छवि शोर में कमी के लिए वीनर फ़िल्टर (छवि प्रदर्शित करना)

मैं छवि शोर को कम करने के उद्देश्य से वीनर फ़िल्टर के संचालन के लिए अपने सिर को गोल करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे मामले में मैंने पहले एक और शोर कम करने वाले फ़िल्टर का इस्तेमाल किया होगा और फिर इसके परिणाम को वीनर फ़िल्टर के लिए शोर विशेषताओं के एक अनुमान के रूप में उपयोग किया जाएगा।

वीनर फ़िल्टर के बारे में जानकारी के बारे में, मुझे निम्नलिखित माटलैब कोड और विवरण उपयोगी मिला:

http://www.mathworks.co.uk/help/toolbox/images/f11-12251.html#f11-14272

और कुछ अन्य अच्छे लिंक जैसे

http://blogs.mathworks.com/steve/2007/11/02/image-deblurring-wiener-filter/

तो एक Matlab परिप्रेक्ष्य से मैं इनबिल्ट Matlab फ़ंक्शन का उपयोग करने का तरीका देख सकता हूं, लेकिन मैं फ़ंक्शन कॉल का उपयोग करने के बजाय एक अधिक मौलिक समझ हासिल करना चाहूंगा, फिर भी एक ही समय में मैं कुछ अधिक सुपाच्य खोजना पसंद करूंगा। वीनर फ़िल्टरिंग पर विकिपीडिया प्रविष्टि ।

किसी को भी वीनर फ़िल्टरिंग पर एक संक्षिप्त विवरण देने की परवाह है?

— trican
स्रोत

उत्तर देने से पहले ... आपको यह बताना होगा कि आपकी पृष्ठभूमि क्या है। क्या आप यादृच्छिक प्रक्रियाओं के सिद्धांत को जानते हैं? यादृच्छिक प्रक्रियाओं को जानने के बिना एक ठोस विवरण देने वाला सिद्धांत लगभग असंभव है।

— ट्रेवर बॉयड स्मिथ

जब तक आप एक अधिक हाथ लहराते स्पष्टीकरण के साथ ठीक नहीं हैं।

— ट्रेवर बॉयड स्मिथ

जवाब के लिए धन्यवाद। हां, मैं यादृच्छिक प्रक्रिया सिद्धांत के साथ काफी सहज हूं और मेरी पृष्ठभूमि छवि प्रसंस्करण में है

— trican

अच्छी तरह से ... यदि आपके पास यादृच्छिक प्रक्रिया पृष्ठभूमि है, तो एक अच्छी व्याख्या देना संभव होना चाहिए। (अब मुझे एक अच्छी व्याख्या लिखने के लिए समय निकालने की आवश्यकता है।)

— ट्रेवर बॉयड स्मिथ

धन्यवाद ट्रेवर! बहुत सराहना की - यहां तक कि कुछ अच्छे संकेत मुझे सही दिशा में किक करने के लिए बहुत सराहना की जाएगी।

— trican

जवाबों:

आप जो खोज रहे हैं वह अनुभवजन्य वेनर फ़िल्टरिंग [1,2] पर जानकारी है। बीएम 3 डी के लोग वीनर फिल्टर का इस्तेमाल करते हैं, जो विशेष रूप से थ्रेशोल्ड चुनने के लिए, उनके 3 डी परिवर्तन के छोटे गुणांक को खत्म करने के लिए, पहले चरण के मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए।

[१] इम्पिरिकल वीनर फ़िल्टरिंग के माध्यम से बेहतर वेवलेट डिस्नोइजिंग

[२] http://dune.ece.wisc.edu/pdfs/gallaire_tfts_wieny98.pdf

— user3303
स्रोत

छवि प्रसंस्करण पर अधिक लागू होने वाले वीनर पर एक और विकिपीडिया प्रविष्टि है ।

संक्षेप में (और 2 डी में कनवर्ट करें), यह देखते हुए एक प्रणाली: जहां

y (n, म) = ज (n, म) * एक्स (n, म) + v (n, म)

