RE:visionFX DE:Noise v3.0版本最大亮点：支持GPU加速与新的降噪方法。 DE:Noise插件可以很容易地除去多余的噪音。DE:Noise可以从杂散噪声处理的帧到帧的缺陷，从细数字/电子噪声斑点的斑点（例如在胶片上的污垢）。DE:Noise结合运动估计技术与功能敏感，边缘保留空间滤波的方法，以减少视觉冲击力的各种问题，如：嘈杂的视频（可以发生在低光捕捉），过多的胶片颗粒，CG渲染受射线追踪采样文物，在底片扫描/传输和打印，雪，滴出等诸多缺陷捕获指纹和灰尘。 DE:Noise v3引入了新的降噪过滤器，大大提高了结果与拍摄对象的边缘和功能通过压缩大大受损，渲染和嘈杂的摄像头采集的文物。 DE:Noise v3还增加了GPU的支持，使用GPU加速提高4.5倍。CPU模式，已经知道它的速度。这种规模的加速比通常看到的高端卡。请注意，大多数目前销售的GPU将提供顾客所需要的加速度，包括许多移动GPU的笔记本电脑。当然，总的加速最终用户将看到不同的一次应用程序的开销是考虑：这包括磁盘I/O，内部主机的缓冲方案，PCIE总线带宽，用于视频编解码器，等

针对在信号检测中经常存在的噪声污染问题，本文利用小波变换进行降噪处理。分析了小波变换降噪的理论依据、降噪处理程序以及阀值的选择，并在Matlab软件中进行了信号降噪的模拟仿真实验。分析结果证明了小波变换良好的降噪效果。

《基于FXLMS算法的窄带主动噪声控制系统性能分析研究》 刘 剑 博士论文 双 mic 主动降噪算法，《Comparing Dual Microphone System》

项目请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/116427984

音频降噪C语言代码

提出了一种基于组合广义形态滤波器（CGMF）的自适应多尺度方法，用于对来自MEMS陀螺仪的输出信号进行去噪。 采用变分模式分解将原始信号分解为多尺度模式。 在选择了结构元素（SE）的长度选择之后，自适应多尺度CGMF方法降低了与不同模式相对应的噪声，此后获得了去噪信号的重建。 通过对降噪效果的分析，本方法的主要优点是：（i）与常规形态滤波器（MF）相比，有效地克服了由数据偏差引起的缺陷； （ii）有效地针对噪声的不同成分，并提供降噪功效，不仅主要消除噪声，而且使波形平滑； （iii）解决了MF的SE长度选择问题，并产生了可行的指标公式，例如功率谱熵和均方根误差，用于模式评估。 与现有的其他信号处理方法相比，该方法结构简单，合理，具有较好的噪声抑制效果。 实验证明了该去噪算法的适用性和可行性。

webrtc降噪流程图

论文：Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering 阐述了BM3D算法原理与实现步骤

为了有效地去除视频序列中的噪声,提高视频图像质量,提出了一种基于运动估计的视频降噪算法。该算法在由视频序列中的当前帧和前后多帧图像构建的图像层中,通过运动估计技术,沿着物体的运动轨迹进行时域帧间滤波。实验结果显示,本文提出的算法充分利用了视频序列的时域信息,可以有效去除视频序列中的噪声,同时可以很好地保持视频图像的细节。

于MATLAB的小波包分析在信号降噪中的应用