке гипотез» . 2022 г. 3-я Международная конференция по большим данным, искусственному интеллекту и Интернету вещей (ICBAIE) . Сиань, Китай: IEEE. стр. 24–27. дои : 10.1109/ICBAIE56435.2022.9985814 . ISBN 978-1-6654-5160-4 . S2CID 254999960 . Архивировано из оригинала 25 декабря 2022 г. Проверено 9 февраля 2023 г.
^ Мехди Мафи, Гарольд Мартин, Жан Андриан, Армандо Баррето, Мерседес Кабреризо, Малек Аджуади, «Комплексный обзор импульсных и гауссовых фильтров шумоподавления для цифровых изображений», Signal Processing, vol. 157, стр. 236–260, 2019.
^ Лю, Пуинь; Ли, Хунсин (2004). «Нечеткие нейронные сети: теория и приложения» . В Касасент, Дэвид П. (ред.). Интеллектуальные роботы и компьютерное зрение XIII: Алгоритмы и компьютерное зрение . Том. 2353. Всемирный научный. стр. 303–325. Бибкод : 1994SPIE.2353..303G . дои : 10.1117/12.188903 . ISBN 978-981-238-786-8 . S2CID 62705333 .
^ Червяков Н.И.; Ляхов, П.А.; Нагорнов Н.Н. (01.11.2018). «Шум квантования многоуровневых фильтров дискретного вейвлет-преобразования при обработке изображений» . Оптоэлектроника, приборостроение и обработка данных . 54 (6): 608–616. Бибкод : 2018OIDP...54..608C . дои : 10.3103/S8756699018060092 . ISSN 1934-7944 . S2CID 128173262 .
^ Крачун, Г.; Цзян, Мин; Томпсон, Д.; Мачираджу, Р. (март 2005 г.). «Разработка вейвлетов в пространственной области для сохранения функций в наборах вычислительных данных» . Транзакции IEEE по визуализации и компьютерной графике . 11 (2): 149–159. дои : 10.1109/TVCG.2005.35 . ISSN 1941-0506 . ПМИД 15747638 . S2CID 1715622 . Архивировано из оригинала 21 апреля 2021 г. Проверено 21 апреля 2021 г.
^ Гаицкий, Пол; Исар, Дорина; Симу, Кэлин (ноябрь 2018 г.). «Банки фильтров на основе вейвлетов для анализа спектра в реальном времени» . Международный симпозиум по электронике и телекоммуникациям (ISETC) 2018 г. стр. 1–4. дои : 10.1109/ISETC.2018.8583929 . ISBN 978-1-5386-5925-0 . S2CID 56599099 . Архивировано из оригинала 21 апреля 2021 г. Проверено 21 апреля 2021 г.
^ Jump up to: ^а ^б Форузанфар, М.; Абришами-Могаддам, Х.; Гадими, С. (июль 2008 г.). «Локально адаптивный многомасштабный байесовский метод для шумоподавления изображений на основе двумерного нормального обратного распределения Гаусса». Международный журнал вейвлетов, мультиразрешения и обработки информации . 6 (4): 653–664. дои : 10.1142/S0219691308002562 . S2CID 31201648 .
^ Маллат, С. (1998). Вейвлет-тур по обработке сигналов . Лондон: Академическая пресса .
^ Бесаг, Джулиан (1986). «О статистическом анализе грязных фотографий» (PDF) . Журнал Королевского статистического общества. Серия Б (Методическая) . 48 (3): 259–302. дои : 10.1111/j.2517-6161.1986.tb01412.x . JSTOR 2345426 . Архивировано (PDF) из оригинала 29 августа 2017 г. Проверено 24 сентября 2019 г.
^ Сейеди, Саид (2018). «Включение метода шумоподавления в рентгеновскую тензорную томографию». Транзакции IEEE по вычислительной визуализации . 4 (1): 137–146. дои : 10.1109/TCI.2018.2794740 . JSTOR 17574903 . S2CID 46793582 .
^ Дабов, Костадин; Фой, Алессандро; Катковник Владимир; Егиазарян, Карен (16 июля 2007 г.). «Подавление шума изображения с помощью разреженной совместной фильтрации трехмерной области преобразования». Транзакции IEEE при обработке изображений . 16 (8): 2080–2095. Бибкод : 2007ITIP...16.2080D . CiteSeerX 10.1.1.219.5398 . дои : 10.1109/TIP.2007.901238 . ПМИД 17688213 . S2CID 1475121 .
^ Шмидт, Уве; Рот, Стефан (2014). Поля усадки для эффективного восстановления изображений (PDF) . Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR), конференция IEEE 2014 г. Колумбус, Огайо, США: IEEE. дои : 10.1109/CVPR.2014.349 . ISBN 978-1-4799-5118-5 . Архивировано (PDF) из оригинала 02 января 2018 г. Проверено 3 января 2018 г.
^ Дитц, Генри (2022). «Улучшенный алгоритм улучшения необработанного изображения с использованием статистической модели ошибки значения пикселя» . Электронная визуализация . 34 (14): 1–6. дои : 10.2352/EI.2022.34.14.COIMG-151 . AI Image Denoiser гораздо более агрессивен, значительно улучшает детализацию, но также применяет сильное сглаживание. DxO PureRAW, который напрямую улучшает необработанное изображение с помощью глубокого обучения, обученного на «миллионах изображений, проанализированных DxO за 15 лет», оказался, пожалуй, самым эффективным из многих протестированных шумоподавителей.
^ Ульянов Дмитрий; Ведальди, Андреа; Лемпицкий, Виктор (30 ноября 2017 г.). «Глубокий образ Приор». arXiv : 1711.10925v2 [ Видение и распознавание образов. Компьютерное зрение и распознавание образов ].

