Noise filter что это

How To Fix Internet Noise Filter

noise filter что это

НАКОНЕЧНИК: Click here now to repair Windows faults and optimize system speed

Internet Noise Filter обычно вызвано неверно настроенными системными настройками или нерегулярными записями в реестре Windows. Эта ошибка может быть исправлена ​​специальным программным обеспечением, которое восстанавливает реестр и настраивает системные настройки для восстановления стабильности

If you have Internet Noise Filter then we strongly recommend that you Download (Internet Noise Filter) Repair Tool.

This article contains information that shows you how to fix Internet Noise Filter both (manually) and (automatically) , In addition, this article will help you troubleshoot some common error messages related to Internet Noise Filter that you may receive.

Примечание: Эта статья была обновлено на 2020-03-18 и ранее опубликованный под WIKI_Q210794

Обновление за март 2020 года:

We currently suggest utilizing this program for the issue. Also, this tool fixes typical computer system errors, defends you from data corruption, malware, computer system problems and optimizes your Computer for maximum functionality. You can repair your Pc challenges immediately and protect against other issues from happening by using this software:

  • 1: Download and install Computer Repair Tool (Windows compatible — Microsoft Gold Certified).
  • 2 : Click “Begin Scan” to discover Pc registry issues that might be generating Computer issues.
  • 3 : Click on “Fix All” to fix all issues.

Internet Noise Filter is the error name that contains the details of the error, including why it occurred, which system component or application malfunctioned to cause this error along with some other information.

The numerical code in the error name contains data that can be deciphered by the manufacturer of the component or application that malfunctioned.

The error using this code may occur in many different locations within the system, so even though it carries some details in its name, it is still difficult for a user to pinpoint and fix the error cause without specific technical knowledge or appropriate software.

Causes of Internet Noise Filter?

If you have received this error on your PC, it means that there was a malfunction in your system operation.

Common reasons include incorrect or failed installation or uninstallation of software that may have left invalid entries in your Windows registry, consequences of a virus or malware attack, improper system shutdown due to a power failure or another factor, someone with little technical knowledge accidentally deleting a necessary system file or registry entry, as well as a number of other causes. The immediate cause of the «Internet Noise Filter» error is a failure to correctly run one of its normal operations by a system or application component.

More info on Internet Noise Filter

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ: Нажмите здесь, чтобы исправить ошибки Windows и оптимизировать производительность системы.

Источник: https://ru.fileerrors.com/internet-noise-filter.html

Введение в обработку изображений в Python с OpenCV

noise filter что это

В этом уроке мы узнаем, как мы можем выполнять обработку изображений с использованием языка Python. Мы не собираемся ограничиваться одной библиотекой или структурой; однако есть одна, которую мы будем использовать чаще всего, — библиотека Open CV. Мы начнем с небольшого разговора об обработке изображений, а затем перейдем к рассмотрению различных приложений / сценариев, где обработка изображений может оказаться полезной. Итак, начнем!

Что такое обработка изображений?

Важно знать, что именно представляет собой обработка изображений и какова ее роль в общей картине, прежде чем углубляться в ее принципы. Обработка изображений чаще всего называется «Цифровая обработка изображений», а область, в которой она часто используется, — «Компьютерное зрение».

 Не смущайтесь — мы поговорим об этих терминах и о том, как они связаны.

 Оба алгоритма обработки изображений и алгоритмы Computer Vision (CV) принимают изображение в качестве входных данных; однако при обработке изображения вывод также является изображением, тогда как в компьютерном зрении выводом могут быть некоторые особенности / информация об изображении.

Зачем нам это нужно?

Данные, которые мы собираем или генерируем, в основном представляют собой необработанные данные, т.е. они не подходят для непосредственного использования в приложениях по ряду возможных причин. Поэтому нам нужно сначала проанализировать его, выполнить необходимую предварительную обработку, а затем использовать ее.

Например, давайте предположим, что мы пытались создать классификатор котов. Наша программа будет принимать изображение в качестве входных данных и затем сообщать нам, содержит ли изображение кошку или нет.

 Первым шагом для построения этого классификатора было бы собрать сотни фотографий кошек.

