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图像噪声最新视觉报道_图像噪声的类型和特点(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

图像噪声

K-Means创新，性能大增！ K-Means聚类算法在学术界和工业界一直备受青睐，因为它简单、易实现且高效。该算法能够处理大规模数据集，广泛应用于各种领域。然而，基础的K-Means对异常值和噪声敏感，这为我们提供了创新的机会。为了帮助大家在研究中取得突破，我们整理了12种K-Means聚类的创新思路，并提供相应的源代码。这些方法旨在提高聚类的准确性和效率，解决基础K-Means存在的问题。 𐟔 探索新的初始化方法：通过改进初始质心的选择方式，可以避免陷入局部最优解。 𐟓ˆ 利用外部数据源：结合其他数据源，如社交网络信息或专家知识，来优化聚类结果。 𐟌 结合其他算法：将K-Means与其他机器学习算法相结合，如支持向量机或决策树，以提升性能。 𐟔砦”𙨿›距离度量：通过引入新的距离度量方法，如马氏距离或余弦相似度，来处理不同类型的数据。 𐟓Š 动态调整聚类数量：根据数据集的变化，自动调整所需的聚类数量，以适应不同场景。 𐟛᯸ 增强鲁棒性：通过引入异常值检测和噪声过滤机制，提高K-Means对异常值和噪声的抵抗力。 𐟌 跨领域应用：将K-Means应用于新的领域，如图像处理或自然语言处理，以探索其潜在的应用价值。 𐟓ˆ 优化计算效率：通过改进算法的并行化或使用更高效的计算资源，来加速聚类过程。 𐟔 引入新的初始化方法：探索不同的初始化策略，如基于密度或基于空间的初始化方法。 𐟓Š 动态调整聚类数量：根据数据集的变化，自动调整所需的聚类数量，以适应不同场景。 𐟛᯸ 增强鲁棒性：通过引入异常值检测和噪声过滤机制，提高K-Means对异常值和噪声的抵抗力。 𐟌 跨领域应用：将K-Means应用于新的领域，如图像处理或自然语言处理，以探索其潜在的应用价值。这些创新思路旨在提升K-Means聚类的性能和准确性，为研究者和工程师提供更多的选择和灵感。

𐟓𗧛𘦜𚤸ŽCCD相机的差异 𐟤” 你是否好奇相机和CCD相机之间的区别呢？ 𐟓𑠧›𘦜𚯼Œ作为一个广泛的概念，涵盖了各种类型的摄影设备。从专业的单反相机到便携的卡片式相机，它们都使用不同的传感器技术。 𐟔 而CCD相机，特指那些使用CCD（电荷耦合器件）作为传感器的相机。CCD传感器对光线极为敏感，能够在低光照条件下捕捉细节，且生成的图像噪声低、动态范围广。 𐟌Ÿ 主要特点： - 高灵敏度：CCD传感器能捕捉低光照下的细节。 - 低噪声：图像质量高，清晰度好。 - 高动态范围：从暗到亮的光照都能捕捉。 - 一致性好：像素响应一致，颜色还原准确。 𐟚렧𜺧‚𙯼š - 成本高：比CMOS传感器更昂贵。 - 功耗大：耗电量相对较多。 - 速度慢：读出速度不如CMOS传感器。 𐟒ᠩš着技术进步，CMOS传感器在消费级数码相机和智能手机中逐渐取代了CCD。它具有低成本、低功耗和快速读出的优势。 𐟓Œ 小贴士：大多数卡片式相机其实就是CCD相机，但并非所有卡片机都是哦！只有使用CCD传感器的卡片相机才能被称为CCD相机。

来自法国艾克斯-马赛大学Guillaume Baffou团队在Light: Science & Applications上发表论文，比较了几种最常用的QPM技术，特别是它们的相对准确度，即精确度和真实性。其中包括了8种QPM技术，即DHM, CGM/QLSI, FPM, DPM, PSI, SLIM和TIE。为了全面评估它们的相对准确度，团队给出了8种显微镜所产生图像模型的数值模拟结果。作者团队提出的算法能够计算QPM图像，包括噪声幅度和可能存在的固有伪影。Light | 定量相位显微镜：精度比较「Light: Science & Applications」