Внешние ссылки

[ortho-1] Чен, Янкан; Фомель, Сергей (ноябрь – декабрь 2015 г.). «Подавление случайного шума с использованием локальной ортогонализации сигнала и шума». Геофизика . 80 (6): WD1 – WD9. Бибкод : 2015Geop...80D...1C . дои : 10.1190/GEO2014-0227.1 . S2CID 120440599 .

[image2-2] Сюэ, Чжигуан; Чен, Янкан; Фомель, Сергей; Солнце, Юнже (2016). «Сейсмическое изображение неполных данных и данных из одновременных источников с использованием обратной временной миграции методом наименьших квадратов с регуляризацией формирования» . Геофизика . 81 (1): С11–С20. Бибкод : 2016Geop...81S..11X . дои : 10.1190/geo2014-0524.1 .

[image1-3] Чен, Янкан; Юань, Цзян; Цзу, Шаохуань; Цюй, Шан; Ган, Шувэй (2015). «Сейсмическое изображение данных одновременного источника с использованием ограниченной обратной миграции во времени по методу наименьших квадратов». Журнал прикладной геофизики . 114 : 32–35. Бибкод : 2015JAG...114...32C . дои : 10.1016/j.jappgeo.2015.01.004 .

[fwi-4] Чен, Янкан; Чен, Ханьмин; Сян, Куй; Чен, Сяохун (2017). «Интерполяция каротажных диаграмм с использованием геологических структур для высокоточной инверсии полной формы волны» . Международный геофизический журнал . 209 (1): 21–31. Бибкод : 2016GeoJI.207.1313C . дои : 10.1093/gji/ggw343 .

[svscan-5] Ган, Шувэй; Ван, Шоудонг; Чен, Янкан; Цюй, Шан; Цзу, Шаохуань (2016). «Скоростной анализ данных от одновременного источника с использованием подобия высокого разрешения — борьба с сильным шумом» . Международный геофизический журнал . 204 (2): 768–779. Бибкод : 2016GeoJI.204..768G . дои : 10.1093/gji/ggv484 .

[sswt-6] Чен, Янкан (2017). «Изучение подземных карстовых особенностей с использованием частотно-временного разложения». Интерпретация . 4 (4): Т533–Т542. дои : 10.1190/INT-2016-0030.1 .

[dmssa-7] Хуан, Вэйлинь; Ван, Жуньцю; Чен, Янкан; Ли, Хуэйцзянь; Ган, Шувэй (2016). «Анализ затухающего многоканального сингулярного спектра для ослабления трехмерного случайного шума». Геофизика . 81 (4): В261–В270. Бибкод : 2016Geop...81V.261H . дои : 10.1190/geo2015-0264.1 .

[dipemd-8] Чен, Янкан (2016). «Структурная фильтрация с разделением по провалам с использованием преобразования Сейслета и адаптивного провального фильтра на основе разложения по эмпирическим модам» . Международный геофизический журнал . 206 (1): 457–469. Бибкод : 2016GeoJI.206..457C . дои : 10.1093/gji/ggw165 .

