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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

35 篇 专利

馆藏范围

35 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 湖南大学
2 篇 中国科学院自动化...
2 篇 中国科学院沈阳自...
2 篇 华中师范大学
2 篇 无锡中星微电子有...
2 篇 山东科技大学
2 篇 华为技术有限公司
2 篇 杭州雄迈集成电路...
2 篇 北京凯芯微科技有...
1 篇 西安邮电大学
1 篇 上海富瀚微电子股...
1 篇 赛轮思经营公司
1 篇 江西财经大学
1 篇 ut斯达康通讯有限...
1 篇 联芯科技有限公司
1 篇 广东睿盟计算机科...
1 篇 中科方寸知微科技...
1 篇 大连海事大学
1 篇 南京景曜智能科技...
1 篇 安徽至博光电科技...

作者

3 篇 王军
3 篇 尚宇盟
3 篇 陈咏
3 篇 陈阳
2 篇 董再励
2 篇 孙帮勇
2 篇 徐如意
2 篇 韩睿
2 篇 缪磊
2 篇 孙洋
2 篇 亓家宝
2 篇 汤晓莉
2 篇 张一凡
2 篇 李明
2 篇 赵兴运
2 篇 孙庆帅
2 篇 罗宇
2 篇 胡作磊
2 篇 张英杰
2 篇 陈靓影

语言

35 篇 中文

检索条件"主题词=噪声估计模块"

共 35 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

融合自监督盲点网络和噪声估计模块的真实图像去噪方法

融合自监督盲点网络和噪声估计模块的真实图像去噪方法

引用

作者：王怡洋王邵宇 116026 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号

本发明提供一种融合自监督盲点网络和噪声估计模块的真实图像去噪方法，包括：构建真实噪声图像数据集，将真实噪声图像数据集分为训练集和测试集；构建真实噪声去噪模型，包括：将NV模块、不可见噪声去噪模块和可见噪声去噪模块结合BS... 详细信息

标准号: CN117994158A

本发明提供一种融合自监督盲点网络和噪声估计模块的真实图像去噪方法，包括：构建真实噪声图像数据集，将真实噪声图像数据集分为训练集和测试集；构建真实噪声去噪模型，包括：将NV模块、不可见噪声去噪模块和可见噪声去噪模块结合BSN网络；采用训练集对真实噪声去噪模型进行训练，得到训练后的真实噪声去噪模型；将测试集输入训练后的真实噪声去噪模型得到去噪图像，不仅能够有效的去除噪声还能保留原有图像细节，在自监督真实世界图像去噪领域展现出了最先进的性能。

关键词：去噪噪声噪声图像测试集数据集训练集构建噪声估计模块模块结合图像去噪图像细节真实世界真实图像不可见去除盲点网络图像监督融合保留

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一种基于噪声注意力图指导的微光图像增强方法

一种基于噪声注意力图指导的微光图像增强方法

引用

作者：孙帮勇赵兴运 211135 江苏省南京市麒麟科技创新园创研路266号人工智能产业园6号楼7层

本发明公开了一种基于噪声注意力图指导的微光图像增强方法，步骤包括：步骤1、构建噪声估计模块，该噪声估计模块的输入为原始微光图像，大小为H*W*3；该噪声估计模块的输出是大小为H*W*1的特征图；步骤2、构建增强网络模块，该增强网... 详细信息

标准号: CN113643202B

本发明公开了一种基于噪声注意力图指导的微光图像增强方法，步骤包括：步骤1、构建噪声估计模块，该噪声估计模块的输入为原始微光图像，大小为H*W*3；该噪声估计模块的输出是大小为H*W*1的特征图；步骤2、构建增强网络模块，该增强网络模块的输入数据是步骤1的输出特征与原始微光图像，大小为H*W*4；该增强网络模块的输出是增强后的图像，大小为H*W*3；增强网络模块包含了编码器、ResidualBlock以及解码器。本发明的方法，可以有效对单张微光图像进行增强，在噪声注意力图指导下拥有良好的去噪性能，且不会出现颜色失真以及能保留原图纹理细节，在不同数据集上具有很好的泛化能力。

