噪點(noise)

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噪點(noise)：也稱為噪聲、噪音，主要是指影像感測裝置在感光接收信號後，影像信號輸出的過程中所產生影像的粗糙部分。影像看起來就像被弄髒了，佈滿一些細小的糙點，為影像中不該出現的外來像素，通常由電子干擾所產生。

ShaderJoy —— 噪声之美，大家一起 “噪” 起来 【GLSL】
ShaderJoy 的兴趣技术杂货铺
06-19 1万+
本文是学习了CandyCat的博客之后写的一个小结，女神的博客理论写得非常详尽，看完有种如沐春风的感觉。 1.若干常见噪声类型 先上个效果图： 从左到右依次为：1.Perlin噪声，2.FBM叠加的分形噪声，3.对FBM绝对值叠加的分形噪声，4.值噪声，5. Simplex噪声。 以下代码是基于ShaderToy的作者Inigo Quilez的demo进行二次修改的，并添加...
node-noise3d:JavaScript中的3D噪点
05-03
noise3d 安装 npm install noise3d 用法 var noise = require ( "noise3d" ) ; var perlin = noise . createPerlin ( { interpolation : noise . interpolation . linear , permutation : noise . array . shuffle...
噪点 Noise
藏经阁
03-14 407
左图中有大量的斑驳无用黑点，就是噪点 经过滤波处理，过滤噪点，可得到右边较清楚的图
UE5 噪点(vector noise)
qqQQqsadfj的博客
04-22 1051
瓷砖状Noise方块状噪点。
使用CSS实现多种Noise噪点效果
sinat_40572875的博客
11-29 1059
CSS属性mask遮罩SVG滤镜CSS属性filter滤镜CSS属性元素混合CSS属性图像缩放。
Unity Shader - Noise 噪点图 - 实现简单山脉
Jave.Lin 的学习笔记
08-23 4699
References Noise HardwareKen Perlin 【图形学】谈谈噪声 [图形学] 柏林噪声 （perlin noise） Noise and Turbulence Lake in highland - 里头有noise的fbm，应用在云、山脉、水波 ...
谈谈渲染技术中的高光噪点
欢迎来到《技术探索》，这是一个专注于游戏开发技术的博客。在这里，我们将深入探讨游戏引擎、图形渲染、人工智能、物理模拟等领域的最新技术和最佳实践。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，我们都希望为您提供有价值的见解和实用的技巧。
03-12 1061
高光噪点是渲染技术中常见的问题，主要由采样不足、反射模型、材质属性和光源特性等因素引起。通过提高采样率、使用更复杂的光照模型、调整材质属性、应用抗锯齿技术和后处理效果等方法，可以有效减少高光噪点的出现，从而提高渲染效果的质量。关于高光噪点的讨论可以进一步深入，以下是一些更详细的内容，包括高光噪点的具体表现、优化技术、以及在不同渲染管线中的处理方法。
Imatest 图像质量分析参数-噪点（Noise）
最新发布
weixin_64706696的博客
09-04 250
本文介绍了图像噪点的基本概念、影响因素及测量技术。噪点分为随机噪点和固定图案噪点，其中ISO灵敏度对噪点产生重要影响。信噪比(SNR)是衡量噪点的重要参数，可通过专业软件和测试卡进行测量。文章特别指出RAW文件能更准确反映传感器性能，而处理后图像则受算法影响。最后探讨了降噪算法的评估方法，强调需在去除噪点的同时保留细节。
Unity Shader - Noise 噪点应用，实现类似流水的表面效果
Jave.Lin 的学习笔记
08-12 7213
整体效果 水平流动 垂直流动 扰动放大+扰动速度=激流 PerlinNoise 纹理 详细参考：柏林噪声(Perlin Noise)(译) 下面简单说说 柏林噪点可以用不同的平滑波函数来叠加，即可组合出柏林噪点 如下： 将它们叠加在一起 同样，柏林噪点生成的噪点图（其实都是波的高低数据），也可以叠加，组合出另一个噪点图 上面6个噪点图，叠加在一起，如下图： 是不是很像云朵、烟雾一...
生成有噪点的图像
StuTan
12-22 1970
介绍 我们都知道在 RGB 色彩空间下，若三个值均为255，则该像素为白色，若三个值均为0，则为黑色，通过这个原理，我们可以随机设置几个点像素值为黑色或者白色，成为该图像的噪点。 代码 import numpy as np import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread(r"E:/tu/13.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) rows, cols, c...
android camera噪点,拍照时总是有很多噪点怎么办？方法很简单但你还真不知道
weixin_39717110的博客
05-29 1876
原标题：拍照时总是有很多噪点怎么办？方法很简单但你还真不知道摄影时很多小伙伴对颗粒感格外偏爱，总觉得这种质感能让照片更耐看。可悲的是，有些人盲目沉迷这种效果，噪点让人像都成麻子脸了还洋洋自得。 颗粒感虽好，但每种题材的照片都追求这种效果，只能是让噪点毁掉你的作品。其实，噪点一般是我们拍摄时需要避免的对象，少噪点照片才能清晰美观不是？ 那么，摄影时怎么有效减少噪点？别苦恼，明白噪点产生的原因后，无论...