[dsd-9] Чен, Янкан; Ма, Цзяньвэй; Фомель, Сергей (2016). «Словарь двойной разреженности для ослабления сейсмического шума». Геофизика . 81 (4): В261–В270. Бибкод : 2016Geop...81V.193C . дои : 10.1190/geo2014-0525.1 .

[sgk-10] Чен, Янкан (2017). «Быстрое изучение словаря для подавления шума многомерных сейсмических данных» . Международный геофизический журнал . 209 (1): 21–31. Бибкод : 2017GeoJI.209...21C . дои : 10.1093/gji/ggw492 . (Отозвано, см. doi : 10.1093/gji/ggaa256 , Часы втягивания . Если это намеренная ссылка на отозванную статью, замените {{retracted|...}} с {{retracted|...|intentional=yes}}. )

[elektor-UK_1981-70-11] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к «High Com — новейшая система шумоподавления / Шумоподавление — тишина — золото» (PDF) . elektor (Великобритания) – современная электроника для лаборатории и отдыха . Том. 1981, нет. 70. Февраль 1981 г., стр. 2-04–2-09. Архивировано (PDF) из оригинала 2 июля 2020 г. Проверено 2 июля 2020 г. (6 страниц)

[Packburn_325-12] Руководство пользователя аудиошумоподавителя модели 325 (PDF) . Откр. 15-1. Сиракьюс, Нью-Йорк, США: Packburn Electronics Inc. Архивировано (PDF) из оригинала 5 мая 2021 г. Проверено 16 мая 2021 г. (6+36 страниц)

[EMT_1965-13] Р., К. (1965). «Компандер улучшает магнитное копирование звука». Радио Наставник (на немецком языке). 1965 (4): 301–303.

[Burwen_1971_1-14] Бервен, Ричард С. (февраль 1971 г.). «Динамический шумовой фильтр». Журнал Общества аудиоинженеров . 19 (1).

[Burwen_1971_2-15] Бервен, Ричард С. (июнь 1971 г.). «Динамический диапазон 110 дБ для ленты» (PDF) . Аудио : 49–50. Архивировано (PDF) из оригинала 13 ноября 2017 г. Проверено 13 ноября 2017 г.

[Burwen_1971_3-16] Бервен, Ричард С. (декабрь 1971 г.). «Проектирование системы шумоподавления». Журнал Общества аудиоинженеров . 19 (11): 906–911.

[Lambert_1978-17] Ламберт, Мел (сентябрь 1978 г.). «MXR Компандер» . Звук Интернешнл . Архивировано из оригинала 28 октября 2020 г. Проверено 25 апреля 2021 г.

[Bergmann_1982-18] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г Бергманн, Хайнц (1982). «Методы снижения шума при обработке звуковых сигналов» (PDF) . радиотелевизионная электроника (rfe) (на немецком языке). Том 31, № 11. Берлин, Германия: VEB Verlag Technik [ de ] . С. 731–736 [731]. ISSN 0033-7900 . Архивировано (PDF) из оригинала 5 мая 2021 г. Проверено 5 мая 2021 г. п. 731: Лента широкополосного компандера ExKo для записи/воспроизведения 9 дБ (Примечание. Страница 736 отсутствует в связанном PDF-файле.)

