噪音降低

噪音降低，又称降噪，是指从信号中去除噪音或噪声成分。无论是类比或是数字信号，若然有信号的存在，皆会受到噪音的影响。其中，实属声音和图像的降噪技术最为切合人们的生活需求（如：耳机的降噪功能、图像的噪声去除）。

## 噪音介绍

噪音可以是有规律频率分布的随机噪音（如：白噪音），或者由机器与设备，或是算法引进的噪音，后者会跟着频率有所浮动。以下举几个噪音的常见例子：

- 在电子系统中，主要的噪音为电子受热运动，而产生的热扰动噪声（詹森–奈基斯特噪声），又因为其声音类似风声而被称为Hiss。热扰动噪声可以经由输出讯号的增减来建立出规律，借此消除此噪音干扰。
- 在声音讯号中，又分为低频的杂音（称为Hum）、像风声的杂音（称为Hiss）以及高频的杂音（称为Buzz），各有不同的成因。举例来说，若以音箱为设备发出的三种杂音来看，Hum可能来自接地线的问题，要检查电源是否反向、周边器材与电器的连接；Hiss则可能是因为音箱中的真空管老旧而产生的问题；Buzz则可能是由于遭到其他讯号干扰，需要做Shielding才能排除问题。
- 在摄影底片与磁带的噪声，多是来自材质本身的颗粒结构问题。在摄影底片中，底片中颗粒的大小决定了底片的灵敏度，灵敏度较高的底片具有较大的颗粒大小。而在磁带中，磁性粒子的颗粒越大，媒介就越容易产生噪音。使用更大面积的底片或磁带，有机会降低噪音到可接受的水平。

## 常见需降噪之应用领域及其降噪方式

以下将透过介绍数个常见的噪音种类及其解决方式对降噪进行相应的说明

### 地震数据采集

在地震数据采集中，由于无感的地震讯号十分微弱，增强信号对于地震成像、震源反推与整个地震活动的诠释都极为重要。其中，在探勘石油与天然气时，可以利用此技术降噪，提高油气勘探的成功率。由于真实信号在背景的随机噪音中相对难以辨认，在分析讯号时常常被忽略，最终导致重建地震事件时，判断出错误的不连续性和瑕疵。因此，通过减弱随机噪音来增强有用信号，并保留地震剖面的边缘特性，可以降低地震事件分析的错误率，以及对油气检测误判的风险。

### 声音噪声

声音噪声是指在音讯中，存在的额外声音成分。这些声音成分可能是来自环境噪声、设备噪声、信号传输中的干扰或其他外部干扰源。声音噪声可以对音讯品质和清晰度产生负面影响，降低聆听体验和语音辨识的准确性。

常见的降噪方式有四种，为单端预录（Single-Ended Pre-Recording）、单端嘶声降噪（Single-Ended Hiss Reduction）和编解码器（Codec）或双端系统（Dual-Ended Noise Reduction System）。

- 单端预录 （Single-Ended Pre-Recording）（如：Dolby HX Pro）

在单端预录中，声音噪声在录制过程中会同时记录下来，并在后续的处理中，使用降噪算法进行处理。其目标是从录制好的音讯中，去除或减少噪声成分，以提高声音的清晰度和质量。

- 单端嘶声降噪 （Single-Ended Hiss Reduction）（如：DNL或DNR）

单端嘶声降噪，会针对如嘶声（Hiss）一般的噪音，进行降噪。常用于音讯录制和播放设备中。此类噪声通常是由设备自身的电子元件，或信号传输中的干扰引起的高频噪声。此时算法会专注于去除或减少嘶声噪声的成分，以提高音讯的品质和清晰度。这些算法通常基于信号处理和统计分析技术（如：频遇滤波、自适应滤波与频谱修复）

- 单端表面噪音减少 （Single-Ended Surface Noise Reduction）（如：CEDAR和早期的SAE 5000A）

表面噪音是指由于磁带、唱片或其他媒介的表面有瑕疵或损害，因而引起的噪音现象。单端表面噪音减少即是针对此问题作处理。经常应用在播放唱片时，解决刮痕、爆音和表面非线性问题。像是相位线性自动降噪（Phase Linear Autocorrelator Noise Reduction），和动态范围恢复系统（Dynamic Range Recovery System）这样的单端动态范围扩展器，可以减少旧录音中的各种噪音。

- 双端系统 （Dual-Ended Noise Reduction System）（如：Dolby降噪系统或dbx）

双端系统会透过同时分析讯号的来源端，以及接收端两方向的讯号，进行降噪的处理。系统首先会取得来源端的噪音，做为参考讯号并建立模型，描述此噪音的统计与频谱特性。接着，系统会使用这些参考信号对收端进行降噪处理，以此改善信号的清晰度及其品质。

