C9 Flashcards
Prelucrari pe imagini multinivel (grayscale) (IV) Zgomote in imagini digitale. Modelarea si eliminarea lor.
Ce este zgomotul în imagini digitale și care sunt cauzele sale principale?
Zgomotul în imagini digitale este orice proces care afectează imaginea și nu face parte din scena inițială. Cauzele principale includ natura discretă a radiației, sensibilitatea variabilă a senzorului, zgomotul electric, erorile de transmisie a datelor, turbulențele atmosferice, rezoluția senzorului și digitizarea semnalului video.
Ce este zgomotul Salt & Pepper și care sunt cauzele apariției acestuia?
Zgomotul Salt & Pepper apare ca urmare a funcționării defectuoase a celulelor senzorului, erorilor de memorie, erorilor de sincronizare sau pierderilor de biți în transmisii. Se manifestă prin prezența unor pixeli albi și negri distribuiți aleatoriu în imagine.
Cum funcționează filtrul median pentru eliminarea zgomotului Salt & Pepper?
Filtrul median înlocuiește fiecare pixel din imagine cu valoarea mediană a intensităților pixelilor din vecinătatea sa. Aceasta ajută la eliminarea zgomotului Salt & Pepper fără a altera semnificativ muchiile și detaliile imaginii.
Ce este zgomotul uniform și în ce scopuri este folosit în procesarea imaginilor?
Zgomotul uniform este folosit pentru generarea altor tipuri de zgomot și pentru degradarea imaginilor în scopul evaluării algoritmilor de restaurare. Valorile nivelelor de gri ale zgomotelor sunt distribuite uniform într-un anumit domeniu specific.
Cum se modelează zgomotul gaussian și pentru ce este utilizat?
Zgomotul gaussian este modelat utilizând o distribuție gaussiană a valorilor de intensitate ale pixelilor. Este utilizat pentru modelarea zgomotului electric și a zgomotului datorat naturii discrete a radiației și procesului de conversie în semnal electric.
Ce este nucleul gaussian și cum este utilizat pentru eliminarea zgomotului gaussian?
Nucleul gaussian este o matrice de valori calculate pe baza unei funcții gaussiane, utilizat pentru filtrarea imaginii prin convoluție. Acesta ajută la netezirea imaginii și eliminarea zgomotului gaussian.
Cum se calculează raportul semnal-zgomot (SNR) dintr-o singură imagine?
SNR se calculează determinând deviația standard a intensităților pe întreaga imagine și pe o regiune cu intensitate uniformă. Raportul dintre aceste valori oferă măsura SNR, indicând calitatea imaginii.
Cum se calculează raportul semnal-zgomot (SNR) din două imagini succesive ale aceleași scene?
SNR se calculează prin corelarea imaginilor succesive ale aceleași scene, considerând că zgomotele sunt necorelate între ele și față de semnal. Calculul implică determinarea deviației standard a diferenței dintre imagini.
Care sunt avantajele utilizării filtrului median pentru eliminarea zgomotului din imagini?
Filtrul median este eficient în eliminarea zgomotului Salt & Pepper fără a altera muchiile și detaliile imaginii. Acesta păstrează structura imaginii, eliminând doar valorile extreme de intensitate.
De ce este importantă modelarea zgomotului în procesarea imaginii digitale?
Modelarea zgomotului este esențială pentru dezvoltarea și aplicarea algoritmilor de filtrare eficienți, care pot îmbunătăți calitatea imaginii prin eliminarea zgomotelor fără a deteriora detaliile importante ale imaginii.