图像质量管理：从基础到进阶 𐟌Ÿ 图像质量管理概述图像质量，简单来说，就是影像的清晰度和细节展现能力。好的图像质量是诊断准确性的基础。而质量管理（QM）则是指导和控制影像质量的一系列活动，包括质量保证（QA）和质量控制（QC）。 𐟎𔨩‡管理的目标质量管理的目标是实现价值、危害和利益的最优化。具体来说，就是以最低的辐射剂量获得最佳的影像质量，减少电离辐射对人体的危害，并保障设备的正常运行。 𐟓ˆ 全面质量管理（TQM）全面质量管理（TQM）是一种管理理念，强调以服务对象为导向，注重预防为主，用数字说话，按照计划、执行、检查和总结（PDCA）的全面管理模式。 𐟓‰ 持续质量改进（CQI）持续质量改进（CQI）的目的是使质量达到最优、更高的标准。通过不断改进，减少受检者的辐射剂量，提升影像学检查的质量。 𐟌 主观评价法主观评价法主要包括分辨力评价法、模糊数学评价法和ROC曲线法。ROC曲线法是其中最广泛使用的一种方法。 𐟔젥炨𛷦𓕊客观评价法包括均方根值（RMS）和维纳频谱（WS）评价法、调制传递函数（MTF）评价法和噪声等价量子数（NEQ）和量子检出效率（DQE）评价法。这些方法主要用于描述X线影像的噪声和分辨率特性。 𐟓Š 综合评价法综合评价法是主观评价法和客观评价法的结合。它以诊断要求为依据，用物理参量作为客观评价指标，再以成像的技术条件作为保证，三者有机结合，尽量减少受检者的辐射剂量。 𐟓 成像技术参数为了满足诊断学要求，成像技术参数必须合理组合。包括摄影设备、标称焦点、管电压、总过滤、滤线栅比、摄影距离、照射野大小控制、曝光时间等。 𐟓Š 影像密度值范围密度是构成影像的基础，对比度是影像形成的本质。标准影像必须遵守的一般规则包括影像显示能满足诊断学要求、影像注释完整无误、无任何技术操作缺陷等。 𐟛᯸ 影像屏蔽对检查部位之外的辐射敏感组织和器官应加以屏蔽，确保影像显示锐利度好，噪声水平适度，曝光指数在推荐范围内。

𐟎已0p超清视频生成新体验！ 𐟎‰Open-Sora又有大动作啦！现在支持单镜头长达16秒的视频生成，分辨率更是高达720p，给你带来前所未有的超清视觉享受。 𐟎褸仅如此，Open-Sora还提供了多宽高比支持，无论是文本到图像、文本到视频，还是图像到视频、视频到视频，都能轻松应对，满足你的各种创作需求。 𐟛 ️技术方面，Open-Sora采用了先进的ST-DiT-2架构，提升了训练的稳定性和性能。同时，位置编码优化和QK归一化技术也确保了半精度训练的稳定性，让你的视频生成更加完美。 𐟚€而且，Open-Sora还采用了多阶段训练技术，从144p到720p，逐步提升视频质量，确保你看到的每一帧都是高清重现。 𐟎覭䥤–，Open-Sora还引入了条件化处理和随机掩码策略，支持图像和视频的条件化处理，让你的创作更加灵活多变。 𐟓š在数据处理方面，Open-Sora优化了数据集，提升了模型的效能。同时，自动化流程也让你无需手动处理场景分割、字幕处理等繁琐事务。 𐟎ž️最后，Open-Sora的视频生成效果也是一绝！文字描述转化为动态视频，捕捉你脑中的每一个精彩瞬间。而且支持多种分辨率的视频生成，让你随心所欲地调整视频大小。 𐟎列ꦝ导ŒOpen-Sora还将继续优化和完善自身功能，解决噪声问题、时间一致性等问题，为你带来更加出色的视频生成体验。敬请期待！

