noise

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    ShiffmanのNature of Codeでの演習では、Processingのnoise()関数を使用してPerlin Noiseを作成するように求められています。ここに私のコードは、私はパーリンノイズ float xSpace = 0; // Signifies "space" between noise() values on the x coordinate. float ySpace

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    私はPython 2.7でOpenCVを使用しています。 私は次のようにグレースケール画像にノイズを追加しようとしています: localvar = skimage.util.random_noise(imgray, mode="localvar") そして私は median_blur = cv2.medianBlur(localvar.astype(np.uint8),3) のようなノイズ

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    私は通常、ユニフォーム、ガウス、ラプラス、ローレンツ、ポアソンなどのデジタル写真で見られるさまざまなノイズモデルを知っています。 写真は通常、様々な種類のノイズを組み合わせたものか、 ノイズ除去ソフトウェアは画像のヒストグラムを読んでノイズ分布を見つけ、それによって画像に含まれるノイズの種類を特定することに依存しますが、これは常に1種類のノイズしかないことを示唆しています。 これについての情報はあ

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    1280 Hzでサンプリングされた500 ms相当のノイズを生成するには、0.1〜640 Hzのフラットな周波数分布と通常の振幅値を分配します。 希望する出力の図は、下のスクリーンショットを参照してください。あなたの質問の Timeplot of waveform, frequency distribution, and histogram of amplitudes

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    現在画像でノイズ除去を行っています。利用可能な唯一の情報がノイズに影響されたグレースケール画像である場合、画像にどのようなノイズ(ガウス、ポアソン、スペックル、ユニフォームなど)が存在するかをどのように識別できますか?ノイズの種類を特定するために考慮できるパラメータは何ですか?私はグレースケール画像を使用しています。

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    CCTV映像の人を検出するプログラムを作ろうとしており、多くの進歩を遂げました。残念なことに、ビデオ内のノイズの量は、サンプルビデオごとに異なるカメラと時刻の間で大きく異なります。これは、必要なNoiseSigmaが1から25まで変化することを意味します。 私はfastNlMeansDenoisingColored関数を使用しましたが、少し助けましたが、NoiseSigmaは依然として問題です。

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    最近、私はKinectセンサノイズモデルのモデリングについていくつかの論文を読んで、ノイズを軸ノイズと横ノイズという2つのカテゴリに分類したと著者は述べています。 Modeling Kinect Sensor Noise for Improved 3D Reconstruction and Trackingはこちら image from paperはどのように彼らのブリーフのアイデアを示しています

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    私はAsus Zenbook UX501VWを使用しています。 最近、私はUbuntu 16.04と最新のカーネルをインストールしました。 私は最終的に最新のカーネルをアップデートした後、最大CPU速度問題、Wi-Fi問題などのいくつかの問題を修正しました。 私はカーネル4.3.5をインストールするために使用しました。誰かがこのカーネルバージョンをいくつかの問題を修正するために推奨した記事を読みま

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    画像にノイズを追加するMATLABコードがあります。さて、ノイズのヒストグラムを表示したいと思います。私は元の画像と騒々しい画像のヒストグラムを実行することができますし、私はそれらの違いを見つけることができますが、私はそれが正しいかどうかは分かりません。ここで は私のコードです: O=im2double(rgb2gray(imread('image2.jpg'))); G=imnoise(O,'

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    私はパーリンノイズアルゴリズムと、与えられたXとY値に基づいてダブルを返すオープンインプレックスノイズアルゴリズムを得ました。私はソフトウェアを設計していると私はどのように知っていただきたいと思います:スケール0-1 double値を持つパーリンノイズが は異なる解像度(すなわち1024年、2048年)でパーリンの構築を許可するが、依然として維持 詳細を追加します。 このため私の現在のコード も規