Python-Noise2Noise是Keras的一个实现可用于处理现实生活中的噪点图像
08-09
在"Python-Noise2Noise是Keras的一个实现可用于处理现实生活中的噪点图像"这一主题中，我们将深入探讨Noise2Noise的工作原理、应用以及如何在实际项目中利用它。 Noise2Noise的核心思想是利用图像中的随机噪声作为...
自制-unity根据任意噪点图生产卡通地形shader
07-09
利用noise图片完成一个卡通类的shader 1：可根据任意噪点图片动态生产地形 2：参数动态修改生成网格精度 3：根据高度不同，调整颜色
AE PR 降噪插件 REVisionFX.DE-Noise.v3.0.2.zip
04-21
RE:visionFX DE:Noise v3.0版本最大亮点：支持GPU加速与新的降噪方法。 DE:Noise插件可以很容易地除去多余的噪音。DE:Noise可以从杂散噪声处理的帧到帧的缺陷，从细数字/电子噪声斑点的斑点（例如在胶片上的污垢）。...
前端开发基于jQuery的选择器与DOM操作技术：网页元素精准定位及动态交互功能实现
09-03
内容概要：本文系统介绍了jQuery的基础知识，涵盖其概念、优势、开发环境搭建、核心语法与选择器、DOM遍历与操作方法，以及事件处理机制。文章强调jQuery作为轻量级JavaScript库在简化DOM操作、跨浏览器兼容性及提升开发效率方面的突出作用，并通过大量代码示例详细讲解了选择器（如标签、类、ID、属性、自定义及表单选择器）、DOM遍历方法（如filter、next、siblings等）、元素访问方式（.get()和索引访问）以及事件绑定与委托（如on、off、hover、ready等），帮助读者掌握jQuery的核心使用技巧。; 适合人群：具备HTML、CSS和JavaScript基础，初入前端领域的开发者或希望巩固jQuery基础的1-3年经验研发人员。; 使用场景及目标：①快速实现DOM元素选取与操作，提升页面交互开发效率；②理解jQuery事件机制与DOM遍历逻辑，用于传统项目维护或兼容性开发；③为学习现代前端框架前打下扎实的JavaScript操作基础。; 阅读建议：建议结合文中示例动手实践，重点理解选择器的使用场景与事件委托机制，注意区分jQuery对象与原生DOM对象的操作差异，并在实际项目中逐步应用所学内容以加深理解。
DeepSeek类AI在图书馆智慧服务中的应用与技术考量.docx
09-03
DeepSeek类AI在图书馆智慧服务中的应用与技术考量.docx
jsfuck自动解码工具.zip
09-03
jsfuck自动解码工具
COMSOL仿真模型展现手性结构
09-03
利用COMSOL软件进行手性结构电磁仿真的具体步骤和技术细节。主要内容涵盖如何构建手性结构的通用模型，以及如何精确计算不同极化状态（如左旋圆极化、右旋圆极化）下的透射率(Tlr, Trl, Trr, Tll)和反射率(Rlr, Rrl, Rrr, Rll)分量。文中特别强调了极化分量计算的关键点，包括正确应用MATLAB脚本进行电场分量的矢量合成与投影运算，确保极化方向的一致性和准确性。此外，还提供了能量守恒检查的方法，用于验证模型的可靠性。 适合人群：从事电磁仿真、光学器件设计的研究人员和工程师，尤其是那些需要深入了解手性材料电磁特性的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望掌握COMSOL多物理场仿真工具在手性结构电磁特性研究中的应用，旨在提高仿真精度和效率，避免常见错误，确保仿真结果的可靠性和一致性。 其他说明：文中提供的MATLAB代码片段有助于读者更好地理解和实施具体的计算过程，同时提醒了一些常见的陷阱和注意事项，帮助用户规避潜在的问题。
VMD-MFRFNN_VMD-MFRFNN.zip
09-03
VMD-MFRFNN_VMD-MFRFNN.zip
噪点控制
03-12
基于深度学习的降噪模型如Noise2Noise、DnCNN，利用卷积神经网络区分图像特征与噪声模式。Topaz DeNoise AI采用非局部均值算法，数学表达式为： $$\hat{x}(i) = \frac{\sum_{j\in S}w(i,j)y(j)}{\sum_{j\in S}w(i,j)...
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