前馈式耳机一般来说是比较容易开发的，因为设计工程师通常不用处理稳定性方面的问题。然而，这种拓扑的一个主要缺点就是风噪声（Wind noise），因为它的降噪麦克风是直接暴露在环境中的。克服此缺点的方法之一就是采用反馈式主动降噪技术。

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（4）信噪比（SNR）与峰值信噪比（PSNR） 信噪比与峰值信噪比也是用来测量图像质量的常用参数，不同的是前几个参数是越小表示图像质量越好，但信噪比与峰值信噪比是值越大代表图像质量越好。它们的表达式分别如下：

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CBSD68数据集 用于图像去噪基准的彩色BSD68数据集它是伯克利细分数据集和基准的一部分 该基准数据集被广泛用于测量图像去噪算法的性能，但是我很难找到它。 它包括原始的.jpg文件，已转换为无损.png，并带有不同级别的加性高斯白噪声。 作者：D. Martin和C. Fowlkes和D. Tal和J. Malik 标题：人类分割的自然图像数据库及其在评估分割算法和测量生态统计中的应用 书名：Proc。 第八届国际会议计算机视觉年份：2001月份：七月数量：2页：416--423

图像去噪的深度学习概述由田春伟，费伦克，张文贤，徐勇，左望孟和林嘉雯提供，其为 。 它已经由神经网络（IF：5.535）发布。 此外，本文已被推送到神经网络的主页上。 本文是针对图像去噪的深度学习的第一个完整摘要，对读者而言非常有意义。 它是通过微信公众账号在报道 ， 和 。 抽象 深度学习技术在图像去噪中获得了很多关注。 但是，不同类型的深度学习方法在处理噪声方面有很大的差异。 具体来说，基于深度学习的判别式学习可以很好地解决高斯噪声。 基于深度学习的优化模型方法对真实噪声的估计有很好的效果。 到目前为止，很少有相关研究来总结用于图像去噪的不同深度学习技术。 在本文中，我们对图像去噪中不同深度技术进行了比较研究。 我们首先对（1）用于加性白噪声图像的深卷积神经网络（CNN），（2）用于真实噪声图像的深CNN，（3）用于盲目去噪的深CNN和（4）用于混合噪声图像的深CNN进行分类，是嘈杂，

受光照、气候、成像设备等因素的影响，灰度化后的图像存在噪声和模糊干扰，直接影响到下一步的文字识别，因此，需要对图像进行增强处理。图片预处理中重要一环就是椒盐去澡，通常用到中值滤波器进行处理，效果很好。中值滤波器是一种非线性滤波器，其基本原理是把数字图像中某点的值用其领域各点值的中值代替。 如求点[i,j]的灰度值计算方法为： （1）按灰度值顺序排列[i,j]领域中的像素点； （2）取排序像素集的中间值作为[i,j]的灰度值。中值滤波技术能有效抑制噪声。 直接上代码，希望给大家有帮助： import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf