影像降噪演算法

2020年11月5日 — 若雜訊的數值大於周遭像素非常多，平滑法的效果會變得很差，因為數值差距太大，取均值降噪後仍會被視為雜訊。這時改取中值（Median）代替，則可改善雜 ...

2020年11月4日 — 針對影像的雜訊干擾、灰階分布集中等問題，可綜合應用面罩（Mask）、捲積（Convolution）等技巧，對局部像素做加權運算，達到影像降噪的效果。

近年隨著智慧型手機、網際網路、以及社群媒體的蓬勃發展與普及化，透過數位影像傳遞資訊之方式逐漸廣為使用，而影像降噪相關等可提升影像品質之演算法顯得更加重要。

受惠於影像分析技術在各個環節的突破，藉由影像辨識方案來解決問題的接受度持續提升，然而影像感測器中雜訊的存在影響了影像系統的效能，為了更能有效地消除雜訊， ...

2018年12月7日 — 映像變換域去噪方法是對映像進行某種變換，將映像從空間域轉換到變換域，再對變換域中的變換係數進行處理，再進行反變換將映像從變換域轉換到空間域來達到 ...

由 謝祥園 著作 · 2019 — 利用傳統的平滑濾波進行影像雜訊去除工作，並無法保有影像中所具有的細微特徵與實質內容。如何降低雜訊且未遺失影像中的邊緣與銳利結構為一個挑戰性的工作。

2022年8月25日 — MultiNeRF整合了今年電腦視覺和圖形辨識（CVPR）大會公布的三項影像降噪AI演算法，支援無邊界360場景的圖像合成，可渲染出完整的3D物體和場景，使影像 ...

這個結果告訴了我們，影像降噪的演算法可行性似乎滿高的，但其實不然。對於降噪的演算法來說，是非常困難去辨別雜訊以及圖片中的「小細節」有可能同時把這些元素都移除。

這個結果告訴了我們，影像降噪的演算法可行性似乎滿高的，但其實不然。對於降噪的演算法來說，是非常困難去辨別雜訊以及圖片中的「小細節」有可能同時把這些元素都移除。

因此，大多數降噪演算法會將圖像細節分為色度和明度組件，並對色度進行更多的降噪處理。 線性平滑濾波器. 濾波器是十分常見的影像降噪方式，如：低通濾波器與平滑濾波器。