Görüntü İşlemede Gürültü Nedir? – Bir Astar

Gerçek görüntünün bir parçası olmayan toz parçacıklarının fark edildiği bir resim gördüyseniz, muhtemelen resimde 'gürültü' görüyorsunuzdur. Bunun olmasının birçok teknik nedeni vardır. Çoğu zaman gerçek görüntüyü gizler ve dijital görüntü aktarımında görüntü kalitesindeki bozulmanın başlıca nedenidir.

Görüntü işlemenin sağlam bir çözüm sunduğu yer burasıdır. Uzamsal filtreleme, frekans filtreleme, dönüşüm tabanlı filtreleme, derin öğrenme tabanlı filtreleme vb. gibi çok çeşitli gürültü azaltma teknikleri sağlar.

Bu makalede, görüntülerdeki gürültüyü azaltmak için kullanılabilecek bazı temel teknikleri inceleyeceğiz ve ayrıca görüntü gürültüsünün başlıca türlerini ve nedenlerini araştıracağız. Hadi dalalım!

Görüntü İşlemede Gürültü Türleri

Gürültü değişimlerinin simülasyonu – MDF, CC BY-SA 3.0, Wikimedia Commons aracılığıyla

Çevresel koşullardan kameranın sensörüne kadar değişen faktörler görüntüde gürültüye neden olabilir. Genellikle görüntülerde gördüğünüz dört ana gürültü türü şunlardır:

• Katkı Gürültüsü: Görüntüdeki parlaklık veya renk bilgilerindeki rastgele değişikliklerden kaynaklanır. Bu, görüntülerde görülen en yaygın gürültü türüdür.
• Çıkarıcı Gürültü: Piksel değerlerinin orijinal görüntüden rastgele çıkarılmasından kaynaklanır ve genellikle görüntüde karanlık noktalar veya bölgeler olarak görülen düşük görüntü kalitesine yol açar. Çıkarıcı gürültü genellikle düşük ışık ayarlarında meydana gelir.
• Çarpımsal Gürültü: Parazit değeri orijinal piksel değeriyle çarpıldığında ortaya çıkar ve genellikle görüntünün parlak kısımlarında görüntü kalitesinin düşmesine neden olur. Bu, önemli piksel değeri değişimleri nedeniyle ortadan kaldırılması en zor gürültü türüdür.
• Darbe Gürültüsü: Görüntüde keskin bozulmalar olarak görülen rastgele siyah beyaz pikseller şeklinde görülen piksel değerindeki ani değişikliklerden kaynaklanır. Aynı zamanda 'tuz ve biber gürültüsü' olarak da anılır. Kamera kusurlarından, iletim hatalarından veya kozmik ışınlardan kaynaklanır.

Görüntü İşlemede Gürültünün Nedenleri

Görüntü paraziti aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan kaynaklanabilir:

1. Çevre koşulları: Zayıf aydınlatma veya yakındaki elektronik parazit gibi dış faktörler genellikle görüntülerde gürültüye neden olur. Görüntülere rastgele varyasyonlar ekleyebilirler.
2. Sensör Gürültüsü: Kameralarda ve tarayıcılarda kullanılan sensörle ilgili herhangi bir sorun, görüntülerde gürültüye neden olabilir. Örneğin zayıf aydınlatma koşullarında kaliteli bir sensör kullanmıyorsanız ışıkla birlikte gürültüyü de güçlendirebilir.
3. Niceleme Gürültüsü: Özellikle yüksek kontrastlı görüntülerde analog sinyaller dijital forma dönüştürüldüğünde ortaya çıkar. Örneğin, bir fotoğrafı taradığınızda, ortaya çıkan görüntüde genellikle parazitin göründüğünü görürsünüz. Bu, görüntünün sayısallaştırılmasından ortaya çıkan kuantizasyon gürültüsüdür.
4. İletim Gürültüsü: Görüntüler, ağlar (örneğin internet) aracılığıyla veya gürültülü depolama ortamlarında (sabit diskler gibi) saklanan gürültülü kanallar üzerinden iletildiğinde ortaya çıkar.
5. İşleme Gürültüsü: Filtreleme, sıkıştırma vb. gibi görüntü işleme işlemleri sırasında meydana gelir.

Görüntü İşlemede Gürültü Modelleri

Görüntü işlemedeki gürültü modelleri, görüntüleri etkileyebilecek farklı gürültü türlerinin matematiksel temsilleri olarak hizmet eder. Bu modeller, simülasyonlar aracılığıyla farklı gürültü türlerinin oluşumunun anlaşılmasına yardımcı olur ve bu da gürültüyü azaltmaya yönelik stratejiler geliştirilmesine yardımcı olur.