今天聊聊ISP。还是老规矩，我说的不一定对，欢迎大家指正。大家都知道，ISP（图像信号处理器）本来就是作为成像处理存在的。在数码相机最开始，ISP对图像质量就发挥了决定性作用。传统ISP主要做以下工作 1）首先对于AE 和AF,开始作为一旦设定就无法更改了，所以曝光是否准确，对焦是否准确就非常关键，当然现在还有OIS的补偿算法，基本决定了你的图像是不是天生丽质。当然现在有些，HDR曝光，EDOF包围对焦，选帧策略，能稍微补救一点，但是还远没有到后期能补救的程度。 2）其次ISP.重要工作是BLC, LSC,BPC，PSFC等等补偿镜头和sensor基本都黑电平，坏点，光学的shading等等的这些都要根据器件标定来设置。把这些都处理好了以后，理论上就是一个线性的带噪声的RAW信号了。 3）下一步主要任务就是图像的恢复，就是把噪声去除，把各种CFA单通道信号恢复到三通道。这其实也极大的决定了图像质量。就和整容对于美女的重要性一样。理论上这些都是在RAW线性域处理最好，而且降噪最好在噪声分布没有被破坏的时候，因为传统的滤波器的方法是假设信号无关噪声满足泊松分布，信号相关噪声满足NLM分布。这些都是在信号做非线性增强之前。当然demosaik恢复颜色通道也是非常重要，这相当于把单通道恢复三通道，相当于把频域调质之后的亮度信息和色度信息要用梳状滤波器恢复，防止混叠，设计起来还是比较复杂。 4）下一步就是把线性域信号增强到非线性域，这里有全局gamma，局部对比度，3D LUT, CCM，sharpness，还有各种曲线等等，这些你可以想成化妆。都属于后期增强的工作。好，所以这些做完了，就基本有了一个比较好的图像。再经过一些压缩就生成了可以分享的jpeg。好，那么这个通路的问题是什么？ 1）首先这个通路为了应对预览和录像的实时处理，基本都是ASIC化的，所以在为了保证各个模块直接的数据传输，和成本的要求，各个模块之间的传输基本要控制在14bit之类。廉价一点的要求12bit。这些对于老的算法当然没问题，但是如果对于滤波器系数比较大，降噪，增强比较厉害，就很容易有截断发生。这是为啥相机大家都愿意用输出RAW,在PC上用软件处理。因为第一算法更先进，第二浮点不会截断 2）在传统ISP通路因为不断迭代硬件的原因，有些模块的位置并不合理，比如降噪理论上要在demosaik前面。BLC要在DPC前面，DPC和降噪是不是要合一。3DLUT和CCM位置应该如何放?局部对比度和全局对比度如何放？是否应该有一个统一降位宽都模块在最后等等 3）在多帧AIRAW盛行都今天，如何把多帧的处理嵌入到ISP通路，同时保持可调试性。 4）在考虑器件控制的通路，如何有个模块决策包围曝光和对焦的逻辑。还有就是多帧的配置如何确保动态范围和降噪平衡。 …… 当然，还有一些比较细节，就保密了。总体来说ISP更新势在必行。

一起来学知识|扩散模型的论文公式及解释 1.如图2所示，这段话描述了一个基于高斯分布的扩散模型(Diffusion Model)的前向和逆向过程。它解释了如何通过高斯噪声逐步退化图像，并在逆过程通过学习的方式恢复原始图像。公式(1)描述了从时间步 t-1 到 t 的前向扩散过程。 2.如图3所示，逆向过程(Reverse Process)逆向过程的目标是通过学习消除前向过程中带入的噪声，最终从噪声恢复出原始数据。要做到这点，需要通过神经网络学习逆向分布，并通过迭代采样逐步恢复数据。公式(3)描述了这个过程。#一年一度开学季# #大学新生 #大学学习#

