Wat is geraas in beeldverwerking? - 'n Primer

As jy al ooit 'n prentjie gesien het waar jy stofdeeltjies opmerk wat nie deel van die werklike beeld is nie, sien jy waarskynlik 'geraas' in die beeld. Daar is baie tegniese redes waarom dit gebeur. Dit verdoesel dikwels die werklike beeld en is die hoofoorsaak van verswakking van beeldkwaliteit in digitale beeldoordrag.

Dit is waar beeldverwerking 'n robuuste oplossing bied. Dit bied 'n wye reeks geraasverminderingstegnieke, soos ruimtelike filtering, frekwensiefiltrering, transformasie-gebaseerde filtering, diep leer-gebaseerde filtering, ens.

In hierdie artikel sal ons 'n paar sleuteltegnieke ondersoek wat gebruik kan word om geraas in beelde te verminder, tesame met die ondersoek na die hooftipes en oorsake van beeldgeraas. Kom ons duik in!

Tipes geraas in beeldverwerking

'n Simulasie van geraasvariasies - MDF, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons

Faktore wat wissel van omgewingstoestande tot die kamera se sensor kan geraas in die beeld inbring. Die vier hooftipes geraas wat jy gewoonlik in beelde sien, sluit in:

• Bykomende geraas: Veroorsaak deur ewekansige variasies in helderheid of kleurinligting oor die prent. Dit is die mees algemene tipe geraas wat in beelde gesien word.
• Subtraktiewe geraas: Veroorsaak deur die ewekansige aftrekking van pixelwaardes van die oorspronklike beeld, wat lei tot swak beeldkwaliteit, wat dikwels gesien word as donker kolle of streke in die beeld. Subtraktiewe geraas kom gewoonlik voor in lae-lig-instellings.
• Vermenigvuldigende geraas: Word veroorsaak wanneer die geraaswaarde met die oorspronklike pixelwaarde vermenigvuldig word, wat dikwels lei tot swak beeldkwaliteit rondom die helderder dele van die prent. Dit is die moeilikste tipe geraas om te verwyder as gevolg van beduidende pixelwaarde variasies.
• Impulsgeraas: Veroorsaak deur skielike veranderinge in pixelwaarde wat sigbaar is as ewekansige swart en wit pieksels wat gesien word as skerp versteurings in die beeld. Dit word ook na verwys as 'sout en peper geraas.' Dit is die gevolg van kameradefekte, transmissiefoute of kosmiese strale.

Oorsake van geraas in beeldverwerking

Beeldgeraas kan voortspruit uit verskeie bronne, insluitend:

1. Omgewingstoestande: Eksterne faktore soos swak beligting of nabygeleë elektroniese steurings veroorsaak gewoonlik geraas in beelde. Hulle kan ewekansige variasies in beelde byvoeg.
2. Sensor geraas: Enige probleme met die sensor wat in kameras en skandeerders gebruik word, kan bydra tot geraas in beelde. Byvoorbeeld, in swak beligtingstoestande, as jy nie 'n goeie kwaliteit sensor gebruik nie, kan dit die geraas saam met die lig versterk.
3. Kwantiseringsgeraas: Kom voor wanneer analoog seine na digitale vorm omgeskakel word, veral in hoëkontrasbeelde. Byvoorbeeld, wanneer jy 'n foto skandeer, sal jy dikwels sien dat geraas in die resulterende prent verskyn. Dit is kwantiseringsgeraas wat uit beelddigitalisering voorkom.
4. Transmissie geraas: Kom voor wanneer beelde oor raserige kanale versend word, hetsy deur netwerke (bv. die internet) of gestoor word op raserige bergingsmedia (soos hardeskywe).
5. Verwerking geraas: Vind plaas tydens beeldverwerkingsbewerkings, soos filtering, kompressie, ens.

Geraasmodelle in beeldverwerking

Geraasmodelle in beeldverwerking dien as wiskundige voorstellings van die verskillende soorte geraas wat beelde kan beïnvloed. Hierdie modelle help om die voorkoms van verskillende soorte geraas te verstaan ​​deur middel van simulasies, wat weer help om strategieë te ontwikkel om dit te verminder.

