الذكاء الاصطناعي
ما هي الضوضاء في معالجة الصور؟ – مقدمة
إذا كنت قد رأيت صورة تظهر فيها جزيئات غبار ليست جزءًا من الصورة الفعلية ، فمن المحتمل أنك ترى “الضوضاء” في الصورة. هناك العديد من الأسباب الفنية لحدوث ذلك. غالبًا ما يخفي الصورة الفعلية وهي السبب الرئيسي لتدهور جودة الصورة في نقل الصور الرقمية.
هنا يأتي دور معالجة الصور بتقديم حل قوي. 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 ، بالإضافة إلى التحقيق في أنواع الضوضاء الرائدة وأسبابها. دعونا نبدأ!
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 الأنواع الرئيسية الأربعة للضوضاء التي ترى عادة في الصور ما يلي:
- الضوضاء الإضافية: تسببها التغييرات العشوائية في المعلومات المتعلقة بالسطوع أو اللون عبر الصورة. هذا هو النوع الأكثر شيوعًا للضوضاء التي تظهر في الصور.
- الضوضاء التخفيضية: تسببها طرح قيم البكسل العشوائي من الصورة الأصلية ، مما يؤدي إلى سوء جودة الصورة ، وغالبًا ما يظهر على شكل بقع أو مناطق مظلمة في الصورة. تظهر الضوضاء التخفيضية عادة في إعدادات الإضاءة المنخفضة.
- الضوضاء التكاثرية: تحدث 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 قيم البكسل.
- الضوضاء النبضية: تسببها التغييرات الفجائية في قيمة البكسل التي تظهر على شكل بكسل أسود وأبيض عشوائي يظهر على شكل اضطرابات حادة في الصورة. يُطلق عليه أيضًا اسم “الضوضاء الملحية والفلفلية”. وهي ناتجة عن عيوب الكاميرا أو أخطاء النقل أو الأشعة الكونية.
أسباب الضوضاء في معالجة الصور
يمكن أن تنتج الضوضاء الصورية من مصادر مختلفة ، بما في ذلك:
- الظروف البيئية: العوامل الخارجية مثل الإضاءة السيئة أو التداخل الإلكتروني القريب يمكن أن تسبب ضوضاء في الصور. يمكن أن تضيف تغييرات عشوائية في الصور.
- ضوضاء المستشعر: أي مشاكل في المستشعر المستخدم في الكاميرات والمسح الضوئي يمكن أن تؤدي إلى ضوضاء في الصور. على سبيل المثال ، في ظروف الإضاءة السيئة ، إذا كنت لا تستخدم مستشعر جيد الجودة ، يمكن أن يزيد من الضوضاء مع الضوء.
- ضوضاء الكم: تحدث عندما يتم تحويل الإشارات التناظرية إلى شكل رقمي ، خاصة في الصور عالية التباين. على سبيل المثال ، عند مسح صورة فوتوغرافية ، غالبًا ما تظهر الضوضاء في الصورة الناتجة. هذه هي ضوضاء الكم التي تظهر من تحويل الصورة إلى رقم.
- ضوضاء النقل: تحدث عندما يتم نقل الصور عبر قنوات ضوئية ، سواء كان ذلك عبر الشبكات (مثل الإنترنت) أو مخزنة على وسائط تخزين ضوئية ضوئية (مثل الأقراص الصلبة).
- ضوضاء المعالجة: تحدث أثناء عمليات معالجة الصور ، مثل الترشيح والضغط ، إلخ.
نماذج الضوضاء في معالجة الصور
تعتبر نماذج الضوضاء في معالجة الصور تمثيلات رياضية 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 لخفضها.
تتضمن بعض نماذج الضوضاء الشائعة ما يلي:
- الضوضاء الغاوسية: واحد من أكثر أنواع نماذج الضوضاء شيوعًا ، يتميز بالتوزيع الاحتمالي على شكل جرس. يحاكي التغييرات العشوائية الموجودة في الصور. يمكن أن تنشأ من مصادر مثل ضوضاء المستشعر وضوضاء الكم ، ويشبه الضوضاء الثابتة التي ترى عادة على التلفزيون أو إشارة الراديو.
