噪點(noise)

最新推荐文章于 2025-03-12 15:29:21 发布
转载 最新推荐文章于 2025-03-12 15:29:21 发布 · 794 阅读 · 0

http://zip.nvp.com.tw/forum.php?mod=viewthread&tid=1409&extra=page%3D3

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
03-14 406
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 1041
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 1046
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 4698
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 1050
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。
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 7199
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 1963
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 1868
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去除噪点,OpenCV-去除图像中的噪点
weixin_42302026的博客
12-11 1123
I have an image here with a table.. In the column on the right the background is filled with noiseHow to detect the areas with noise? I only want to apply some kind of filter on the parts with noise b...
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）。...
python版本基于ChatGLM的飞书机器人.zip
08-22
python版本基于ChatGLM的飞书机器人.zip
CSP竞赛动态规划与图论高效代码实现：Dijkstra算法及状态压缩DP的应用与优化
08-22
内容概要：本文聚焦于CSP竞赛中从动态规划到图论的高效代码实现，重点介绍了动态规划中的背包问题及其代码实现，通过状态转移方程和滚动数组优化空间复杂度；阐述了状态压缩的概念，特别是位运算表示状态的方法，适用于子集枚举问题；详细讲解了图论中的Dijkstra算法，利用优先队列优化最短路径计算，确保每次取出距离最小的节点，并进行松弛操作更新邻接节点的最短距离。最后展望了多语言支持的发展趋势以及竞赛平台智能化的趋势。; 适合人群：对CSP竞赛感兴趣并有一定编程基础的学生或爱好者，尤其是希望提高算法竞赛水平的参赛者。; 使用场景及目标：①理解动态规划的核心思想，掌握背包问题的状态转移方程和优化技巧；②学会使用位运算进行状态压缩，解决子集枚举问题；③掌握Dijkstra算法的实现细节，理解优先队列的作用和松弛操作的原理。; 阅读建议：本文涉及较多代码实例，建议读者在阅读过程中亲自编写和调试代码，以便更好地理解和掌握相关算法的实现细节。同时关注未来发展趋势，为参加竞赛做好准备。
电气工程基于阻抗频谱的电缆缺陷检测与定位方法研究：电缆健康监测系统设计及实验验证（论文复现含详细代码及解释）
最新发布
08-22
内容概要：该论文研究了一种基于阻抗频谱的电缆缺陷检测与定位方法。主要内容包括：(1)建立含局部缺陷的电缆模型，通过Matlab仿真分析局部过热、老化、破损对电缆参数的影响；(2)提出新型积分变换方法将阻抗频谱从频域转换到空间域实现缺陷定位，并对60m~1000m电缆进行多缺陷定位仿真；(3)通过实验验证了15m-82m电缆的缺陷类型判别和定位的可行性，相比传统方法具有更高准确性和抗干扰性。研究为电缆缺陷检测提供了新思路。 适合人群：从事电力电缆维护与检测的技术人员、研究人员以及相关专业的高校师生。 使用场景及目标：①电力系统中电缆的定期巡检和故障排查；②电缆制造商的质量控制和产品测试；③提高电缆缺陷检测的准确性和效率，降低维护成本和风险。 其他说明：论文详细介绍了电缆建模、参数仿真、阻抗谱特征分析、缺陷定位算法和老化状态评估等核心技术环节，并通过实验验证了方法的有效性。文中还提供了大量Python代码实现，便于读者理解和复现研究结果。此外，该研究提出了多项创新点，如无衰减核函数积分变换、阻抗谱特征与缺陷类型的映射关系等，为后续研究和技术应用奠定了基础。
《Selenium3自动化测试实战--基于Python语言》书中代码.zip
08-22
《Selenium3自动化测试实战--基于Python语言》书中代码.zip
ctkqiang_HuaTuoAI_27288_1755685691704.zip
08-22
ctkqiang_HuaTuoAI_27288_1755685691704.zip
噪点控制
03-12
<think>好的，我现在需要处理用户关于噪点控制技术及方法的查询。首先，用户希望了解相关的技术和方法，所以我需要确保覆盖不同的噪点控制策略，可能包括硬件和软件方面的解决方案。 第一步，我应该调用网络搜索工具，查找噪点控制的主要方法。可能的关键词包括“噪点控制技术”、“图像降噪方法”、“摄影噪点减少”等。搜索结果可能会提到硬件优化，比如传感器技术和ISO设置，以及软件算法，比如多帧合成和AI降噪。 接下来，需要整合这些信息，按照用户的要求分点说明，避免使用步骤词汇。每个方法需要清晰解释，可能包括原理或操作示例。比如，硬件方法中的传感器尺寸和ISO设置，软件中的多帧降噪和AI算法，以及后期处理工具如Topaz DeNoise AI和DxO DeepPRIME。 然后，注意格式要求，特别是数学公式和代码的格式。虽然这个问题可能不涉及太多公式，但如果提到算法如BM3D，可能需要给出公式。例如，BM3D算法的公式需要正确使用$$包裹。代码部分如果有示例，比如使用Python的OpenCV进行降噪，需要正确标注语言类型并用三个反引号包裹。 还需要检查是否在每个方法间换行，避免第一人称和步骤词汇。确保引用内容分散在回答中，而不是集中在末尾。例如，在解释多帧合成时，可以提到Adobe Lightroom或Photoshop的应用，而不需要单独列出引用来源。 最后，生成相关问题部分。需要考虑用户可能的后续问题，比如不同场景的最佳降噪方法，高ISO与噪点的关系，或者软件算法的比较。确保至少三个问题，用数字标号，格式正确，标题在同一行。 现在，整理所有信息，确保符合所有格式要求，分点说明，正确使用公式和代码格式（如果有），并在最后添加相关问题部分。</think>噪点控制技术可分为硬件优化和软件处理两大类，以下是核心方法及实施要点： **硬件级控制** 大尺寸图像传感器能捕获更多光线，降低高ISO带来的噪点幅度。全画幅相机在低光环境下噪点表现优于APS-C画幅设备。合理控制ISO值范围，避免长时间使用ISO 6400以上参数，部分新型微单相机通过双增益电路设计改善高感表现 **多帧降噪技术** 通过连续拍摄多张照片进行像素级比对，自动识别并消除随机噪点。该技术常见于夜景模式，需配合三脚架使用确保画面一致性。RAW格式拍摄可为后期处理保留更多细节，配合Adobe Lightroom的"去杂色"工具能有效分离细节与噪点 **AI降噪算法** 基于深度学习的降噪模型如Noise2Noise、DnCNN，利用卷积神经网络区分图像特征与噪声模式。Topaz DeNoise AI采用非局部均值算法，数学表达式为： $$\hat{x}(i) = \frac{\sum_{j\in S}w(i,j)y(j)}{\sum_{j\in S}w(i,j)}$$ 其中$w(i,j)$表示像素相似度权重，$y(j)$为噪声像素值。DxO DeepPRIME算法结合RAW文件原始数据，在解马赛克前进行降噪处理 **后期处理技巧** Photoshop中的Camera Raw滤镜提供细节/平滑度双滑块调节，建议保持锐化值在20-40之间，细节保留阈值设为50-70。局部降噪可使用蒙版工具保护主体细节，对背景区域实施更强降噪 ```python # OpenCV非局部均值降噪示例 import cv2 img = cv2.imread('noisy_image.jpg') dst = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 10, 10, 7, 21) cv2.imwrite('denoised.jpg', dst) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值