关键词：网络模块微光图像噪声估计模块构建噪声解码器输出特征纹理细节颜色失真输出编码器数据集特征图去噪图像保留

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一种GNSS接收机及噪声估计方法

一种GNSS接收机及噪声估计方法

引用

作者：请求不公布姓名 100085 北京市海淀区上地东路1号院5号楼9层901

本申请公开了一种GNSS接收机。包括跟踪通道模块以及噪声估计模块。噪声估计模块包括配置存储器，配置存储器配置为至少存储与缓存数据中的数字基带信号的数量和类型相对应的信号个数和信号类型，与数字基带信号相对应的载波频率控制字... 详细信息

标准号: CN117269998B

本申请公开了一种GNSS接收机。包括跟踪通道模块以及噪声估计模块。噪声估计模块包括配置存储器，配置存储器配置为至少存储与缓存数据中的数字基带信号的数量和类型相对应的信号个数和信号类型，与数字基带信号相对应的载波频率控制字、伪码频率控制字以及伪码控制字；以及时分复用控制子模块，接收噪声估计指令，按顺序从数据缓存单元中获取缓存数据的数字基带信号，从配置存储器获取与数字基带信号对应的信号个数和信号类型，提供给后续模块用于噪声估计。本申请还包括一种噪声估计方法。本申请技术方案的硬件电路采用时分复用的方式，使得GNSS接收机实现全系统全频点卫星信号的噪声估计，提升硬件资源有效利用率，提高了噪声估计的准确性。

关键词：噪声估计数字基带信号配置存储器噪声估计模块缓存数据信号类型伪码申请载波频率控制字时分复用控制数据缓存单元频率控制字有效利用率后续模块时分复用通道模块卫星信号硬件电路硬件资源控制字全系统子模块频点存储指令跟踪配置

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一种基于噪声注意力图指导的微光图像增强方法

一种基于噪声注意力图指导的微光图像增强方法

引用

作者：孙帮勇赵兴运 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号

标准号: CN113643202A

关键词：网络模块微光图像噪声估计模块构建噪声解码器输出特征纹理细节颜色失真输出编码器数据集特征图去噪图像保留

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一种序列图像的去噪装置及方法

一种序列图像的去噪装置及方法

引用

作者：王军陈阳陈咏尚宇盟 311422 浙江省杭州市银湖街道富闲路9号银湖创新中心9号楼12层1210室

一种序列图像的去噪装置及方法，它包括输入图像单元、运动估计单元、时空域联合滤波单元和噪声估计模块，输入图像单元将序列图像输入到运动估计单元，经运动估计单元处理后输入到时空域联合滤波单元处理；噪声估计模块输出数据至运动... 详细信息

标准号: CN106251318B

一种序列图像的去噪装置及方法，它包括输入图像单元、运动估计单元、时空域联合滤波单元和噪声估计模块，输入图像单元将序列图像输入到运动估计单元，经运动估计单元处理后输入到时空域联合滤波单元处理；噪声估计模块输出数据至运动估计单元处理；所述运动估计单元包括空域滤波模块、差分模块、差分图像融合模块、形态学处理模块和运动估计模块，空域滤波模块对图像进行滤波处理后传递到差分模块进行差分运算，差分图像融合模块对前一模块的图像进行加权融合处理，并经过形态学模块处理，处理后传递到运动估计模块进行运动估计运算。本发明有效完成对序列图像中运动物体的与噪声的分离，有效的去除了噪声，改善了图像画质。

关键词：运动估计单元序列图像运动估计模块噪声估计模块差分图像空域滤波滤波单元融合模块输入图像分模块噪声形态学图像形态学处理差分运算加权融合滤波处理模块处理去噪装置输出数据图像画质运动估计运动物体时空域传递运算空域联合