通用相机与数字相机：你了解它们的区别吗？ 𐟓𘠧›𘦜𚧱𛥞‹及其优势模拟相机：通过传输连续变化的电子信号来记录图像，成本低且操作简单。然而，其分辨率和帧速率有限，且容易受到电子噪声的影响，导致图像质量下降。数字相机：采用二进制数据（“1”和“0”数字流）传输图像信息，具有更高的分辨率、帧速率和更低的噪声。尽管价格较高且设置复杂，但其在图像质量和功能上的优势使其成为机器视觉领域的首选。 𐟔„ 扫描方式隔行扫描：传统CCD相机多采用隔行扫描，将传感器分为奇数和偶数视场交替扫描。这种方式在高速应用中易产生重影和模糊，因为物体在扫描间隔内可能已移动。逐行扫描：按顺序扫描每一行，解决了高速运动中的图像模糊问题。但输出未标准化，需配合特定硬件使用。 𐟓 相机扫描类型面扫描相机：适用于静态或低速运动物体的成像，常见于普通数码相机。线扫描相机：像素线性排列，适用于高速或长条形物体的成像，通过软件逐线捕捉和重建图像。 𐟕’ 时间延迟积分(TDI) 传统线扫描：每行曝光时间短，需大量照明。 TDI线扫描：通过多次曝光累加信号，降低噪声，增加信号强度，适用于低光环境或高速运动物体的成像。 𐟔Œ 数字相机接口捕获板：用于将模拟相机信号转换为数字信号，便于计算机处理。 FireWire（IEEE 1394）：流行的等时串行接口，支持多台相机连接和电力传输，但需注意热插拔可能损坏设备。 Camera Link⮯𜚤𘓤𘺦œ𚥙訧†觉设计的高速串行接口，需独立供电，支持高带宽数据传输，适用于极端高速应用。 GigE（GigE Vision标准）：基于千兆以太网，使用标准Cat-5/6电缆，支持多相机连接和同步，支持热插拔，适合长距离传输。 USB（通用串行总线）：广泛可用，但受限于总线带宽和计算机性能。 CoaXPress：高带宽单一电缆接口，支持长距离传输和电力传输，适用于高端机器视觉应用。 𐟔Œ 供电与软件许多相机接口支持通过信号电缆远程供电，但高性能相机可能需要独立电源。以太网供电(PoE)技术允许通过GigE电缆供电，适用于空间受限或户外应用。成像软件方面，可选择相机特定的SDK或第三方软件。SDK提供丰富的API和代码库，适合开发定制程序；第三方软件支持多相机和多接口，但需确保兼容性和最终功能。 𐟔 选择适合的相机机器视觉应用的相机类型和接口选择多样，每种类型都有其独特的优势和适用场景。通过了解这些知识，可以选择最合适的相机组合，实现最佳成像效果。

来自哈尔滨工业大学赵唯淞教授团队在Nature Methods上发表论文，提出了一种自启发学习超分辨去噪方法。首先利用超分辨系统的空间采样冗余特性设计自监督数据生成策略，从单张图像生成所需的噪声对图像作为数据集；同时开发自约束学习策略，进一步提高去噪性能和数据效率，仅使用单一噪声图像即可去噪，在无需大训练集和高信噪比真值图像的条件下，将光子效率提升了两个数量级，实现了在低光照条件下的温和、长时程活体成像。此外，SN2N可与多种常用光学超分辨显微成像技术结合，成为一种易于使用的光子通量提升工具。Nature Methods | 自启发学习超分辨去噪方法

lMX577-AACK是一款对角线长度为7.857毫米（类型为1/2.3）的12.3兆像素CMOS有源像素类型叠加图像传感器，具有方像素阵列。它采用索尼的堆叠式CMOS图像传感器技术，通过列并行A/D转换电路实现高速图像采集，并通过背面发光成像像素结构实现高灵敏度和低噪声图像（与传统CMOS图像传感器相比）。R、G、B颜料采用原色光学滤色器。它为电子快门配备了可变集成时间。它在三种电源电压下工作:模拟2.8V，数字1.05V和输入/输出接口.8V，并实现低功耗。此外，本产品专为消费类摄像机而设计。在其他应用程序中使用这个时。索尼半导体解决方案公司不保证产品的质量和可靠性。因此，不要在消费类摄像机以外的应用中忽略这一点。此外，由于这是一个标准产品，因此无法支持单独的规格更改。如果您有任何问题，请咨询您的索尼半导体解决方案公司的销售代表#IMX577# #索尼IMX577#

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