数字摄像机自动聚焦机械噪声消除方法研究

数字摄像机的摄像头在缩放时产生较大声噪,回放时主观听觉十分明显,因此需要研究一种高质量语音降噪算法,用于消除机械声噪,同时避免产生语音畸变。通过分析传声器阵列及带噪声源的数学模型,构建了一套基于传声器阵列的语音降噪系统,针对机械噪声的统计特性,利用最小方差无畸变响应波束形成法对非注视方向的噪声进行滤波,采用子带后处理法进一步降噪。该算法在保证稳定性的前提下降低了语音降噪处理的复杂度并提高信噪比;提出一种新的单通道维纳滤波函数,降低了信号低频部分的畸变。实验语音数据均在普通会议室采集,新的增强算法增益为16dB,主观听觉可懂度较好。实验结果证明,该系统可作为理想的语音降噪设备应用于摄像机录制过程中。     

一种新的基于小波变换的白噪声消除方法

本文研究了空间分布不均匀信号和白噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法,这咎方法可以对非平稳信号进行消噪处理,解决了传统信号处理方法对非平稳信号的局限性,并且有快速算法能够加以实现。仿真结果证明这种方法具有很好的去噪效果。     

数字摄像机的实际应用

随着电视设备数字化程度的提高,数字摄像机的质量也越来越好、功能也越来越多、档次也越来越高,从8bit量化模数转换处理芯片发展到先进的、高精度的12bit量化模数转换芯片,先进的数字信号处理技术使出色画面的动态范围达到600％,色彩还原得到了增强,并通过菜单设定功能,可迅速有效地再现各种希望的效果,以满足摄像师对节目制作的正确要求。以下是几例在实际拍摄中通过对数字摄像机菜单数据的一系列设定,来达到拍摄图像的质量。此数据仅供参考,具体应用时应根据自己所使用摄像机的型号,参考例中所取菜单的项目之值来调整,使其达到理想的拍摄效果。     

通信系统中的噪声消除技术

本文讨论了通信系统中的三种噪声来源。介绍了提高通信质量的数字滤波和语音增强法。用以消除通信设备中产生或者传输信道中产生的电源声。为了防止发送端空间环境中的音频噪声向接收端传递,及减少接收端本地音频噪声对信号接收的影响,这里讨论了电信道中的主动噪声消除技术。和声场中的主动噪声技术。     

三洋摄像机调焦聚焦噪声抑制技术研究

类似数字摄像机的视频采集系统在摄像头缩放或自动对焦时产生较大声噪,回放时主观听觉十分明显.因此需要研究一种抑制一种语音降噪算法,用于消除马达高速旋转引起的可感知机械干扰声噪.本文提出能够平滑调焦和自动聚焦及语音增强的方案.通过改进的鲁棒自适应麦克风阵列方法从带噪信号中恢复语音;同时采用子带后处理法进一步降噪,保证稳定性...     

噪声消除的DSP算法研究

随着科技的不断发展,通信系统越来越壮大.背景噪声是通信系统中噪声干扰的主要来源,它使信号变得混杂不清晰,不但降低了语音的品质和可识度,也降低了数字信号的处理能力,如语音识别信道传输和消噪等方面的性能.为了改善噪声环境下声音的质量,降低噪声变得越来越重要.阐述采用DSP技术实现单通道的语音增强系统,利用噪声相减和频谱相减来完成噪音抑制问题.     

噪声环境下的基音检测方法

噪声环境下的基音检测在语音信号分析和识别中占有得要地位。自相关法和平均幅度差函数是两种常用的基音检测方法。结合两种方法，提出了一种有效的噪声环境下基音检测方法。实验表明，该方法是可行的，与传统方法相比鲁棒性好，特别适用于信噪比较低的情况。     

数字摄像机视觉中的定标方法

摄像测量学中摄像机定标技术使用数学解析分析方法 ,在定标过程中通常要利用数学方法对从数字图像中获取的数据进行处理。通过数学处理手段 ,摄像机定标提供了专业测量摄像机与非量测摄像的关系。非量测摄像机的内部参数完全未知、部分未知或者原则上不稳定。数字摄像机的内部参数指的是摄像机成像的基本参数 ,如主点 (指的是图像的中心点 )、焦距、径向镜头畸变、偏轴镜头畸变以及其他系统误差参数。当前 ,计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息 ,并由此重建和识别物体 ,而空间物体表面某点的…     

