Արհեստական բանականություն
Ի՞նչ է աղմուկը պատկերի մշակման մեջ: - Այբբենարան
Եթե դուք երբևէ տեսել եք նկար, որտեղ նկատում եք փոշու մասնիկներ, որոնք իրական պատկերի մաս չեն կազմում, հավանաբար պատկերում «աղմուկ» եք տեսնում: Կան բազմաթիվ տեխնիկական պատճառներ, թե ինչու է դա տեղի ունենում: Այն հաճախ մթագնում է իրական պատկերը և հանդիսանում է պատկերի որակի անկման գլխավոր պատճառը թվային պատկերի փոխանցման ժամանակ:
Այստեղ պատկերների մշակումն առաջարկում է կայուն լուծում: Այն ապահովում է աղմուկի նվազեցման տեխնիկայի լայն շրջանակ, ինչպիսիք են տարածական զտումը, հաճախականության զտումը, փոխակերպման վրա հիմնված զտումը, խորը ուսուցման վրա հիմնված զտումը և այլն:
Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք որոշ հիմնական մեթոդներ, որոնք կարող են օգտագործվել նկարներում աղմուկը նվազեցնելու համար, ինչպես նաև կուսումնասիրենք պատկերների աղմուկի հիմնական տեսակներն ու պատճառները: Եկեք սուզվենք:
Պատկերների մշակման մեջ աղմուկի տեսակները
Աղմուկի տատանումների մոդելավորում – MDF, CC BY-SA 3.0, Wikimedia Commons- ի միջոցով
Գործոնները՝ սկսած շրջակա միջավայրի պայմաններից մինչև տեսախցիկի սենսորը, կարող են աղմուկ առաջացնել պատկերի մեջ: Աղմուկի չորս հիմնական տեսակները, որոնք սովորաբար տեսնում եք նկարներում, ներառում են.
- Հավելյալ աղմուկ. Պատկերի պայծառության կամ գունային տեղեկատվության պատահական տատանումների պատճառով: Սա նկարներում երևացող աղմուկի ամենատարածված տեսակն է:
- Subtractive Noise: Առաջանում է սկզբնական պատկերից պիքսելների արժեքների պատահական հանման հետևանքով, ինչը հանգեցնում է պատկերի վատ որակի, որը հաճախ դիտվում է որպես պատկերի մութ կետեր կամ շրջաններ: Նվազեցնող աղմուկը սովորաբար տեղի է ունենում ցածր լույսի պայմաններում:
- Բազմապատկիչ աղմուկ. Առաջանում է, երբ աղմուկի արժեքը բազմապատկվում է սկզբնական պիքսելային արժեքով, ինչը հաճախ հանգեցնում է պատկերի վատ որակի պատկերի ավելի պայծառ մասերի շուրջ: Սա աղմուկի հեռացման ամենադժվար տեսակն է՝ պիքսելային արժեքների զգալի տատանումների պատճառով:
- Իմպուլսային աղմուկ. Պատճառված է պիքսելների արժեքի հանկարծակի փոփոխություններով, որոնք տեսանելի են որպես պատահական սև և սպիտակ պիքսելներ, որոնք դիտվում են որպես պատկերի կտրուկ խանգարումներ: Այն նաև կոչվում է «աղի և պղպեղի աղմուկ»: Այն առաջանում է տեսախցիկի թերություններից, փոխանցման սխալներից կամ տիեզերական ճառագայթներից:
Պատկերների մշակման ժամանակ աղմուկի պատճառները
Պատկերի աղմուկը կարող է առաջանալ տարբեր աղբյուրներից, այդ թվում՝