 Одна общая проблема заключается в том, что все скопированные нами изображения не будут иметь одинаковый размер, поэтому перед передачей их в модель для обучения нам потребуется изменить их размер / предварительно обработать до стандартного размера.

https://www.youtube.com/watch?v=LlkPzwN_jA4

Это только одна из многих причин, по которым обработка изображений необходима для любого приложения компьютерного зрения.

Предпосылки

Прежде чем идти дальше, давайте обсудим, что вам нужно знать, чтобы легко следовать этому учебнику. Во-первых, вы должны иметь базовые знания программирования на любом языке.

 Во-вторых, вы должны знать, что такое машинное обучение и как оно работает, поскольку в этой статье мы будем использовать некоторые алгоритмы машинного обучения для обработки изображений.

 В качестве бонуса было бы полезно, если бы вы имели какое-либо представление или базовые знания об Open CV, прежде чем продолжить изучение этого урока. Но это не обязательно.

Чтобы следовать этому уроку, вы должны определенно знать, как именно изображение представляется в памяти. Каждое изображение представлено набором пикселей, то есть матрицей значений пикселей. Для изображения в градациях серого значения пикселей варьируются от 0 до 255, и они представляют интенсивность этого пикселя. Например, если у вас есть изображение размером 20 x 20, оно будет представлено матрицей 20 x 20 (всего 400-пиксельных значений).

Если вы имеете дело с цветным изображением, вы должны знать, что оно будет иметь три канала — Красный, Зеленый и Синий (RGB). Следовательно, было бы три таких матрицы для одного изображения.

Установка

Примечание. Поскольку мы собираемся использовать OpenCV через Python, подразумевается, что на вашей рабочей станции уже установлен Python (версии 3).

MacOS

brew install opencv3 —with-contrib —with-python3

Linux

sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

ЭТО ИНТЕРЕСНО:  Рефнет что это такое

Чтобы проверить, была ли ваша установка успешной или нет, выполните следующую команду в оболочке Python или в командной строке:

Некоторые основы, которые вы должны знать

Прежде чем перейти к использованию обработки изображений в приложении, важно получить представление о том, какие операции попадают в эту категорию и как выполнять эти операции. Эти операции, наряду с другими, будут использоваться позже в наших приложениях. Итак, давайте вернемся к этому.

Для этой статьи мы будем использовать следующее изображение:

Примечание. Исходный размер, который мы используем, составляет около 1180×786.

Вы, вероятно, заметили, что изображение в настоящее время цветное, что означает, что оно представлено тремя цветными каналами: красным, зеленым и синим. Мы будем преобразовывать изображение в градации серого, а также разбивать изображение на отдельные каналы, используя код ниже.

Поиск деталей изображения

После загрузки изображения с помощью функции imread() мы можем получить некоторые простые свойства, такие как количество пикселей и размеры:

Источник: https://dev-gang.ru/article/vvedenie-v-obrabotku-izobrazhenii-v-python-s-opencv-bpvt25yc6e/

Семь цифровых «картриджей» Audiolab

noise filter что это

Преобразование потока цифровых аудиоданных (нулей и единиц) в непрерывный музыкальный сигнал — дело деликатное. Каждый цифровой отсчет должен быть преобразован в определенный уровень напряжения с высокой точностью, а ошибки в этом процессе заметно ухудшают звучание, делая его чересчур резким или, наоборот, размытым или окрашенным.

К несчастью человеческое ухо очень восприимчиво к искажениям и шумам квантования в аудиосистемах. Когда звуковой сигнал восстановлен из цифровых данных, гармонические искажения присутствуют в широком спектре, как в четных, так и нечетных обертонах.

Человеческое ухо очень восприимчиво к искажениям и шумам квантования в аудиосистемах

Теоретически можно подавать на ЦАП отсчеты прямо при считывании.

Однако при этом многократно возрастают требования к аналоговому фильтру, который должен быть столь крутым, чтобы как ножом отрезать цифровой шум за пределами слышимого спектра.

Но аналоговые крутые фильтры высоких порядков катастрофически искажают фазовую характеристику, поэтому в звучании пропадает ощущение глубины сцены, снижается детальность, падает уровень высоких частот. Кроме того, точность исполнения аналоговых фильтров всегда ограничена допусками на производство радиоэлементов.

