الذكاء الاصطناعي
ما هو الضوضاء في معالجة الصور؟ – مقدمة
إذا كنت قد رأيت صورة حيث تلاحظ جزيئات الغبار التي ليست جزءًا من الصورة الفعلية ، فمن المحتمل أن تكون ترى “الضوضاء” في الصورة. هناك العديد من الأسباب الفنية لحدوث ذلك. غالبًا ما يؤدي ذلك إلى إخفاء الصورة الفعلية وهي السبب الرئيسي لتدهور جودة الصورة في نقل الصور الرقمية.
هنا تقدم معالجة الصور حلاً قويًا. توفر مجموعة واسعة من تقنيات خفض الضوضاء ، مثل الترشيح المكاني ، والترشيح الترددي ، والترشيح القائم على التحويل ، والترشيح القائم على التعلم العميق ، وغيرها.
في هذه المقالة ، سنستكشف بعض التقنيات الرئيسية التي يمكن استخدامها لخفض الضوضاء في الصور ، جنبًا إلى جنب مع التحقيق في أنواع الضوضاء الرئيسية وأسبابها. دعونا نغوص في الموضوع!
أنواع الضوضاء في معالجة الصور
محاكاة لتغييرات الضوضاء – Mdf، CC BY-SA 3.0، عبر ويكيميديا كومونز
تتراوح العوامل من الظروف البيئية إلى مستشعر الكاميرا ، ويمكن أن تؤدي إلى إدخال الضوضاء في الصورة. تشمل أنواع الضوضاء الأربعة الرئيسية التي عادة ما ترى في الصور:
- الضوضاء الإضافية: تسببه التغييرات العشوائية في السطوع أو المعلومات اللونية عبر الصورة. هذا هو النوع الأكثر شيوعًا من الضوضاء التي تظهر في الصور.
- الضوضاء الطارئة: تسببه طرح قيم البكسل العشوائي من الصورة الأصلية ، مما يؤدي إلى سوء جودة الصورة ، وغالبًا ما تظهر على شكل بقع أو مناطق مظلمة في الصورة. عادة ما تحدث الضوضاء الطارئة في إعدادات الإضاءة المنخفضة.
- الضوضاء التكاملية: تسببه عندما يتم ضرب قيمة الضوضاء في قيمة البكسل الأصلية ، مما يؤدي غالبًا إلى سوء جودة الصورة حول الأجزاء الأكثر إضاءة من الصورة. هذا هو النوع الأكثر صعوبة في إزالة الضوضاء بسبب التغييرات الكبيرة في قيمة البكسل.
- الضوضاء النبضية: تسببه التغييرات الفجائية في قيمة البكسل التي تظهر على أنها بكسل أسود وأبيض عشوائي يظهر على أنه اضطرابات حادة في الصورة. يُطلق عليه أيضًا “ضوضاء الملح والفلفل”. ينتج عن عيوب الكاميرا أو أخطاء النقل أو الأشعة الكونية.
أسباب الضوضاء في معالجة الصور
يمكن أن تنتج الضوضاء عن مصادر مختلفة ، بما في ذلك:
- الظروف البيئية: العوامل الخارجية مثل الإضاءة السيئة أو التداخل الإلكتروني القريب تسبب الضوضاء في الصور. يمكن أن تضيف تغييرات عشوائية في الصور.
- ضوضاء المستشعر: أي مشاكل في المستشعر المستخدم في الكاميرات والماسحات الضوئية يمكن أن تؤدي إلى إضافة الضوضاء إلى الصور. على سبيل المثال ، في ظروف الإضاءة السيئة ، إذا لم تكن تستخدم مستشعر جيد الجودة ، يمكن أن يزيد من الضوضاء جنبًا إلى جنب مع الضوء.
- ضوضاء الكم: تحدث عندما يتم تحويل الإشارات التناظرية إلى شكل رقمي ، خاصة في الصور عالي التباين. على سبيل المثال ، عندما تقوم بفحص صورة فوتوغرافية ، غالبًا ما ترى الضوضاء تظهر في الصورة الناتجة. هذا هو ضوضاء الكم التي تظهر من تحويل الصورة إلى رقمي.
- ضوضاء النقل: تحدث عندما يتم نقل الصور عبر قنوات ملوثة ، سواء كان ذلك عبر الشبكات (مثل الإنترنت) أو تخزينها على وسائط تخزين ملوثة (مثل الأقراص الصلبة).
- ضوضاء المعالجة: تحدث أثناء عمليات معالجة الصور ، مثل الترشيح والضغط ، إلخ.
نماذج الضوضاء في معالجة الصور
نماذج الضوضاء في معالجة الصور تعمل كتمثيل رياضي للأنواع المختلفة من الضوضاء التي يمكن أن تؤثر على الصور. تساعد هذه النماذج على فهم حدوث أنواع مختلفة من الضوضاء من خلال المحاكاة ، والتي بدورها تساعد في تطوير استراتيجيات لتقليلها.
