問題タブ [noise-reduction]

このコードは、さらに処理するために画像内のオブジェクトの境界を単純に推定します

このイメージによく合います。 正しい結果。

ただし、これで試してみると、間違った結果が得られます

（さらに画像を試しましたが、これ以上リンクを投稿できません）

結果は完璧にはほど遠いものでした。ウィーナー フィルターを使用してみました。画像の左側の部分は滑らかになりましたが、右側の部分にはまだ多くのノイズがあります。メディアンフィルターはそれを悪化させます。

このようなノイズを減らすには、どのような方法が最も効果的でしょうか? また、同様の背景を持つ画像で使用しても機能するように、一般化されたソリューションを探しています。

私はアンドロイド開発に非常に慣れていません。音声録音を行うアプリを開発しています。その中で、録音されたオーディオのノイズを除去したいと考えています。組み込みのオプションがあることは知っていますが、カスタムノイズ リダクション アルゴリズムまたはテクニックを試してみたいと思います。

オーディオのノイズリダクション技術はありますか?

私は、イヤフォンまたはヘッドフォンを装着した Android でアクティブ ノイズ リダクションを実現するという、やや野心的なプロジェクトに取り組んでいます。

私の目的は、Androidフォンのマイクで周囲のノイズを録音し、位相を反転させ（オーディオレコードから引き出された短い値の単純な* -1？）、反転した波形をヘッドフォンで再生することです。レイテンシーと振幅がほぼ正しい場合、環境内の機械構造化ノイズを十分に無効化する必要があります。

ここに私がこれまでに持っているものがあります：

私は、Android API が実際にすでに NoiseSuppression アルゴリズムを持っていることを知り、一瞬興奮しました (上でコメントアウトされていることがわかります)。私はそれを使ってテストしましたが、NoiseSuppressor は一定のトーンを無効にするためにあまり機能していないことがわかりました。これは、実際にはボーカル以外の周波数でバンドパス フィルターを実行しているだけだと思います。

だから、私の質問：

1) 上記のコードは、マイクの録音からヘッドフォンでの再生まで約 250 ～ 500 ミリ秒かかります。この遅延はひどいものであり、それを減らすことは素晴らしいことです. そこにどんな提案もいただければ幸いです。

2) レイテンシーがどれほどタイトであっても、再生波形には実際の周囲ノイズ波形からの位相オフセットがあることを理解しています。これは、このオフセットを計算して補正するために、何らかの波形マッチングを実行する必要があることを示唆しています。それがどのように計算されるかについての考えは？

3) レイテンシーの補正に関しては、どのようになりますか? サイクルごとに一連のショートが発生するので、30 ミリ秒または 250 ミリ秒のレイテンシはどのように見えるでしょうか?

このアプローチの根本的な問題は、電話の位置が頭の横にないために何らかのエラーが発生する可能性があることを認識していますが、動的または固定の遅延補正でそれを克服できる可能性があることを願っています.

提案をありがとう。

Speex ライブラリのプリプロセッサをマルチチャンネル オーディオに使用する方法の例を、高低を問わず検索してきました。

のドキュメントにspeex_preprocess_state_init()は、次のように記載されています。

新しい前処理状態を作成します。処理されるチャネルごとに 1 つの状態を作成する必要があります。

これは、各チャネルを個別に呼び出す必要があることを意味すると思いますがspeex_preprocess_run()、プリプロセッサがたまたまあるチャネルから他のチャネルよりも多くのノイズを除去した場合、結果が「歪む」可能性はありませんか?

また、speex_preprocess_run()オーディオが音声と見なされるか、ノイズ/無音と見なされるかを示します。チャネルごとに関数を呼び出す必要がある場合、一方のチャネルが音声と見なされ、もう一方のチャネルがそうでない場合はどうなりますか?

私はこれを考えすぎていますか？

私がやりたいのは、いくつかの植物の画像を撮り、画像から背景の線とノイズを取り除くことです。最終結果は、すべての 1 値がプラントの一部であるバイナリ イメージに変換できることを願っています。手動のしきい値を使用せずにこれを自動的に行う方法はありますか? 私が調べた 1 つの解決策は、ノイズではないものの値を推定してから減算することですが、これは植物の一部を削除することになります。入力画像の例: http://i.imgur.com/utAX6yu.png

タスクを実行しようとしていますが、2 つの問題があります。1 つ目は、画像を撮影して、表面のエッジを検出する必要があります。

これは元の画像です：

これが結果になります。

しかし、私はこれを得ました：

私は非常に単純なコードを使用しています:

ご覧のとおり、非常に簡単ですが、同じイメージはありません。私のフィルターは間違っていますか？

2 番目の問題は次のとおりです。混合係数の行列 を作成する方法がわかりませんmask(x,y)。この行列は、エッジに基づいて作成する必要があります (平坦な領域では値 1 で、エッジに向かって徐々に 0 に減少します)。どのコマンドを使用すればよいですか?

先日、似たようなことを尋ねて、ようやくその部分を解決したのですが、また行き詰まってしまいました。

ノイズ フィルターを作成して、エッジや境界を避けて画像からノイズを除去したいと考えています。私の入力は画像ファイルで、フィルターは平滑化線形 FIR です。

しかし、次の式に従って、結果を元のコンテンツと混合した出力に書き込む必要があります。

ここで: original(x,y)は入力、ノイズのある画像 (たとえば、ガウス ノイズのある画像) になります。 mask(x,y)は、画像のエッジに基づく係数の行列 (すでに完了) であり、filter_output(x,y)は、線形 FIR 後の画像である必要があります。

私の問題は次のとおりです。非常に多くのフィルターとノイズの種類 (ガウス、塩とコショウなど) を試しましたが、良い結果が得られません。私が得る結果（x、y）は、ノイズのある画像と同じです！どんな変更でも。とても奇妙。

どのフィルターが正しいでしょうか? エラーがフィルターにあるのか、コードにあるのかわかりません。しかし、何かが間違って実装されています。これがコードです。

PS:ノイズのない元の画像

何か案が？どうもありがとう！

次の画像 (ナンバー プレート) があり、0.9 の確率でごま塩ノイズの影響を受けました (各ピクセルは 90% の確率で完全に白または完全に黒くなりました)。数字を読みやすくするために、できるだけきれいにする必要があります。私は Python で許可されている基本的なアルゴリズムを持っていますが、変更は許可されています。そして、どうにかしてイメージを明確にする必要があります。画像をピクセルの白黒ビットマップに変換してマトリックスにロードし、すべてのアルゴリズムをマトリックスで直接実行します。私たちは 2 つのバリエーションの中央値を使用します - 私は両方の組み合わせを何度も試しましたが、どちらも役に立ちませんでした - 明確な画像は得られませんでした. どうしても助けが必要です！

コードと画像は、skydrive の次の場所にあります: http://sdrv.ms/1az6sRC コードを使用するには、Python 3.2 が必要であり、Python で画像を表示するには、ディレクトリ内のアドオンをインストールする必要があります。 . クラスマトリックスをインポートする必要があり、関数 clean を含むファイルcleaning.pyには私の試みが含まれています.

どんな助けでも大歓迎です。