- ضوضاء إرلنغ: المعروفة أيضًا باسم ضوضاء جاما ، هذا هو نموذج ضوضاء تكاثري يتميز بتوزيع جاما. عادة ما يظهر في الصور التي يتم التقاطها بمستشعر ضوئي ضوئي أو نقلها عبر قنوات ضوئية.
- الضوضاء المنتظمة: هذا هو نموذج ضوضاء إضافي يتميز بتوزيع منتظم ، وغالبًا ما يظهر في الصور المخزنة أو تلك التي تتم إضافتها بواسطة أخطاء النقل.
قياس الضوضاء
في تحليل الصور ، يعتبر تقييم وتقييم الضوضاء مهمة أساسية. يتضمن ذلك تحديد مستوى الضوضاء في الصورة. يعتمد هذا الإجراء على تقنيتين رئيسيتين لقياس الضوضاء:
- نسبة الإشارة إلى الضوضاء القصوى (PSNR): تعمل PSNR كمرجع لتقدير جودة إعادة بناء الصورة. تقارن قيم البكسل في الصورة الأصلية بقيم البكسل في الصورة المعاد بناؤها ، وتوفر مقياسًا رقميًا لمدى إخلاص الصورة.
- الخطأ المتوسط للمربعات (MSE): في المقابل ، يقيم MSE الفروق بين قيم البكسل في صورتين. تحسب هذه الطريقة المتوسطة للفروق 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 محببة ومختلطة ، مما يخفي التفاصيل الدقيقة. لتعطيل هذا التأثير ، تساعد تقنيات خفض الضوضاء في تحسين جودة الصورة من أجل نتائج أفضل في العديد من المجالات مثل التصوير الفوتوغرافي والأمان والمؤتمرات عبر الفيديو ومراقبة الأمان ، 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 السريعة أو عند التعامل مع كاميرات ضوئية ضوئية بالفعل.
تتضمن بعض تقنيات خفض الضوضاء الشائعة ما يلي:
- الترشيح الوسيط: لإزالة الضوضاء النبضية ، يستبدل الترشيح الوسيط قيمة البكسل بقيم الوسيط للبكسل المجاور.
- الترشيح الغاوسي: هذه التقنية تستبدل كل بكسل في الصورة بمعدل مرجح للبكسل في مجاور البكسل حول ذلك البكسل.
- الترشيح الثنائي: هذه التقنية تجمع بين الترشيح الوسيط والترشيح الغاوسي لخفض الضوضاء مع الحفاظ على الحواف سليمة.
- الترشيح المويجي: هذه التقنية تستخدم نموذج التحويل الفوري لتمرير معاملات الصورة مويج لخفض الضوضاء.
تطبيقات خفض الضوضاء
لخفض الضوضاء تطبيقات متنوعة عبر الصناعات ، مثل استعادة الصور و توسيع الصور ، ولكن الأكثر أهمية هي:
- التصوير الطبي: تعمل تقنيات خفض الضوضاء على تحسين تشخيص الأمراض في التصوير بالأشعة المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي ، مما يسهل نتائج المرضى.
- التصوير الفضائي: يساعد خفض الضوضاء في تحديد الأجسام والميزات بشكل أفضل في الصور الفضائية.
- إدارة الكوارث: يعمل خفض الضوضاء على تحسين الصور الملتقطة عن بعد لمراقبة البيئة وتخطيط الخريطة.
- تطبيق القانون: يُحسن وضوح الصور في مقاطع الفيديو المراقبة والصور الجنائية لتحديد المشتبه بهم والأجسام.
- أبحاث الفضاء: يُنقي خفض الضوضاء الصور الفلكية ، مما يسمح بالكشف عن الأجسام السماوية الخفية والتفاصيل الدقيقة في ملاحظات الفضاء العميق.
لقراءة المحتوى المرتبط ، قم بزيارة Unite AI.
