商品簡介
Rauschen ist ein gro es Problem, das bei der Bildverarbeitung in Bildverarbeitungsanwendungen auftritt. Dieses Rauschen muss vorhergesagt und nach der Sch酹zung auf ein bestimmtes, maximal zul酲siges Ma reduziert werden. Wir k霵nen keine v闤lig rauschfreien Bilder strukturieren, aber wir k霵nen die Qualit酹 der Bilder verbessern, indem wir diese Ger酳sche absch酹zen. Der vorgeschlagene Ansatz ist ein innovativer Weg, um das Rauschen zu sch酹zen und zu entfernen, das durch Beobachtung w鄣rend der Verarbeitung von Bildern gefunden wird. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) wird verwendet, um das Rauschen durch Sch酹zung zu entfernen. Dies kann durch eine der statistischen Techniken geschehen, die h酳fig in der Signalverarbeitung zur Reduzierung der Datendimension oder zur Datenkorrelation verwendet werden. Bei der Hauptkomponentenanalyse werden die Bildbl鐼ke in Vektoren umgeordnet und die Kovarianzmatrix dieses Vektors berechnet. Dann werden die Eigenwerte der Kovarianzmatrix ausgew鄣lt, die nur dem Rauschen entsprechen. Mit Hilfe des Durchschnitts der Eigenwerte k霵nen wir das im Bild vorhandene Rauschen absch酹zen. F die Absch酹zung des Rauschens im Bild nehmen wir nur einen Teilbereich des Bildes, so dass es f uns bequem ist, es mit Hilfe der Denoise-Funktion zu reduzieren.
