Мауленов Калыбек Сапарович

Преподаватель кафедры "информатики"

КГУ им. Ахмета Байтурсынова

Казахстан, г. Костанай

Аитов Адиль Муратбекович

Студент 4 курса кафедры "информатики"

КГУ им. Ахмета Байтурсынова

Казахстан, г. Костанай

Цифровой шум как явление

Цифровой шум появляются на изображениях в виде наложенной маски

из разноцветных пикселей.

На камерах с массивом цветных фильтров цветовой шум обычно

встречаются визуально более крупные зерна, чем пиксели на

изображениях. Это побочный эффект для алгоритма получения

полноцветного изображения.

Для трехматричных систем или же матриц без фильтра шум будет

более мелкозернистым.

В цветном изображении шум имеет разную интенсивность для разных

каналов изображения. Он визуально окрашивает его. Шум на

фотографии снятой освящений ламп накаливания имеет желто-синие

оттенки, а не зелёно-фиолетовые. Суть в том, что изначально все

пиксели одинаково подвержены шуму, но после применения баланса-

белого синий канал изображения, и, соответственно, увеличиваются

шум.

Шум хорошо заметен на однотонных участках, а особенно – на тёмных

участках изображения.

В электронике обычно говорят об отношении сигнала и шум. Шум

разных матриц можно сравнить так: взять две парные тестовые

фотографии одного размера и одной яркости, и после это визуально

оценить цветовые шумы.

Изредко, цифровой шум стоит наравне с такими явлениями обычной

фотографии, как зернистость плёнки и фотографическая вуаль.

Причины возникновения цифрового шума

На отношение сигнала и шума влияют шумы аналоговой электроники

цифрового фотоаппарата, но главным источником цифрового шума

является фотосенсор. Цифровой шум в фотосенсоре возникает по

следующим причинам.

•

Дефекты потенциального барьера вызывают утечку заряда,

сгенерированного за время экспозиции — т. н. чёрный дефект.

Такие дефекты видны на светлом фоне в виде тёмных точек.

•

(англ. Dark current — Темновой ток) — является вредным

следствием термоэлектронной эмиссии и туннельного эффекта и

возникает в сенсоре при подаче потенциала на электрод, под

которым формируется потенциальная яма. «Темновым» данный

ток называется потому, что складывается из электронов,

попавших в яму при отсутствии светового потока. Такие дефекты

видны на тёмном фоне в виде светлых точек, т. н. белый дефект.

Белые дефекты особенно проявляются при больших экспозициях.

Основная причина возникновения темнового тока — это примеси

в кремниевой пластине или повреждение кристаллической

решётки кремния. Чем чище кремний, тем меньше темновой ток.

На темновой ток оказывает влияние температура элементов

камеры, электромагнитные наводки, как внешние, так и

внутренние, от самой камеры. При увеличении температуры на 6-

8 градусов значение темнового тока удваивается.

•

Из-за шума, возникающего вследствие стохастической природы

взаимодействия фотонов света с атомами материала фотодиодов

сенсора. При движении фотона внутри кристаллической решётки

кремния, вероятно, что фотон, «попав» в атом кремния, выбьет из

него электрон, родив пару электрон-дырка, но сказать точно,

сколько фотонов родит пары, а сколько пропадёт с какими-то

другими эффектами, нельзя. Электрический сигнал, снимаемый с

сенсора, будет соответствовать количеству рождённых пар.

Снимаемый сигнал с сенсора при заданных выдержке и

диафрагме (интенсивности света) будет определять квантовая

эффективность — среднее число рождаемых пар электрон-дырка.

•

Из-за наличия дефектных (не работающих) пикселей, которые

возникают при производстве фотосенсоров (несовершенство

технологии) и всегда находятся в одном и том же месте. Для

устранения их негативного влияния используются

математические методы интерполяции, когда вместо дефектного

«подставляется» либо просто соседний элемент, либо среднее по

прилегающим элементам, либо значение, вычисленное более

сложным способом. Естественно, что вычисленное значение

отличается от фактического и ухудшает резкость конечного

изображения. Этот же дефект вносит интерполяция,

корректирующая конечное изображение, при использовании

фильтра Байера

Подавление цифрового шума

Существуют всевозможные способы подавления цифрового шума на

уровне сенсора, трактов цифрового фотоаппарата и при дальнейшей

цифровой обработке.

На уровне сенсора используются пиксели большего размера и более

плотно прилегающие друг к другу микролинзы. Также, можно

использовать цветные фильтры, пропускающие больший процент света.

Последний способ может отрицательно сказываться на качестве

цветопередачи камеры.

Использование более высококачественных усилителей и АЦП с

большей разрядностью также, очевидно, позволяет уменьшить шум.

Иногда (например, в астрофотосъёмке) используют охлаждение

матрицы.

Подавление цифрового стохастического шума при постобработке

проводится усреднением яркости пикселя по некоторой группе

пикселей, который алгоритм считает "похожими". Обычно при этом

ухудшается детальность изображения, оно становится более

"мыльным". Кроме этого, могут проявится ложные детали, которых не

было на исходной сцене. Например, если алгоритм будет искать

"похожие" пиксели недостаточно далеко, то мелкозернситый и

среднезернистый шум может быть подавлен, а слабый, но всё равно

довольно заметный неестественный "крупный" шум останется

видимым.

Подавление цифрового шума в Matlab

Шаг 1: Считывание исходного изображения.

Считаем изображение из файла в рабочее пространство Matlab и

отобразим его на экране монитора.

Шаг 2: Формирование зашумленных изображений.

В системе Matlab существует возможность формирования и наложения

на изображение трех типов шумов. Для этого используется встроенная

функция imnoise, которая предназначена, в основном, для создания

тестовых изображений, используемых при выборе и исследовании

методов фильтрации шума. Рассмотрим несколько примеров наложения

шума на изображения.

Добавление к изображению импульсного шума (по умолчанию

плотность шума равна доле искаженных пикселей):

Шаг 3: Использование медианного фильтра для устранения

импульсного шума.

Одним из эффективных путей устранения импульсных шумов на

изображении является применение медианного фильтра. Наиболее

эффективным вариантом является реализация в виде скользящей

апертуры.

Шаг 4: Подавление шумовой составляющей с использованием

операции сглаживания.

Существует класс изображений, для которых подавление шумовой

составляющей возможно реализовать с помощью операции

сглаживания (метод низкочастотной пространственной фильтрации).

Этот подход может применяться к обработке изображений, содержащих

области большой площади с одинаковым уровнем яркости. Отметим,

что уровень шумовой составляющей должен быть относительно

небольшим.

Шаг 5: Пороговый метод подавления шумов.

Элементы изображения, которые были искажены шумом, заметно

отличаются от соседних элементов. Это свойство легло в основу

многих методов подавления шума, наиболее простой из которых, так

называемый пороговый метод. При использовании этого метода

последовательно проверяют яркости всех элементов изображения. Если

яркость данного элемента превышает среднюю яркость локальной

окрестности, тогда яркость данного элемента заменяется на среднюю

яркость окрестности.

Шаг 6: Низкочастотная фильтрация с использованием

шумоподавляющих масок.

Маски для подавления шума представлены в виде нормированного

массива для получения единичного коэффициента передачи, чтобы при

подавлении шума не было искажений средней яркости. На рисунках

представлено результат обработки зашумленного изображения маской

1 и маской 2.

Использованные источники:

•

Борисов Е.Ф. Информатика. - М.: Проспект, 2011.

•

Ильин С.С. Информатика. – М.: АСТ