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自适应多尺度特征融合AMFFD-Net的SAR图像去噪网络方法及系统

自适应多尺度特征融合AMFFD-Net的SAR图像去噪网络方法及系统

引用

作者：吴昊岳华聂明宇胡紫珊凌未汪瑜阚宏伟 230088 安徽省合肥市高新区柏堰科技园创新大道288号工投高新智谷B区

本发明提供自适应多尺度特征融合AMFFD‑Net的SAR图像去噪网络方法及系统，方法包括：数据集准备；数据预处理；构建自适应多尺度特征融合模型AMFFD‑Net，处理得到并输出去噪SAR图像；自适应多尺度特征融合模型AMFFD‑Net包括：噪声估计... 详细信息

标准号: CN117726537A

本发明提供自适应多尺度特征融合AMFFD‑Net的SAR图像去噪网络方法及系统，方法包括：数据集准备；数据预处理；构建自适应多尺度特征融合模型AMFFD‑Net，处理得到并输出去噪SAR图像；自适应多尺度特征融合模型AMFFD‑Net包括：噪声估计模块、非对称卷积模块、自适应特征选择模块、ReLU激活模块、多尺度特征融合模块、SE注意力模块、级联块以及深度残差学习模块。本发明解决了细节和纹理保留不足、边缘和结构模糊、高频信息处理不佳、自适应能力有限以及泛化能力弱的技术问题。

关键词：多尺度特征自适应去噪融合特征选择模块噪声估计模块数据预处理自适应能力激活模块融合模块信息处理学习模块纹理非对称数据集残差构建级联卷积注意力模糊输出保留网络

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一种视频去噪装置

一种视频去噪装置

引用

作者：尹东刘学彦刘文庭丁美玉董鹏宇 200233 上海市徐汇区宜山路717号2号楼6楼

本发明提供一种视频去噪装置，包括噪声强度估计模块、去噪网络结构、无监督训练模块和参数调节模块，噪声强度估计模块采集多帧带噪视频和原始图像数据，并得到带噪视频图像对应的噪声强度；无监督训练模块提供训练损失函数；去噪网络... 详细信息

标准号: CN115861128A

本发明提供一种视频去噪装置，包括噪声强度估计模块、去噪网络结构、无监督训练模块和参数调节模块，噪声强度估计模块采集多帧带噪视频和原始图像数据，并得到带噪视频图像对应的噪声强度；无监督训练模块提供训练损失函数；去噪网络结构对噪声强度经过空域变换和时域合成解耦生成多帧噪声强度图，同时根据训练损失函数对去噪网络结构进行训练；参数调节模块用于控制去噪网络结构的时域合成力度，能够在只拥有真实带噪视频没有不带噪源视频的情况下训练视频去噪模型，并且方便部署到嵌入式设备上，支持用户灵活调节参数；噪声估计模块的噪声估计和无监督学习模块的无监督学习均真实带噪视频展开的，其实用性更强。

关键词：去噪网络结构噪声参数调节模块噪声强度估计无监督学习时域合成损失函数训练模块视频无监督多帧视频去噪装置原始图像数据噪声估计模块嵌入式设备空域变换模块采集视频图像训练视频噪声估计强度图源视频解耦灵活部署

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基于动态神经网络的噪声降低

基于动态神经网络的噪声降低

引用

作者：弗里德里希·福贝尔蒂姆·豪利克马库斯·巴克美国马萨诸塞州伯灵顿市伯灵顿伍兹大道一号301A室

混合降噪器通过在期望的频率范围上对输入音频信号执行噪声降低来提供输出音频信号。期望的频率范围包括基本频率范围和剩余频率范围的并集。降噪器包括不同类型的第一降噪路径和第二降噪路径。第一降噪路径依赖于已使用基本频率范围训... 详细信息