- Բնապահպանական պայմանները. Արտաքին գործոնները, ինչպիսիք են վատ լուսավորությունը կամ մոտակայքում գտնվող էլեկտրոնային միջամտությունը, սովորաբար առաջացնում են պատկերների աղմուկ: Նրանք կարող են ավելացնել պատահական տատանումներ պատկերներում:
- Սենսորային աղմուկ. Տեսախցիկներում և սկաներներում օգտագործվող սենսորի հետ կապված ցանկացած խնդիր կարող է ավելացնել նկարների աղմուկը: Օրինակ, վատ լուսավորության պայմաններում, եթե դուք չեք օգտագործում լավ որակի սենսոր, այն կարող է ուժեղացնել աղմուկը լույսի հետ մեկտեղ:
- Քվանտացման աղմուկ. Առաջանում է, երբ անալոգային ազդանշանները վերածվում են թվային ձևի, հատկապես բարձր կոնտրաստ պատկերներում: Օրինակ, երբ սկանավորում եք լուսանկարը, դուք հաճախ կտեսնեք, որ ստացված պատկերում աղմուկ է հայտնվում: Սա քվանտացման աղմուկ է, որը հայտնվում է պատկերների թվայնացումից:
- Փոխանցման աղմուկ. Տեղի է ունենում, երբ պատկերները փոխանցվում են աղմկոտ ալիքներով, լինի դա ցանցերի միջոցով (օրինակ՝ ինտերնետ) կամ պահվում է աղմկոտ կրիչների վրա (օրինակ՝ կոշտ սկավառակներ):
- Մշակման աղմուկ. Առաջանում է պատկերի մշակման գործողությունների ժամանակ, ինչպիսիք են զտումը, սեղմումը և այլն:
Աղմուկի մոդելներ պատկերների մշակման մեջ
Պատկերների մշակման մեջ աղմուկի մոդելները ծառայում են որպես տարբեր տեսակի աղմուկի մաթեմատիկական ներկայացում, որը կարող է ազդել պատկերների վրա: Այս մոդելները սիմուլյացիաների միջոցով օգնում են հասկանալ տարբեր տեսակի աղմուկի առաջացումը, որն իր հերթին օգնում է մշակել այն նվազեցնելու ռազմավարություն:
Որոշ ընդհանուր աղմուկի մոդելներ ներառում են.
- Գաուսյան աղմուկ. Աղմուկի մոդելների ամենատարածված տեսակներից մեկը՝ «Գաուսյան աղմուկը», բնութագրվում է զանգի ձևավորված հավանականության բաշխմամբ: Այն մոդելավորում է պատկերներում հայտնաբերված պատահական տատանումները: Այն կարող է ծագել այնպիսի աղբյուրներից, ինչպիսիք են սենսորային և քվանտացման աղմուկը և նման է ստատիկին, որը հաճախ տեսնում եք հեռուստատեսային կամ ռադիո ազդանշանի վրա:
- Erlang աղմուկը: Նաև հայտնի է որպես գամմա աղմուկ, սա ևս մեկ բազմապատկվող աղմուկի մոդել է, որը բնութագրվում է գամմա բաշխմամբ: Այն սովորաբար հանդիպում է աղմկոտ սենսորներով նկարահանված կամ աղմկոտ ալիքներով փոխանցվող պատկերներում:
- Միատեսակ աղմուկ. Սա հավելումային աղմուկի մոդել է՝ միասնական բաշխմամբ, որը հաճախ նկատվում է քվանտացված կամ փոխանցման սխալներով վնասված պատկերներում:
Աղմուկի չափում
Պատկերի վերլուծության մեջ աղմուկի գնահատումը և գնահատումը հիմնարար խնդիր է: Այն ներառում է պատկերի աղմուկի մակարդակի քանակականացում: Այս գործընթացը հիմնված է աղմուկի չափման երկու հիմնական տեխնիկայի վրա.