Sommige algemene geraasmodelle sluit in:

1. Gaussiese geraas: Een van die mees algemene tipes geraasmodelle, 'Gaussiese geraas', word gekenmerk deur 'n klokvormige waarskynlikheidsverspreiding. Dit simuleer ewekansige variasies wat in beelde gevind word. Dit kan voortspruit uit bronne soos sensor- en kwantiseringsgeraas en is soortgelyk aan die statiese wat jy dikwels op TV of 'n radiosein sien.
2. Erlang geraas: Ook bekend as gamma geraas, dit is nog 'n vermenigvuldigende geraas model gekenmerk deur 'n gamma verspreiding. Dit word tipies gevind in beelde wat met raserige sensors vasgevang is of deur raserige kanale oorgedra word.
3. Eenvormige geraas: Dit is 'n additiewe geraasmodel met 'n eenvormige verspreiding, wat dikwels in gekwantiseerde beelde waargeneem word of dié wat deur transmissiefoute beskadig is.

Geraasmeting

In beeldanalise is geraasbepaling en -evaluering 'n fundamentele taak. Dit behels die kwantifisering van die vlak van geraas in 'n beeld. Hierdie proses maak staat op twee primêre geraasmetingstegnieke:

1. Piek sein-tot-geraas-verhouding (PSNR): PSNR dien as 'n maatstaf vir die evaluering van die kwaliteit van beeldrekonstruksie. Dit vergelyk die pixelwaardes van die oorspronklike beeld met dié van die gereproduseerde beeld, wat 'n numeriese maatstaf verskaf van hoe getrou die beeld weergegee word.
2. Gemiddelde kwadraatfout (MSE): MSE, daarenteen, beoordeel die verskille tussen die pixelwaardes van twee beelde. Hierdie metode bereken die gemiddelde van die kwadraatverskille tussen ooreenstemmende pixels in die twee beelde. Hierdie kwantitatiewe benadering help ons om die omvang van geraas in 'n beeld en die impak daarvan op kwaliteit te verstaan.

Algemene Geraasverminderingstegnieke

Geraas maak beelde korrelig en verkleur, wat fyn besonderhede verberg. Om hierdie effek te neutraliseer, help geraasverminderingstegnieke om beeldkwaliteit te verbeter vir beter uitkomste in baie domeine soos fotografie, sekuriteit, videokonferensies, toesig, ens. Byvoorbeeld, geraasvermindering is van kritieke belang vir akkurate diagnose en behandelingsbeplanning in mediese beelde.

Die geraasverminderingstegnieke werk die beste onder toestande soos lae lig, hoë ISO-instellings, vinnige sluiterspoed, of wanneer dit met inherent raserige kameras te doen het.

Sommige algemene geraasverminderingstegnieke sluit in:

• Mediaan filtering: Om impulsgeraas uit te skakel, vervang mediaanfiltrering die pixel se waarde met die mediaanwaardes van sy nabygeleë pieksels.
• Gaussiese filtering: Hierdie tegniek vervang elke pixel in 'n prent met 'n geweegde gemiddelde van die pixels in 'n omgewing van pixels rondom daardie pixel.
• Bilaterale filtering: Hierdie tegniek kombineer die mediaan- en Gauss-filtrering om geraas met ongeskonde kante te verminder.
• Wavelet-filtrering: Hierdie tegniek gebruik die Fourier Transformasie model om beeld deur te gee golfkoëffisiënte geraas te verminder.

Toepassings van geraasvermindering

Geraasvermindering het 'n verskeidenheid toepassings oor nywerhede, soos beeld herstel en beeld opskaling, maar die belangrikste is:

• Mediese beelding: Geraasverminderingstegnieke verbeter siektediagnose in MRI- en CT-skanderings, wat pasiëntuitkomste vaartbelyn maak.
• Satellietbeelde: Geraas vermindering help met beter voorwerp- en kenmerkidentifikasie in satellietbeelde.
• Rampbestuur: Geraasvermindering verbeter afstandwaarnemingsbeelde vir omgewingsmonitering en -kartering.
• Wetstoepassing: Dit verhoog duidelikheid in toesig beeldmateriaal en forensiese beelde vir verdagte- en voorwerpidentifikasie.
• Ruimte navorsing: Geraasvermindering maak astronomiese beelde skoon, wat die opsporing van dowwe hemelvoorwerpe en fyn besonderhede in diepruimtewaarnemings moontlik maak.

Om verwante inhoud te lees, besoek Verenig KI.