Bazı yaygın gürültü modelleri şunları içerir:

1. Gauss Gürültüsü: En yaygın gürültü modeli türlerinden biri olan 'Gauss gürültüsü', çan şeklindeki olasılık dağılımıyla karakterize edilir. Görüntülerde bulunan rastgele varyasyonları simüle eder. Sensör ve nicemleme gürültüsü gibi kaynaklardan kaynaklanabilir ve televizyonda veya radyo sinyalinde sıklıkla gördüğünüz statik gürültüye benzer.
2. Erlang Gürültüsü: Gama gürültüsü olarak da bilinen bu, gama dağılımıyla karakterize edilen başka bir çarpımsal gürültü modelidir. Genellikle gürültülü sensörlerle çekilen veya gürültülü kanallar aracılığıyla iletilen görüntülerde bulunur.
3. Düzgün Gürültü: Bu, genellikle nicelenmiş görüntülerde veya iletim hatalarından dolayı bozulan görüntülerde gözlemlenen, tekdüze dağılıma sahip toplamsal bir gürültü modelidir.

Gürültü Ölçümü

Görüntü analizinde gürültü değerlendirmesi ve değerlendirmesi temel bir görevdir. Bir görüntüdeki gürültü seviyesinin ölçülmesini içerir. Bu süreç iki temel gürültü ölçüm tekniğine dayanır:

1. Tepe Sinyal-Gürültü Oranı (PSNR): PSNR, görüntü yeniden yapılandırmasının kalitesini değerlendirmek için bir kıyaslama görevi görür. Orijinal görüntünün piksel değerlerini çoğaltılan görüntünün piksel değerleri ile karşılaştırarak görüntünün ne kadar aslına sadık bir şekilde çoğaltıldığına dair sayısal bir ölçüm sağlar.
2. Ortalama Karesel Hata (MSE): MSE ise aksine, iki görüntünün piksel değerleri arasındaki farkları değerlendirir. Bu yöntem, iki görüntüdeki karşılık gelen pikseller arasındaki kare farkların ortalamasını hesaplar. Bu niceliksel yaklaşım, bir görüntüdeki gürültünün boyutunu ve bunun kalite üzerindeki etkisini anlamamıza yardımcı olur.

Yaygın Gürültü Azaltma Teknikleri

Gürültü, görüntülerin grenli ve renksiz olmasına neden olarak ince ayrıntıları gizler. Bu etkiyi etkisiz hale getirmek için gürültü azaltma teknikleri, fotoğrafçılık, güvenlik, video konferans, gözetim vb. birçok alanda daha iyi sonuçlar elde etmek için görüntü kalitesinin iyileştirilmesine yardımcı olur. Örneğin, tıbbi görüntülerde doğru teşhis ve tedavi planlaması için gürültü azaltma kritik öneme sahiptir.

Gürültü azaltma teknikleri, düşük ışık, yüksek ISO ayarları, yüksek deklanşör hızları gibi koşullarda veya doğası gereği gürültülü kameralarla çalışırken en iyi sonucu verir.

Bazı yaygın gürültü azaltma teknikleri şunları içerir:

• Medyan Filtreleme: Darbe gürültüsünü ortadan kaldırmak için medyan filtreleme, pikselin değerini yakındaki piksellerin medyan değerleriyle değiştirir.
• Gauss Filtreleme: Bu teknik, bir görüntüdeki her pikseli, o pikselin çevresindeki piksellerin ağırlıklı ortalamasıyla değiştirir.
• İkili Filtreleme: Bu teknik, kenarları sağlam olacak şekilde gürültüyü azaltmak için medyan ve Gauss filtrelemeyi birleştirir.
• Dalgacık Filtreleme: Bu teknik şunları kullanır: Fourier dönüşümü görüntüyü aktaracak model dalgacık katsayıları gürültüyü azaltmak için.

Gürültü Azaltma Uygulamaları

Gürültü azaltmanın endüstriler arasında çeşitli uygulamaları vardır: görüntü restorasyonu ve görüntü yükseltme, ancak en önemlileri şunlardır:

• Tıbbi Görüntüleme: Gürültü azaltma teknikleri, MRI ve CT taramalarında hastalık teşhisini iyileştirerek hasta sonuçlarını kolaylaştırır.
• Uydu görüntüleri: Gürültü azaltma, uydu görüntülerinde nesne ve özelliklerin daha iyi tanımlanmasına yardımcı olur.
• Afet yönetimi: Gürültü azaltma, çevresel izleme ve haritalama için uzaktan algılama görüntülerini iyileştirir.
• Kanun yaptırımı: Netliği artırır gözetim Şüpheli ve nesne tespiti için kamera görüntüleri ve adli tıp görüntüleri.
• Uzay araştırması: Gürültü azaltma, astronomik görüntüleri temizleyerek soluk gök cisimlerinin ve derin uzay gözlemlerindeki ince ayrıntıların tespit edilmesini sağlar.

İlgili içeriği okumak için şu adresi ziyaret edin: yapay zekayı birleştirin.