ما هي الضوضاء في معالجة الصور؟ - التمهيدي

إذا سبق لك أن رأيت صورة لاحظت فيها جزيئات غبار ليست جزءًا من الصورة الفعلية، فمن المحتمل أنك ترى "ضوضاء" في الصورة. هناك العديد من الأسباب الفنية لحدوث ذلك. غالبًا ما يحجب الصورة الفعلية وهو السبب الرئيسي لتدهور جودة الصورة في نقل الصور الرقمية.

هذا هو المكان الذي تقدم فيه معالجة الصور حلاً قويًا. إنه يوفر مجموعة واسعة من تقنيات تقليل الضوضاء، مثل التصفية المكانية، وتصفية التردد، والتصفية القائمة على التحويل، والتصفية القائمة على التعلم العميق، وما إلى ذلك.

في هذه المقالة، سوف نستكشف بعض التقنيات الأساسية التي يمكن استخدامها لتقليل التشويش في الصور، إلى جانب التحقيق في الأنواع الرئيسية وأسباب تشويش الصورة. دعونا الغوص في!

أنواع الضوضاء في معالجة الصور

محاكاة اختلافات الضوضاء – MDF, CC BY-SA 3.0عبر ويكيميديا ​​كومنز

يمكن لعوامل تتراوح من الظروف البيئية إلى مستشعر الكاميرا أن تؤدي إلى حدوث تشويش في الصورة. تتضمن الأنواع الأربعة الرئيسية للضوضاء التي تراها عادةً في الصور ما يلي:

• الضوضاء المضافة: يحدث بسبب اختلافات عشوائية في معلومات السطوع أو اللون عبر الصورة. هذا هو النوع الأكثر شيوعًا من الضوضاء التي تظهر في الصور.
• الضوضاء الطرحية: يحدث هذا بسبب الطرح العشوائي لقيم البكسل من الصورة الأصلية، مما يؤدي إلى ضعف جودة الصورة، وغالبًا ما يُنظر إليها على أنها بقع أو مناطق داكنة في الصورة. تحدث الضوضاء الطرحية عادةً في إعدادات الإضاءة المنخفضة.
• الضوضاء المضاعفة: يحدث ذلك عندما يتم ضرب قيمة الضوضاء في قيمة البكسل الأصلية، مما يؤدي غالبًا إلى انخفاض جودة الصورة حول الأجزاء الأكثر سطوعًا من الصورة. هذا هو أصعب أنواع الضوضاء التي يمكن إزالتها بسبب الاختلافات الكبيرة في قيمة البكسل.
• الضوضاء الدافعة: يحدث بسبب التغيرات المفاجئة في قيمة البكسل التي تظهر على شكل بكسلات عشوائية بالأبيض والأسود والتي تعتبر اضطرابات حادة في الصورة. ويشار إليها أيضًا باسم "ضوضاء الملح والفلفل". وينتج عن عيوب الكاميرا أو أخطاء الإرسال أو الأشعة الكونية.

أسباب الضوضاء في معالجة الصور

يمكن أن تنتج ضوضاء الصورة من مصادر مختلفة، بما في ذلك:

1. الظروف البيئية: عادةً ما تتسبب العوامل الخارجية، مثل الإضاءة الضعيفة أو التداخل الإلكتروني القريب، في حدوث تشويش في الصور. يمكنهم إضافة اختلافات عشوائية في الصور.
2. ضجيج الاستشعار: أي مشاكل في المستشعر المستخدم في الكاميرات والماسحات الضوئية يمكن أن تزيد من الضوضاء في الصور. على سبيل المثال، في ظروف الإضاءة السيئة، إذا كنت لا تستخدم مستشعرًا عالي الجودة، فقد يؤدي ذلك إلى تضخيم الضوضاء مع الضوء.
3. الضوضاء الكمي: يحدث عندما يتم تحويل الإشارات التناظرية إلى شكل رقمي، خاصة في الصور عالية التباين. على سبيل المثال، عندما تقوم بمسح صورة فوتوغرافية ضوئيًا، غالبًا ما ترى تشويشًا يظهر في الصورة الناتجة. هذا هو ضجيج التكميم الذي يظهر من رقمنة الصورة.
4. ضجيج الإرسال: يحدث عندما يتم نقل الصور عبر قنوات مزعجة، سواء كان ذلك عبر الشبكات (مثل الإنترنت) أو مخزنة على وسائط تخزين مزعجة (مثل محركات الأقراص الثابتة).
5. معالجة الضوضاء: يحدث أثناء عمليات معالجة الصور، مثل التصفية والضغط وما إلى ذلك.

نماذج الضوضاء في معالجة الصور

تعمل نماذج الضوضاء في معالجة الصور بمثابة تمثيلات رياضية لأنواع مختلفة من الضوضاء التي يمكن أن تؤثر على الصور. تساعد هذه النماذج على فهم حدوث أنواع مختلفة من الضوضاء من خلال عمليات المحاكاة، مما يساعد بدوره على تطوير استراتيجيات للحد منها.