- Պիկ ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունը (PSNR): PSNR-ը ծառայում է որպես չափանիշ՝ պատկերի վերակառուցման որակը գնահատելու համար: Այն համեմատում է բնօրինակ պատկերի պիքսելային արժեքները վերարտադրված պատկերի արժեքների հետ՝ թվային չափում ապահովելով, թե որքան հավատարիմ է պատկերը վերարտադրվում:
- Միջին քառակուսի սխալ (MSE): MSE-ն, ի տարբերություն, գնահատում է երկու պատկերների պիքսելային արժեքների տարբերությունները: Այս մեթոդը հաշվարկում է երկու պատկերներում համապատասխան պիքսելների քառակուսի տարբերությունների միջինը: Այս քանակական մոտեցումն օգնում է մեզ հասկանալ պատկերի աղմուկի չափը և դրա ազդեցությունը որակի վրա:
Աղմուկի նվազեցման ընդհանուր տեխնիկա
Աղմուկը պատկերները դարձնում է հատիկավոր և գունաթափված՝ թաքցնելով մանր մանրամասները: Այս էֆեկտը չեզոքացնելու համար աղմուկի նվազեցման տեխնիկան օգնում է բարելավել պատկերի որակը՝ ավելի լավ արդյունքների հասնելու համար բազմաթիվ ոլորտներում, ինչպիսիք են լուսանկարչությունը, անվտանգությունը, վիդեո կոնֆերանսները, հսկողությունը և այլն: Օրինակ, աղմուկի նվազեցումը կարևոր նշանակություն ունի բժշկական պատկերների ճշգրիտ ախտորոշման և բուժման պլանավորման համար:
Աղմուկի նվազեցման տեխնիկան լավագույնս աշխատում է այնպիսի պայմաններում, ինչպիսիք են ցածր լույսը, բարձր ISO-ի կարգավորումները, արագ կափարիչի արագությունը կամ ներհատուկ աղմկոտ տեսախցիկների հետ գործ ունենալիս:
Աղմուկի նվազեցման որոշ ընդհանուր մեթոդներ ներառում են.
- Միջին ֆիլտրում. Իմպուլսային աղմուկը վերացնելու համար միջին զտումը փոխարինում է պիքսելի արժեքը մոտակա պիքսելների միջին արժեքներով:
- Գաուսյան զտում. Այս տեխնիկան պատկերի յուրաքանչյուր պիքսելին փոխարինում է այդ պիքսելի շուրջ գտնվող պիքսելների հարևանությամբ գտնվող պիքսելների միջին կշռով:
- Երկկողմանի զտում. Այս տեխնիկան համատեղում է միջնադարյան և Գաուսյան զտումը, որպեսզի նվազեցնի աղմուկը անձեռնմխելի եզրերով:
- Wavelet զտում: Այս տեխնիկան օգտագործում է Ֆուրյեի տրանսֆորմացիա մոդել՝ պատկեր անցնելու համար ալիքների գործակիցները աղմուկը նվազեցնելու համար.
Աղմուկի նվազեցման կիրառություններ
Աղմուկի նվազեցումը տարբեր կիրառություններ ունի արդյունաբերության մեջ, օրինակ պատկերի վերականգնում և պատկերի ընդլայնում, բայց ամենակարևորներն են.
- Բժշկական պատկերացում. Աղմուկի նվազեցման տեխնիկան բարելավում է հիվանդության ախտորոշումը MRI և CT սկանավորումներում՝ պարզեցնելով հիվանդի արդյունքները:
- Արբանյակային պատկերներ. Աղմուկի նվազեցումը նպաստում է արբանյակային պատկերներում օբյեկտների և առանձնահատկությունների ավելի լավ նույնականացմանը:
- Աղետների կառավարում. աղմուկի նվազեցումը բարելավում է հեռակառավարման պատկերները շրջակա միջավայրի մոնիտորինգի և քարտեզագրման համար:
- Իրավապահ: Այն ուժեղացնում է հստակությունը հսկողություն կադրեր և դատաբժշկական պատկերներ կասկածյալի և օբյեկտի նույնականացման համար:
- Տիեզերական հետազոտություն. Աղմուկի նվազեցումը մաքրում է աստղագիտական պատկերները՝ թույլ տալով հայտնաբերել աղոտ երկնային օբյեկտներ և մանր դետալներ խորը տիեզերքի դիտարկումներում:
Հարակից բովանդակությունը կարդալու համար այցելեք Միավորել AI-ն.