归档唱片修复中采用数字信号处理技术来消除噪声的讨论

对７８转／分老唱片等去除有面噪声和其它杂音并将其翻录成音质较好的ＣＤ唱片一直是个有意义的课题，使用模拟处理途径可以取得某些改进，然而，近几年来，数字信号处理（ＤＳＯ）技术的发展为消除噪音提供了较好的方法，本文简述两个行之有效的实际系统Ｃｅｄａｒ（英国）和Ｎｏｎｏｉｓｅ（美国）并讨论了自适应信号处理所可能采用了几种算法。去噪问题涉及噪声本质的分析，去噪数学模型的建立和数学信号处理的具体实施，显然具有     

概观数字摄像机的发展

摄像机的数字化前些年因技术水平、器件生产、性能质量和经济成本的原因,显得发展滞后了一些,而今随着技术的进步,摄像机也基本上完全步入全数字化的行列,已经进展到了比较成熟的阶段。本文详细介绍了彩色摄像机数字化的现状,关键器件DSP芯片技术参数的改进及其下一步发展的目标,同时,还考察了数字彩色摄像机具有的若干典型特性和比之模拟摄像机在操作运用上的特性改善等,可使我们加深对数字摄像机的了解。     

数字摄像机的设计考虑与现状（上）

本文从“影片级”图像质量出发，讨论DSP（数字信号处理）摄像机CCD摄像器件的选择和总体设计遇到的难题及解决办法，目前实用化的现状和发展总趋势。     

一种新的基于小波变换的白噪声消除方法

本文研究了空间分布不均匀信号和白噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法。这种方法可以对非平稳信号进行消噪处理,解决了传统信号处理方法对非平稳信号的局限性,并且有快速算法能够加以实现。仿真结果证明这种方法具有很好的去噪效果。     

数字环境噪声消除耳机

欧胜微电子有限公司日前宣布推出其最新的、创新定义的耳塞式耳机参考设计WM229．它是第一款带有欧胜WM2002数字环境噪声消除（ANC）芯片的耳机。WM229面向大众化耳机市场提供了欧胜独特的、带有多项专利的前馈数字myZone？环境噪声消除技术和高清晰度（HD）音频。     

欧胜推出用于移动电话的完整噪声消除方案

欧胜微电子日前推出用于移动电话的完整的、随时可以的噪声消除解决方案WM2200,它能够给语音通话的双方带来革命性的音频质量。     

数字无线摄像机的特性分析

本文介绍了Gigan/ave公司的D-CAM(一体化数字无线摄像机)的特点、性能指标及功能,将其与模拟无线摄像机进行了比较;并介绍了实际工作中的使用情况。     

基于小波变换的SAR图像相干斑噪声消除方法研究

本文提出了一种基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑消除滤波器.这种滤波器通过在小波细节子图像中减少小波分解系数的幅度来抑制相干斑噪声,同时利用小波细节子图像中提供的边缘信息来检测边缘和纹理细节,并保留其对应的小波分解系数值.实验结果表明,此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外,还保留了尽可能多的目标特性和图像细节,有着良好的图像视觉解译效果.     

一种消除非零均值噪声影响的马尔科夫估值方法

本文提出了一种马尔科夫估计方法，用于减小非零均值噪声对测量结果的影响；与求中位数的方法相比，计算量大为减少，文中证明了这种估计方法的无偏性，并给出了应用实例。     

基于分数低阶ICA的混合噪声中脉冲噪声的消除方法

为了解决当信号中同时含有高斯噪声与α稳定分布脉冲噪声时,传统的基于二阶统计量的去噪方法会出现显著的性能退化的问题。通过基于负熵的分数低阶独立分量分析(ICA)算法先去除混合噪声中的脉冲噪声,然后利用SVD算法再去除混合信号中高斯噪声的方法,取得了较好的效果,且有效保护了混合信号中的纯净信号。     

数字全息再现像散斑噪声消除的研究

随着数字全息术的应用日渐广泛,如何得到高质量的再现像质已成了数字全息研究和应用中非常重要的问题。由于散斑噪声的统计特性较差,因而散斑噪声被认为是相干成像中最难解决的问题之一。在研究数字全息术再现像散斑形成原因的基础上,利用激光散斑的统计特性,提出了降低再现像散斑的方法。先提取全息图再现像频谱中能量相对较小的频谱作为近似散斑频谱,并在该频谱段内进行数据随机替换,获取带有不同独立散斑的再现像,在进行独立再现像散斑迭代叠加的同时逐步减少散斑能量,从而大幅减小散斑噪声,提高了再现像的像质。理论与实验均证明了其有效性,为数字全息图散斑噪声的消除提供了一种崭新的思路与方法。