تتضمن بعض نماذج الضوضاء الشائعة ما يلي:

1. الضوضاء الغوسية: أحد أكثر أنواع نماذج الضوضاء شيوعًا، يتميز "الضوضاء الغوسية" بتوزيع احتمالي على شكل جرس. إنه يحاكي الاختلافات العشوائية الموجودة في الصور. يمكن أن تنبع من مصادر مثل ضوضاء المستشعر والتكميم وهي تشبه الضوضاء الساكنة التي غالبًا ما تراها على شاشة التلفزيون أو إشارة الراديو.
2. إيرلانج الضوضاء: يُعرف أيضًا باسم ضوضاء جاما، وهو نموذج ضوضاء مضاعفة آخر يتميز بتوزيع جاما. يوجد عادةً في الصور الملتقطة بأجهزة استشعار مشوشة أو المنقولة عبر قنوات مشوشة.
3. الضوضاء الموحدة: هذا نموذج ضوضاء مضافة بتوزيع موحد، غالبًا ما يتم ملاحظته في الصور الكمية أو تلك التي أفسدتها أخطاء الإرسال.

قياس الضوضاء

في تحليل الصور، يعتبر تقييم الضوضاء مهمة أساسية. أنه ينطوي على قياس مستوى الضوضاء في الصورة. تعتمد هذه العملية على تقنيتين أساسيتين لقياس الضوضاء:

1. نسبة الذروة للإشارة إلى الضوضاء (PSNR): يعد PSNR بمثابة معيار لتقييم جودة إعادة بناء الصورة. فهو يقارن قيم البكسل الخاصة بالصورة الأصلية بتلك الخاصة بالصورة المعاد إنتاجها، مما يوفر مقياسًا رقميًا لمدى دقة إعادة إنتاج الصورة.
2. متوسط ​​الخطأ التربيعي (MSE): في المقابل، تقوم MSE بتقييم الاختلافات بين قيم البكسل لصورتين. تحسب هذه الطريقة متوسط ​​الاختلافات التربيعية بين وحدات البكسل المقابلة في الصورتين. يساعدنا هذا النهج الكمي على فهم مدى التشويش في الصورة وتأثيره على الجودة.

تقنيات الحد من الضوضاء الشائعة

تجعل الضوضاء الصور محببة ومتغيرة اللون، مما يحجب التفاصيل الدقيقة. لتحييد هذا التأثير، تساعد تقنيات تقليل الضوضاء على تحسين جودة الصورة للحصول على نتائج أفضل في العديد من المجالات مثل التصوير الفوتوغرافي والأمن ومؤتمرات الفيديو والمراقبة وما إلى ذلك. على سبيل المثال، يعد تقليل الضوضاء أمرًا بالغ الأهمية للتشخيص الدقيق وتخطيط العلاج في الصور الطبية.

تعمل تقنيات تقليل الضوضاء بشكل أفضل في ظل ظروف مثل الإضاءة المنخفضة وإعدادات ISO العالية وسرعات الغالق السريعة أو عند التعامل مع الكاميرات المزعجة بطبيعتها.

تتضمن بعض تقنيات تقليل الضوضاء الشائعة ما يلي:

• التصفية المتوسطة: للتخلص من ضوضاء النبضات، تقوم عملية التصفية المتوسطة باستبدال قيمة البكسل بالقيم المتوسطة للبكسلات القريبة منها.
• الترشيح الغوسي: تستبدل هذه التقنية كل بكسل في الصورة بمتوسط ​​مرجح لوحدات البكسل الموجودة في حي من وحدات البكسل حول ذلك البكسل.
• التصفية الثنائية: تجمع هذه التقنية بين الترشيح المتوسط ​​والغاوسي لتقليل الضوضاء مع حواف سليمة.
• تصفية المويجات: تستخدم هذه التقنية تحويل فورييه نموذج لتمرير الصورة معاملات المويجات لتقليل الضوضاء.

تطبيقات تقليل الضوضاء

للحد من الضوضاء مجموعة متنوعة من التطبيقات عبر الصناعات، مثل استعادة الصورة و رفع مستوى الصورة، ولكن أهمها:

• التصوير الطبي: تعمل تقنيات تقليل الضوضاء على تحسين تشخيص الأمراض في التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب، مما يؤدي إلى تبسيط نتائج المرضى.
• صور الأقمار الصناعية: يساعد تقليل الضوضاء في التعرف بشكل أفضل على الأشياء والميزات في صور الأقمار الصناعية.
• إدارة الكوارث: يعمل الحد من الضوضاء على تحسين صور الاستشعار عن بعد لأغراض المراقبة البيئية ورسم الخرائط.
• تطبيق القانون: يعزز الوضوح في المراقبة لقطات وصور الطب الشرعي لتحديد هوية المشتبه به والأشياء.
• أبحاث الفضاء: يعمل تقليل الضوضاء على تنظيف الصور الفلكية، مما يتيح اكتشاف الأجرام السماوية الخافتة والتفاصيل الدقيقة في عمليات رصد الفضاء السحيق.

لقراءة المحتوى ذي الصلة، قم بزيارة توحيد الذكاء الاصطناعي.