मैं कैसे निर्धारित कर सकता हूं कि क्या मेरे पास पैटर्न-मुक्त शोर है?


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माइक्रोस्कोपी के लिए, हम अक्सर कैमरों का परीक्षण कर रहे हैं। चूंकि मेरे अनुप्रयोगों में बहुत कम सिग्नल-टू-शोर अनुपात शामिल है, इसलिए यह महत्वपूर्ण हो जाता है कि शोर सहसंबंधों और पैटर्न से मुक्त है, क्योंकि स्थानीय सहसंबंध वह सब है जो वास्तव में पृष्ठभूमि से संकेत को अलग करता है।

शोर का परीक्षण करने के लिए, मैं आमतौर पर ~ 100 डार्क फ़्रेमों की एक श्रृंखला का अधिग्रहण करता हूं, अर्थात ऐसे फ्रेम जहां कोई बाहरी प्रकाश कैमरे को हिट नहीं करता है, निश्चित कैमरा पैटर्न को समय-औसत से निर्धारित करते हैं, और श्रृंखला से घटाते हैं।

मैंने समय के माध्यम से प्रत्येक पिक्सेल के लिए मानक विचलन लेने और परिणामी छवि को देखने के द्वारा शोर में पैटर्न देखा है (जहां कैमरे की विभिन्न पंक्तियों / स्तंभों में अलग-अलग शोर मानक विचलन थे), और पंक्ति और स्तंभ-वार करके क्रॉस-सहसंबंध (जहां मैंने कुछ इंटरलेव्ड कैमरा के लिए देखा कि शोर हर दूसरी पंक्ति के बीच सहसंबद्ध था)।

इनमें से पहला परीक्षण केवल गुणात्मक है, और दूसरा केवल मुझे (अपेक्षाकृत) वैश्विक सहसंबंध देता है। क्या कैमरे के शोर में कोई सहसंबंध या गतिशील पैटर्न है यह निर्धारित करने के लिए बेहतर (और तेज़?) तरीके हैं?


अंधेरे फ्रेम इनपुट के अभाव में गैर-समान प्रतिक्रिया निर्धारित करने के लिए उपयोगी होते हैं। लेकिन ऐसा लगता है कि इन परीक्षणों में, आप वास्तविक इनपुट के लिए गैर-समान प्रतिक्रिया की अनदेखी कर रहे हैं। क्या आपको समान रूप से रोशन फ़्रेमों की एक श्रृंखला भी प्राप्त नहीं करनी चाहिए?
MSalters

ऑटो-सहसंबंध अक्सर शोर में एक संकेत खोजने की कोशिश करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह एक एकल स्तंभ / पंक्ति, या फ्रेम टू फ्रेम (समय-भिन्न शोर के लिए) के साथ किया जा सकता है। लेकिन मुझे संदेह है कि यह अन्य योजनाओं की तुलना में सरल होगा।
डैनियल आर हिक्स

जवाबों:


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अगर मैं तुम थे, तो मैं बड़ी संख्या में बिना सिग्नल के बस ले जाऊंगा, जहां आप कोई वास्तविक संकेत नहीं माप रहे हैं। आपके पास जो भी पहचान एल्गोरिदम है, उसे चलाएं और देखें कि क्या आपको कुछ भी दिखाई देता है। यदि आप करते हैं, तो आपको सहसंबंधों के बारे में चिंता करने की आवश्यकता है।

मुझे लगता है कि आपको जो याद आ रहा है वह यह है कि सहसंबंध का मतलब हमेशा एक झूठी पहचान नहीं होता है, खासकर यदि आपके पास इस तरह के शोर के लिए एक मजबूत एल्गोरिदम है।


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आप सही हैं कि सभी पैटर्न काफी खराब नहीं हैं। हालांकि, इसे गलत पहचान की ओर ले जाने की जरूरत नहीं है, यह कुछ मापों के लिए काफी खराब हो सकता है यदि सहसंबंध संकेत में स्पष्ट बदलाव की ओर जाता है। इसके अलावा, यदि विकल्प दिया जाता है, तो मैं एक ऐसा कैमरा खरीदूंगा, जो अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया हो, बजाय इसके कि सॉफ्टवेयर में वर्कअराउंड को लागू किया जाए।
जोनास
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