Ce este zgomotul în procesarea imaginilor? – Un primer

Dacă ați văzut vreodată o imagine în care observați particule de praf care nu fac parte din imaginea reală, probabil că vedeți „zgomot” în imagine. Există multe motive tehnice pentru care se întâmplă acest lucru. Adesea, întunecă imaginea reală și este cauza principală a degradării calității imaginii în transmisia digitală a imaginii.

Aici procesarea imaginilor oferă o soluție robustă. Oferă o gamă largă de tehnici de reducere a zgomotului, cum ar fi filtrarea spațială, filtrarea frecvenței, filtrarea bazată pe transformare, filtrarea bazată pe învățarea profundă etc.

În acest articol, vom explora câteva tehnici cheie care pot fi utilizate pentru a reduce zgomotul din imagini, împreună cu investigarea principalelor tipuri și cauze ale zgomotului din imagine. Să ne scufundăm!

Tipuri de zgomot în procesarea imaginilor

O simulare a variațiilor de zgomot - mdf, CC BY-SA 3.0, prin Wikimedia Commons

Factorii care variază de la condițiile de mediu până la senzorul camerei pot introduce zgomot în imagine. Cele patru tipuri principale de zgomot pe care le vedeți de obicei în imagini includ:

• Zgomot aditiv: Cauzat de variații aleatorii ale luminozității sau ale informațiilor de culoare în imagine. Acesta este cel mai frecvent tip de zgomot văzut în imagini.
• Zgomot subtractiv: Cauzat de scăderea aleatorie a valorilor pixelilor din imaginea originală, ceea ce duce la o calitate slabă a imaginii, adesea văzută ca pete întunecate sau regiuni în imagine. Zgomotul subtractiv apare de obicei în condiții de lumină scăzută.
• Zgomot multiplicativ: Cauzat atunci când valoarea zgomotului este înmulțită cu valoarea inițială a pixelului, rezultând adesea o calitate slabă a imaginii în jurul părților mai luminoase ale imaginii. Acesta este cel mai dificil tip de zgomot de eliminat din cauza variațiilor semnificative ale valorii pixelilor.
• Zgomot de impuls: Cauzat de modificări bruște ale valorii pixelilor, care sunt vizibile ca pixeli alb-negru aleatori, văzuți ca perturbări puternice în imagine. Este denumit și „zgomot de sare și piper”. Rezultă din defecte ale camerei, erori de transmisie sau raze cosmice.

Cauzele zgomotului în procesarea imaginilor

Zgomotul de imagine poate rezulta din diverse surse, inclusiv:

1. Conditii de mediu: Factorii externi, cum ar fi iluminarea slabă sau interferența electronică din apropiere provoacă de obicei zgomot în imagini. Ele pot adăuga variații aleatorii în imagini.
2. Zgomot senzor: Orice problemă cu senzorul utilizat în camere și scanere poate adăuga zgomot în imagini. De exemplu, în condiții de iluminare slabă, dacă nu utilizați un senzor de bună calitate, acesta poate amplifica zgomotul împreună cu lumina.
3. Zgomot de cuantizare: Apare atunci când semnalele analogice sunt convertite în formă digitală, în special în imaginile cu contrast ridicat. De exemplu, când scanați o fotografie, veți vedea adesea zgomot care apare în imaginea rezultată. Acesta este zgomotul de cuantizare care apare din digitizarea imaginii.
4. Zgomotul transmisiei: Apare atunci când imaginile sunt transmise pe canale zgomotoase, fie prin intermediul rețelelor (de exemplu, internetul) sau stocate pe medii de stocare zgomotoase (cum ar fi hard disk-urile).
5. Zgomot de procesare: Apare în timpul operațiunilor de procesare a imaginilor, cum ar fi filtrarea, compresia etc.

Modele de zgomot în procesarea imaginilor

Modelele de zgomot în procesarea imaginilor servesc ca reprezentări matematice ale diferitelor tipuri de zgomot care pot afecta imaginile. Aceste modele ajută la înțelegerea apariției diferitelor tipuri de zgomot prin simulări, care la rândul lor ajută la dezvoltarea strategiilor de reducere a acestuia.