### 影像噪声

无论是传统底片相机，或是数码相机拍摄出来的照片，都会有噪音（或称噪声）的存在，而噪声有许多不同的来源。噪声会影响观感问题，为了美观，或后续进入市场、运用在电脑视觉的领域，都会需要降低噪声。以下分别介绍噪声种类与降噪方式。

#### 常见噪声种类

- 椒盐噪声（Salt and pepper noise）

椒盐噪声，图像中会有随机出现的白点和黑点，故称之。也称为脉冲噪声，是影像中常见的一种噪音类型。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、模数转换器或位元传输错误等。常用的去除这种噪声的有效手段为中值滤波器、伪中值滤波器与异常检测。

- 高斯噪声（Gaussian noise）

高斯噪声，其噪声的几率密度函数与常态分布（高斯分布）相同，故称之。在图像中，每个像素值有几率偏离原本的值，偏离的部分称为失真。此时建立一个直方图，以发生的频率为横轴、像素值失真的量为纵轴，会呈现出噪声的分布状态，若相似于常态分布，便称之为高斯噪声。

由于中心极限定理指出，多次实验结果，或说不同噪声的总和，皆会趋近于高斯分布，因此以高斯噪声作为模型是很不错的选择。

- 高感光度噪声（High ISO noise）

人类的感光又分为明度以及色度。高感光度噪声，也分为明度噪声（Luminance Noise）和色彩噪声（Chroma Noise）。明度噪声通常是图像中的灰阶杂质，让图像看起来不构平滑；而色彩噪声则是指图像中纯色部分，出现杂色的情况，通常是红色或绿色的噪声。

#### 常见噪声抑制方式

- 高感光度噪声抑制

在真实世界中的影像，主要是亮度（明度；Luminance）的变化主导空间频率中的细节资讯，色调变化（色度；Chroma）影响较少。因此，在降低明度噪声时，相对于色彩噪声的降噪，可能会更容易损失细节。

此外，大多数人认为，色彩噪声在影像中造成的不适感远大于明度噪声；与颗粒状的明度噪声相比，色彩噪声会产生数位感与不自然感。因此，大多数降噪算法会将图像细节分为色度和明度组件，并对色度进行更多的降噪处理。

- 线性平滑滤波器

滤波器是十分常见的影像降噪方式，如：低通滤波器与平滑滤波器。降噪中会使用滤波器作为遮罩（mask），将图片与遮罩做卷积 运算（convolution），便能除去噪声。举例来说，高斯遮罩便是由高斯函数所组成，与每一个像素进行卷积，使每个像素的值与邻近像素的值接近，借此达到平滑滤波的效果。

然而，由于多数平滑滤波器是取自身与附近邻居的平均值，作为本身像素的值，因此往往会使图像变得模糊，也因此线性滤波器在实际降噪上很少使用，但仍能为非线性滤波器的基础。

- 非线性滤波器

非线性滤波器基于线性滤波器的基础，针对特殊情况进行改善与调整，适当设计过后可以良好保留图形细节，以下以中值滤波器作为例子。

中值滤波器为非线性的数位滤波器，其作法是将遮罩包含的数据，由小至大排列并取出中位数，以中位数取代中心数据。若今天噪声的中心数值远大于邻近像素（如：数值差异大的点状噪声），因为数值差距太大，取均值时会把噪声带入真实数值中，所以线性平滑滤波器的效果会变得很差。这时改使用中值滤波器降噪，则可改善。

- 小波降噪

小波降噪为建立在小波转换 多解析基础上的方法，传统降噪方式是假定信号与噪音在不同的频带进行分析，然而，实际上噪音的频率往往分布在整个频率轴上。小波转换有去除信号相关性以及集中信号能量的功能，因此，小波转换能够将信号集中到某些频带，再给予其他频带的小波系数较小的权重，以此达到降噪的功能。其中，又以小波阈值去噪最为常用。

小波阈值降噪会先设置一个临界阈值，若小波系数小于阈值，责任为此系数来自噪音；若大于阈值，则认定此系数来自信号。保留系数，然后再利用处理后的小波系数，重新还原出去除噪声后的影像。相比以往的其他降噪方法，小波变换在低信杂比情况下的降噪效果较好，降噪后的信号识别率较高，同时小波降噪方法对时变信号和突变信号的降噪效果尤其明显。

## 相关参见

- 滤波器
- 讯号处理
- 讯号噪声比

音讯

- 抗噪耳机
- 主动降噪

影像

- 杂点
- 影像降噪
- 多媒体噪声