[Haase_1980-19] Хаазе, Ханс-Иоахим (август 1980 г.). Написано в Ашау, Германия. «Шумоподавление: борьба с шумом» . Системы и понятия. Funk-Technik - отраслевой журнал для инженеров радиоэлектроники и радиотелетехники - официальный информационный бюллетень Федеральной группы радиотелевизионных технологий (на немецком языке). Том 35, № 8. Гейдельберг, Германия: Др. Альфред Хютиг Верлаг ГмбХ [ де ] . стр. W293–W296, W298, W300 [W298, W300]. ISSN 0016-2825 . Архивировано из оригинала 16 мая 2021 г. Проверено 25 апреля 2021 г. стр. W298, W300: […] Super Dolby в Plus N 55 […] Компандер Plus N55 работает в соответствии с системой шумоподавления Super D, разработанной Sanyo. Он специально разработан для 3-х головных устройств и адаптирован к условиям работы японских кассетных магнитофонов. Однако для Hi-Fi систем, которые имеют только разъемы DIN, модуляция через Plus N55 может быть слишком низкой, поскольку вход компрессора (энкодера) требует 60 мВ для полной модуляции, а сам компандер не обеспечивает никакого усиления сигнала. Функции компрессора/экспандера, которые также эффективны во всем диапазоне звуковых частот, разделены на два частотных диапазона (f ⁰ ≈ 4,8 кГц), чтобы обеспечить оптимальную работу в этих областях [...] Характеристики компандера процесса Super-D [...] иллюстрируют процесс попеременного сжатия и расширения. Эти характеристики кодера и декодера были проверены с помощью розового шума на двух входных уровнях 0 дБ и -20 дБ [...] Поскольку характеристики кодера/декодера здесь пересекаются, выходной уровень декодера также должен снова составлять 0 дБ. Степень снижения шипения ленты здесь составляет около 10 дБ […] Если подается уровень –20 дБ, кодер увеличивает его до выходного уровня –10 дБ […] На входе декодера теперь имеется уровень сигнала, исходящего от магнитофона, составляет -10 дБ, который вместе с шумом ленты теперь снижается на 10 дБ до исходного значения [...] Если входной сигнал кодера возвращается, например, к -60 дБ, его увеличивают до −30 дБ и снова расширяют на 30 дБ. Это означает, что шипение ленты всегда подавляется соответствующей степенью сжатия/расширения. […] Если смотреть «в целом», линейные частотные характеристики возникают во всем диапазоне звуковых частот на каждом входном уровне […] Однако это предполагает, что характеристики компрессора и расширителя контролируются конгруэнтно во время записи и воспроизведения. Этого можно добиться путем калибровки с помощью встроенного тон-генератора уровня, при этом амплитуду индикации флуоресценции на Plus N55 и на индикаторе уровня магнитофона необходимо настроить на одинаковые значения (например −5 дБ). ). Это однократный процесс с той же комбинацией устройств. В этом случае запись контролируется только с помощью компандера. […] Еще стоит отметить искажения, возникающие при добавлении в тракт передачи целого числа транзисторных каскадов. На диаграмме [...] показаны частотно-зависимые коэффициенты гармонических искажений, когда два тракта кодера и декодера в Plus N55 находятся под полным контролем. По сравнению с линейными усилителями они относительно высоки, но все же оправданы по сравнению с коэффициентами кубических искажений, присутствующими во всем диапазоне кассетных лент. […]

[MK42-20] "Стерео-автомат MK42 R-Player Будапешт Радиотехника Гяр Б" . Архивировано из оригинала 26 апреля 2021 г. Проверено 25 апреля 2021 г.

[AEG_1980_U401BR-21] HIGH COM - широкополосный компандер HIGH COM, использующий интегральную схему U401BR (PDF) (информация о полупроводниках 2.80). AEG-Телефункен . Архивировано (PDF) из оригинала 16 апреля 2016 г. Проверено 16 апреля 2016 г.

[Hoffman_2004-22] Хоффман, Фрэнк В. (2004). Энциклопедия записанного звука . Том. 1 (переработанная ред.). Тейлор и Фрэнсис .

[23] «Шумоподавление» . Audiotools.com. 10 ноября 2013 г. Архивировано из оригинала 13 мая 2008 г. Проверено 14 января 2009 г.

[24] «Динамический ограничитель шума Philips» . Архивировано из оригинала 5 ноября 2008 г. Проверено 14 января 2009 г.

[25] «Динамическое шумоподавление» . ComPol Inc. Архивировано из оригинала 21 ноября 2009 г. Проверено 14 января 2009 г.

[26] «История» . Архивировано из оригинала 27 сентября 2007 г. Проверено 14 января 2009 г.

[27] «Система динамического шумоподавления LM1894 DNR» . Архивировано из оригинала 20 декабря 2008 г. Проверено 14 января 2009 г.

[28] «Термины аудио» . Архивировано из оригинала 20 декабря 2008 г. Проверено 14 января 2009 г.

[29] Гуньо, Эд. «Эволюция Ривьеры – 1983 г., 20-летие» . Ассоциация владельцев Ривьеры. Архивировано из оригинала 5 июля 2008 г. Проверено 14 января 2009 г. (Примечание. Первоначально опубликовано в The Riview , том 21, № 6, сентябрь/октябрь 2005 г.)