Unele modele de zgomot comune includ:

1. Zgomot gaussian: Unul dintre cele mai comune tipuri de modele de zgomot, „zgomotul gaussian” este caracterizat printr-o distribuție de probabilitate în formă de clopot. Simulează variații aleatorii găsite în imagini. Poate proveni din surse precum senzorul și zgomotul de cuantizare și este similar cu statica pe care o vedeți adesea la televizor sau un semnal radio.
2. Zgomot Erlang: Cunoscut și sub numele de zgomot gamma, acesta este un alt model de zgomot multiplicativ caracterizat printr-o distribuție gamma. Se găsește de obicei în imaginile capturate cu senzori zgomotoși sau transmise prin canale zgomotoase.
3. Zgomot uniform: Acesta este un model de zgomot aditiv cu o distribuție uniformă, observat adesea în imaginile cuantificate sau cele corupte de erori de transmisie.

Măsurarea zgomotului

În analiza imaginilor, evaluarea și evaluarea zgomotului este o sarcină fundamentală. Implica cuantificarea nivelului de zgomot dintr-o imagine. Acest proces se bazează pe două tehnici principale de măsurare a zgomotului:

1. Raportul semnal-zgomot de vârf (PSNR): PSNR servește ca punct de referință pentru evaluarea calității reconstrucției imaginii. Acesta compară valorile pixelilor imaginii originale cu cele ale imaginii reproduse, oferind o măsură numerică a cât de fidel este reprodusă imaginea.
2. Eroare pătratică medie (MSE): MSE, în schimb, evaluează diferențele dintre valorile pixelilor a două imagini. Această metodă calculează media diferențelor pătrate dintre pixelii corespunzători din cele două imagini. Această abordare cantitativă ne ajută să înțelegem amploarea zgomotului dintr-o imagine și impactul acestuia asupra calității.

Tehnici comune de reducere a zgomotului

Zgomotul face imaginile granulate și decolorate, ascunzând detaliile fine. Pentru a neutraliza acest efect, tehnicile de reducere a zgomotului ajută la îmbunătățirea calității imaginii pentru rezultate mai bune în multe domenii, cum ar fi fotografia, securitatea, conferința video, supravegherea etc. De exemplu, reducerea zgomotului este esențială pentru diagnosticarea corectă și planificarea tratamentului în imaginile medicale.

Tehnicile de reducere a zgomotului funcționează cel mai bine în condiții precum lumină scăzută, setări ISO ridicate, viteze rapide de expunere sau atunci când aveți de-a face cu camere inerent zgomotoase.

Unele tehnici comune de reducere a zgomotului includ:

• Filtrare mediană: Pentru a elimina zgomotul de impuls, filtrarea mediană înlocuiește valoarea pixelului cu valorile mediane ale pixelilor săi din apropiere.
• Filtrarea Gaussiană: Această tehnică înlocuiește fiecare pixel dintr-o imagine cu o medie ponderată a pixelilor dintr-o vecinătate de pixeli din jurul acelui pixel.
• Filtrare bilaterală: Această tehnică combină filtrarea mediană și gaussiană pentru a reduce zgomotul cu marginile intacte.
• Filtrare Wavelet: Această tehnică folosește Transformata Fourier model pentru a trece imaginea coeficienții wavelet pentru a reduce zgomotul.

Aplicații ale reducerii zgomotului

Reducerea zgomotului are o varietate de aplicații în diverse industrii, cum ar fi restaurarea imaginii si upscaling de imagine, dar cele mai importante sunt:

• Imagistica medicala: Tehnicile de reducere a zgomotului îmbunătățesc diagnosticarea bolii în scanările RMN și CT, eficientizând rezultatele pacientului.
• Imagini din satelit: Reducerea zgomotului ajută la o mai bună identificare a obiectelor și a caracteristicilor în imaginile din satelit.
• Gestionarea dezastrelor: Reducerea zgomotului îmbunătățește imaginile de teledetecție pentru monitorizarea și cartografierea mediului.
• Aplicarea legii: Îmbunătățește claritatea în supraveghere filmări și imagini criminalistice pentru identificarea suspectului și a obiectelor.
• Cercetare spatiala: Reducerea zgomotului curăță imaginile astronomice, permițând detectarea obiectelor cerești slabe și a detaliilor fine în observațiile din spațiul profund.

Pentru a citi conținut similar, vizitați Uniți AI.