标准号: CN117280414A

混合降噪器通过在期望的频率范围上对输入音频信号执行噪声降低来提供输出音频信号。期望的频率范围包括基本频率范围和剩余频率范围的并集。降噪器包括不同类型的第一降噪路径和第二降噪路径。第一降噪路径依赖于已使用基本频率范围训练的动态神经网络。第二降噪路径依赖于噪声估计模块，该噪声估计模块使用信噪比估计的估计来识别剩余范围内的噪声。

关键词：降噪噪声估计模块基本频率路径依赖动态神经网络输出音频信号信噪比估计混合降噪剩余频率输入音频信号执行噪声降低降噪器期望并集噪声

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一种基于噪声联合估计的改进OMLSA语音降噪算法

一种基于噪声联合估计的改进OMLSA语音降噪算法

引用

作者：朱小婷吕韬王大迟俞本立 230088 安徽省合肥市高新区创新产业园二期G4栋A座4-5层

本发明公开了一种基于噪声联合估计的改进OMLSA语音降噪算法，属于语音降噪技术领域。通过对噪声估计模块进行改进，引入了残余噪声，结合小波一级分解近似求得残余噪声的估计值；并利用第一次平滑得到的频谱幅值对求得的残余噪声进行... 详细信息

标准号: CN117711415A

本发明公开了一种基于噪声联合估计的改进OMLSA语音降噪算法，属于语音降噪技术领域。通过对噪声估计模块进行改进，引入了残余噪声，结合小波一级分解近似求得残余噪声的估计值；并利用第一次平滑得到的频谱幅值对求得的残余噪声进行第二次平滑噪声估计，联合两次的平滑噪声估计值在每帧信号中迭代处理、合并更新，由于提高了噪声估计的精度，从而提高了语音质量，减少了语音降噪的失真度。本发明提出二次噪声更新，通过联合降噪后的残余噪声，更准确的更新了噪声估计值，通过平滑噪声处理来减少误差，提高语音的信噪比。此外，本发明可显著提高语音信噪比和语音质量，降低语音的失真度。

关键词：语音残余噪声平滑噪声噪声估计失真度信噪比降噪噪声更新噪声估计模块迭代处理降噪技术降噪算法联合估计平滑频谱小波近似改进分解联合合并引入

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一种侧扫声呐图像去噪方法、系统、存储介质和执行系统

一种侧扫声呐图像去噪方法、系统、存储介质和执行系统

引用

作者：罗宇孙洋亓家宝张一凡闫露露 266510 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号山东科技大学

本发明公开一种侧扫声呐图像去噪方法、系统、存储介质和执行系统，属于图像处理领域；所述方法包括如下步骤：S1：通过对数变换将乘性噪声转换为加性噪声；S2：对图像的噪声方差进行估计，并根据估计的方差实现后续去噪模块中衰减因子... 详细信息

标准号: CN116563136B

本发明公开一种侧扫声呐图像去噪方法、系统、存储介质和执行系统，属于图像处理领域；所述方法包括如下步骤：S1：通过对数变换将乘性噪声转换为加性噪声；S2：对图像的噪声方差进行估计，并根据估计的方差实现后续去噪模块中衰减因子h的自适应；S3：根据相似窗口和噪声估计模块中计算得到的噪声方差自适应地选择衰减因子h，改进非局部均值去噪算法，通过改进后非局部均值去噪算法对图像数据进行去噪；S4：通过指数变换对经过滤波处理后的图像进行还原；通过改进的非局部均值去噪算法保持了纹理信息和结构信息，而且去噪性能稳定，不会随着噪声标准差的增加而快速减弱。

关键词：非局部均值去噪去噪算法衰减因子噪声方差自适应图像处理领域噪声估计模块图像改进乘性噪声存储介质对数变换加性噪声结构信息滤波处理图像去噪图像数据纹理信息噪声标准指数变换方差还原转换

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