$y(n,m) = h(n,m) * x(n,m) + v(n,m)$

निंदा को दर्शाता है, $*$
(अज्ञात) सच्ची छवि है, $x$
एक रैखिक, समय-अपरिवर्तनीय फिल्टर का आवेग प्रतिक्रिया है, $h$
additive अज्ञात शोर स्वतंत्र है, और $v$ $x$
देखी गई छवि है। $y$

हम एक deconvolution फिल्टर लगाना चाहते हैं कि हम अनुमान कर सकते हैं तो इस प्रकार जहां का एक अनुमान है कि कम करता है मतलब वर्ग त्रुटि। $g$ $x$

\hat{एक्स} (n, म) = जी (n, म) * y (n, म)

$\hat{x}(n,m) = g(n,m) * y(n,m)$

\hat{x}

$\hat{x}$

x

$x$

आवृत्ति डोमेन, के हस्तांतरण समारोह में , है: $g$ $G$

जी (ω_{1}, ω_{2}) = \frac{{एच}^{*} (ω_{1}, ω_{2}) एस (ω_{1}, ω_{2})}{| एच (ω_{1}, ω_{2}) |^{2} एस (ω_{1}, ω_{2}) + एन (ω_{1}, ω_{2})}

$G(\omega_1, \omega_2) = \frac{H^*(\omega_1, \omega_2)S(\omega_1, \omega_2)}{|H(\omega_1, \omega_2)|^2S(\omega_1, \omega_2) + N(\omega_1, \omega_2)}$ जहां

फूरियर का बदलना है $G$ $g$ ,
फूरियर का बदलना है $H$ $h$ ,
इनपुट का माध्य पावर स्पेक्ट्रल घनत्व है $S$ $x$ , और
, शोर का माध्य शक्ति वर्णक्रमीय घनत्व है $N$ $v$ ।

के लिए समीकरण फिर से लिखा जा सकता है के रूप में: $G$ तो वीनर फिल्टर के लिए उलटा फिल्टर, लेकिन यह भी एक आवृत्ति पर निर्भर शब्द है कि attenuates लाभ शोर अनुपात करने के लिए संकेत के आधार पर।

जी (ω_{1}, ω_{2}) = \frac{1}{एच (ω_{1}, ω_{2})} [\frac{| एच (ω_{1}, ω_{2}) |^{2}}{एच (ω_{1}, ω_{2}) |^{2} + \frac{एन (ω_{1}, ω_{2})}{एस (ω_{1}, ω_{2})}}]

$G(\omega_1, \omega_2) = \frac{1}{H(\omega_1, \omega_2)} \left[ \frac{|H(\omega_1, \omega_2)|^2}{H(\omega_1, \omega_2)|^2 + \frac{N(\omega_1, \omega_2)}{S(\omega_1, \omega_2)}} \right]$

H

$H$

— पीटर के।
स्रोत

आपकी पूरी प्रतिक्रिया के लिए बहुत धन्यवाद। मुझे स्पष्ट नहीं है कि मैं उपरोक्त स्पष्टीकरण के भीतर पिछले चरण का उपयोग कैसे कर सकता हूं? कुल मिलाकर मुझे नीचे बैठकर यह पता लगाना होगा कि उपरोक्त स्पष्टीकरण कैसे लिया जाए और इसे कैसे लागू किया जाए।

— trican

g * y

$g * y$

y

$y$

खेद है कि अगर मैं स्पष्ट नहीं था, तो मेरा मतलब यह है कि SADCT या BM3D ( cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D ) जैसे प्रमुख छवि शोर में कमी । शोर में कमी का एक पहला चरण किया जाता है (SADCT या ब्लॉक मिलान 3 डी फ़िल्टरिंग उन दो उल्लिखित एल्गोरिदम के लिए) और इसका परिणाम द्वितीयक चरण के लिए एक सन्निकटन के रूप में उपयोग किया जाता है जो वीनर फ़िल्टरिंग को नियुक्त करता है। मैं अपने सिर को द्वितीयक वीनर फ़िल्टरिंग चरण के आसपास लाने की कोशिश कर रहा हूं, इस प्रकार मेरा मूल प्रश्न।

— trican