[30] ttp://www.hellodirect.com/catalog/Product.jhtml?PRODID=11127&CATID=15295 . ^{[ мертвая ссылка ]}

[31] Боашаш, Б., изд. (2003). Частотно-временной анализ и обработка сигналов – полный справочник . Оксфорд: Elsevier Science . ISBN 978-0-08-044335-5 .

[32] Боашаш, Б. (апрель 1992 г.). «Оценка и интерпретация мгновенной частоты сигнала. Часть I: основы». Труды IEEE . 80 (4): 519–538. дои : 10.1109/5.135376 .

[33] Банерджи, Шунак; Саркар, Дебарпито; Чаттерджи, Дебраж; Чоудхури, Сунанда Рой (25 июня 2021 г.). «Удаление шума высокой плотности соли и перца из цветных изображений с помощью нового улучшенного фильтра» . Международная конференция по интеллектуальным технологиям (CONIT) 2021 . Хубли, Индия: IEEE. стр. 1–6. дои : 10.1109/CONIT51480.2021.9498402 . ISBN 978-1-7281-8583-5 . S2CID 236920367 . Архивировано из оригинала 10 августа 2021 г. Проверено 9 февраля 2023 г.

[34] Оразаев, Анзор; Ляхов, Павел; Бабошина Валентина; Калита, Диана (26 января 2023 г.). «Нейросетевая система для распознавания изображений, подверженных воздействию случайного импульсного шума» . Прикладные науки . 13 (3): 1585. дои : 10.3390/app13031585 . ISSN 2076-3417 .

[35] Донг, Шуг; Донг, Чуньсяо; Ли, Цзышуан; Ге, Минтао (15 июля 2022 г.). «Метод удаления гауссовского шума, основанный на эмпирическом вейвлет-преобразовании и проверке гипотез» . 2022 г. 3-я Международная конференция по большим данным, искусственному интеллекту и Интернету вещей (ICBAIE) . Сиань, Китай: IEEE. стр. 24–27. дои : 10.1109/ICBAIE56435.2022.9985814 . ISBN 978-1-6654-5160-4 . S2CID 254999960 . Архивировано из оригинала 25 декабря 2022 г. Проверено 9 февраля 2023 г.

[36] Мехди Мафи, Гарольд Мартин, Жан Андриан, Армандо Баррето, Мерседес Кабреризо, Малек Аджуади, «Комплексный обзор импульсных и гауссовых фильтров шумоподавления для цифровых изображений», Signal Processing, vol. 157, стр. 236–260, 2019.

[37] Лю, Пуинь; Ли, Хунсин (2004). «Нечеткие нейронные сети: теория и приложения» . В Касасент, Дэвид П. (ред.). Интеллектуальные роботы и компьютерное зрение XIII: Алгоритмы и компьютерное зрение . Том. 2353. Всемирный научный. стр. 303–325. Бибкод : 1994SPIE.2353..303G . дои : 10.1117/12.188903 . ISBN 978-981-238-786-8 . S2CID 62705333 .

[38] Червяков Н.И.; Ляхов, П.А.; Нагорнов Н.Н. (01.11.2018). «Шум квантования многоуровневых фильтров дискретного вейвлет-преобразования при обработке изображений» . Оптоэлектроника, приборостроение и обработка данных . 54 (6): 608–616. Бибкод : 2018OIDP...54..608C . дои : 10.3103/S8756699018060092 . ISSN 1934-7944 . S2CID 128173262 .

[39] Крачун, Г.; Цзян, Мин; Томпсон, Д.; Мачираджу, Р. (март 2005 г.). «Разработка вейвлетов в пространственной области для сохранения функций в наборах вычислительных данных» . Транзакции IEEE по визуализации и компьютерной графике . 11 (2): 149–159. дои : 10.1109/TVCG.2005.35 . ISSN 1941-0506 . ПМИД 15747638 . S2CID 1715622 . Архивировано из оригинала 21 апреля 2021 г. Проверено 21 апреля 2021 г.

[40] Гаицкий, Пол; Исар, Дорина; Симу, Кэлин (ноябрь 2018 г.). «Банки фильтров на основе вейвлетов для анализа спектра в реальном времени» . Международный симпозиум по электронике и телекоммуникациям (ISETC) 2018 г. стр. 1–4. дои : 10.1109/ISETC.2018.8583929 . ISBN 978-1-5386-5925-0 . S2CID 56599099 . Архивировано из оригинала 21 апреля 2021 г. Проверено 21 апреля 2021 г.