تتضمن بعض نماذج الضوضاء الشائعة:
- الضوضاء الغاوسية: واحدة من أكثر أنواع نماذج الضوضاء شيوعًا ، “الضوضاء الغاوسية” يتميز بتوزيع احتمالي على شكل جرس. يحاكي التغييرات العشوائية الموجودة في الصور. يمكن أن تنشأ من مصادر مثل ضوضاء المستشعر وضوضاء الكم وهي مشابهة للضوضاء الثابتة التي ترىها غالبًا على التلفزيون أو إشارة الراديو.
- ضوضاء إرلنغ: يُعرف أيضًا باسم ضوضاء جاما ، وهو نموذج ضوضاء تكاملية آخر يتميز بتوزيع جاما. عادة ما يوجد في الصور التي يتم التقاطها بمستشعرات ملوثة أو نقلها عبر قنوات ملوثة.
- الضوضاء المنتظمة: هذا هو نموذج ضوضاء إضافي يتميز بتوزيع منتظم ، وغالبًا ما يُلاحظ في الصور المكممة أو تلك التي تُلوثها أخطاء النقل.
قياس الضوضاء
في تحليل الصور ، يُعد تقييم الضوضاء وتقييمها مهمة أساسية. يتضمن قياس مستوى الضوضاء في الصورة. يعتمد هذا العملية على تقنيتين رئيسيتين لقياس الضوضاء:
- نسبة الإشارة إلى الضوضاء القصوى (PSNR): تعمل PSNR كمرجع لتقدير جودة إعادة بناء الصورة. يقارن قيم البكسل في الصورة الأصلية بقيم البكسل في الصورة المعاد إنتاجها ، مما يوفر مقياسًا رقميًا لمدى إخلاص الصورة.
- متوسط مربع الخطأ (MSE): في المقابل ، يقيم MSE الفرق بين قيم البكسل في صورتين. هذا الأسلوب يحسب متوسط الفرق المربعة بين البكسل المقابلة في الصورتين. يساعد هذا النهج الكمي في فهم مدى الضوضاء في الصورة وتأثيرها على الجودة.
تقنيات خفض الضوضاء الشائعة
تجعل الضوضاء الصور حبيبية ومظلمة ، مما يؤدي إلى إخفاء التفاصيل الدقيقة. لتحييد هذا التأثير ، تساعد تقنيات خفض الضوضاء في تحسين جودة الصورة من أجل نتائج أفضل في العديد من المجالات مثل التصوير الفوتوغرافي والأمن والاتصالات المرئية والمراقبة ، إلخ. على سبيل المثال ، خفض الضوضاء ضروري لتشخيص دقيق وتخطيط العلاج في التصوير الطبي.
تعمل تقنيات خفض الضوضاء بشكل أفضل في ظروف مثل الإضاءة المنخفضة أو إعدادات ISO العالية أو سرعات الغالق السريعة أو عند التعامل مع كاميرات ملوثة بشكل固 hữu.
تتضمن بعض تقنيات خفض الضوضاء الشائعة:
- ترشيح الوسيط: لتحديد الضوضاء النبضية ، يُستبدل ترشيح الوسيط بقيمة البكسل بقيمة الوسيط لقيم البكسل المجاورة.
- ترشيح غاوسي: يحل هذا الأسلوب محل كل بكسل في الصورة بمعدل مرجح للبكسل في مجاورة البكسل.
- ترشيح ثنائي: يجمع هذا الأسلوب بين ترشيح الوسيط وترشيح غاوسي لخفض الضوضاء مع الحفاظ على الحواف سليمة.
- ترشيح المويجة: يستخدم هذا الأسلوب نموذج تحويل فورييه لتمرير معاملات المويجة للصورة لخفض الضوضاء.
تطبيقات خفض الضوضاء
لخفض الضوضاء تطبيقات متنوعة عبر الصناعات ، مثل استعادة الصور و توسيع الصور ، ولكن الأكثر أهمية هي:
- التصوير الطبي: تساعد تقنيات خفض الضوضاء في تحسين تشخيص الأمراض في التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي ، مما يُسهل نتائج المرضى.
- التصوير الفضائي: يساعد خفض الضوضاء في تحديد الأجسام والميزات بشكل أفضل في الصور الفضائية.
- إدارة الكوارث: يحسن خفض الضوضاء من الصور المستقلة عن بعد لمراقبة البيئة وتخطيط الخريطة.
- تنفيذ القانون: يعزز دقة الصور في لقطات المراقبة والصور الجنائية لتحديد المشتبه فيهم والأجسام.
- أبحاث الفضاء: ينقي خفض الضوضاء من الصور الفلكية ، مما يسمح بالكشف عن الأجسام السماوية الخفية وتفاصيل دقيقة في الملاحظات الفضائية العميقة.
لقراءة المحتوى المرتبط ، زور Unite AI.