[forouzanfar08-41] Jump up to: ^а ^б Форузанфар, М.; Абришами-Могаддам, Х.; Гадими, С. (июль 2008 г.). «Локально адаптивный многомасштабный байесовский метод для шумоподавления изображений на основе двумерного нормального обратного распределения Гаусса». Международный журнал вейвлетов, мультиразрешения и обработки информации . 6 (4): 653–664. дои : 10.1142/S0219691308002562 . S2CID 31201648 .

[42] Маллат, С. (1998). Вейвлет-тур по обработке сигналов . Лондон: Академическая пресса .

[43] Бесаг, Джулиан (1986). «О статистическом анализе грязных фотографий» (PDF) . Журнал Королевского статистического общества. Серия Б (Методическая) . 48 (3): 259–302. дои : 10.1111/j.2517-6161.1986.tb01412.x . JSTOR 2345426 . Архивировано (PDF) из оригинала 29 августа 2017 г. Проверено 24 сентября 2019 г.

[44] Сейеди, Саид (2018). «Включение метода шумоподавления в рентгеновскую тензорную томографию». Транзакции IEEE по вычислительной визуализации . 4 (1): 137–146. дои : 10.1109/TCI.2018.2794740 . JSTOR 17574903 . S2CID 46793582 .

[45] Дабов, Костадин; Фой, Алессандро; Катковник Владимир; Егиазарян, Карен (16 июля 2007 г.). «Подавление шума изображения с помощью разреженной совместной фильтрации трехмерной области преобразования». Транзакции IEEE при обработке изображений . 16 (8): 2080–2095. Бибкод : 2007ITIP...16.2080D . CiteSeerX 10.1.1.219.5398 . дои : 10.1109/TIP.2007.901238 . ПМИД 17688213 . S2CID 1475121 .

[46] Шмидт, Уве; Рот, Стефан (2014). Поля усадки для эффективного восстановления изображений (PDF) . Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR), конференция IEEE 2014 г. Колумбус, Огайо, США: IEEE. дои : 10.1109/CVPR.2014.349 . ISBN 978-1-4799-5118-5 . Архивировано (PDF) из оригинала 02 января 2018 г. Проверено 3 января 2018 г.

[47] Дитц, Генри (2022). «Улучшенный алгоритм улучшения необработанного изображения с использованием статистической модели ошибки значения пикселя» . Электронная визуализация . 34 (14): 1–6. дои : 10.2352/EI.2022.34.14.COIMG-151 . AI Image Denoiser гораздо более агрессивен, значительно улучшает детализацию, но также применяет сильное сглаживание. DxO PureRAW, который напрямую улучшает необработанное изображение с помощью глубокого обучения, обученного на «миллионах изображений, проанализированных DxO за 15 лет», оказался, пожалуй, самым эффективным из многих протестированных шумоподавителей.

[48] Ульянов Дмитрий; Ведальди, Андреа; Лемпицкий, Виктор (30 ноября 2017 г.). «Глубокий образ Приор». arXiv : 1711.10925v2 [ Видение и распознавание образов. Компьютерное зрение и распознавание образов ].

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]

[ 40 ]

[ 41 ]

[ 42 ]

[ 43 ]

[ 44 ]

[ 45 ]

[ 46 ]

[ 47 ]

[ 48 ]

v т и Обработка видео
Постобработка	Разблокировка Изменение размера Сравнение Деинтерлейсинг шумоподавление Отказ от мерцания
Специальная обработка	Колоризация пленки ( тонировка ) Цветокоррекция Фильм Изображение сверхвысокого разрешения Видео матирование Несжатый Масштабирование пиксельной графики Телекино

В общем

В сейсморазведке

В аудио

Системы шумоподавления на базе компандера

Динамический ограничитель шума и динамическое шумоподавление

Другие подходы

Программное обеспечение

В изображениях

Типы

Удаление

Компромиссы

Разделение цветного и яркостного шума

Линейные сглаживающие фильтры

Анизотропная диффузия

Нелокальные средства

Нелинейные фильтры

Вейвлет-преобразование

Статистические методы

Алгоритмы сопоставления блоков

Случайное поле

Глубокое обучение

Программное обеспечение

См. также

Общие проблемы с шумом

Аудио

Изображения и видео

Похожие проблемы

Ссылки

Внешние ссылки