ЦАП Audiolab M-DAC оснащен 32-битным конвертером ESS Sabre 9018 и поддерживает передачу аудио в режиме ASIO

Выручают точные и стабильные по своей сути так называемые цифровые фильтры из нескольких FIR-звеньев (Finite Impulse Response или КИХ – конечная импульсная характеристика).

Обычно каждое звено удваивает частоту выборки. Промежуточные отсчеты вычисляются в реальном времени и должны быть завершены в течение одного периода дискретизации! Отсюда повышенные требования к процессору, к его быстродействию и точности.

И все же в вычислениях может накапливаться ошибка при последовательном округлении промежуточных данных.

Чтобы не потерять качество звука, количество звеньев фильтрации (кратность) ограничивают 4–8, вычисления в реальном времени для каждого отчета производят в 40 и даже 80-битном представлении, выбирают набор индивидуальных коэффициентов для интерполяции Конечная цель – получить приемлемый результат для 24-битного разрешения. Другими словами, цифровой фильтр — это неотъемлемая часть современного звуковоспроизводящего устройства. От того, как именно он реализован, какие алгоритмы и коэффициенты используются в расчетах, зависят тонкие аспекты звучания.

В поисках идеала

Не секрет, что слушатели могут иметь и имеют (!) различные предпочтения в звучании и в музыке. Мы уже упоминали, ситуацию с выбором головок звукоснимателей для разных музыкальных жанров. Так и здесь – часто «стандартный» цифровой фильтр может не удовлетворять конкретного слушателя. И здесь пора вернуться к разработке Audiolab.

ЦАП Audiolab M-DAC, вид сзади (коммутационная панель). Помимо аналоговых XLR и RCA выходов, вы можете вывести и цифровой сигнал — предварительно очищенный от джиттера. Также имеется выход цифровой синхронизации с другими компонентами

Итак, идеального фильтра не существует — что-то лечим, что-то калечим — либо фазу, либо линейность.

Существует несколько алгоритмов подготовки цифрового потока. Цифро-аналоговые преобразователи Audiolab M-DAC и Q-DAC предлагают целых семь вариантов фильтрации! А дальше вы сами определитесь — какой считать универсальным, а какой хорош для жанровых фонограмм.

По времени отклика (rise time) фильтры условно можно объединить в три группы:

Slow (медленные)
1) Optimal transient

2) Optimal transient XD

3) Optimal transient DD

Medium (средней скорости)
4) Slow roll off

Fast (быстрые)
5) Sharp roll off

6) Minimum phase

7) Optimal Spectrum

Оптимальный переход

Audiolab акцентирует внимание на фильтре Optimal Transient (оптимальная переходная характеристика импульса) и его подварианты XD и DD. особенность группы Slow заключается в устранении паразитных колебаний перед фронтами импульса.

Формально с точки зрения базовых технических замеров при активации Optimal Transient параметры сигнала немного ухудшаются. Спад кривой получается очень пологим, остается «цифровой мусор».

Тем не менее после Optimal Transient саунд субъективно воспринимается на слух как наиболее реалистичный, мягкий на высоких частотах и по-настоящему вовлекающий. Что говорят слушатели?

ЦАП Audiolab Q-DAC.

По сравнению с топовой моделью M-DAC здесь нет аналогового регулятора громкости и XLR-выходов

Наиболее интересным считается Optimal Transient XD, который в своей группе позволяет получить наиболее ровный тональный баланс, оптимальную насыщенность и детальность.

Вариант DD несколько усиливает глубину звучания, немного укрупняя музыкальные образы. Базовая версия Optimal Transient уступает своим производным, обеспечивая более мягкий и менее детальный звук. Этот вариант хорошо проявит себя на записях с резкой цифровой подачей материала.

Крутой спад

Что касается фильтров Slow Rolloff и Sharp Rolloff, то первый отличается плавным спадом АЧХ, но имеет «мягкий» удельный коэффициент затухания и значительно меньший «звон». Фильтр Sharp Rolloff характеризуется крутым спадом и обладает стандартным алгоритмом фильтрации, т.е. типичными промышленными характеристиками: спад в –6 дБ на 1/2 Fs.

Фильтр Sharp Rolloff рекомендуется использовать ностальгирующим по CD-плеерам 90-х

Звучание после Sharp Rolloff приметно прибавкой баса, но при этом несколько страдает его проработка. По своему характеру этот фильтр напоминает звук CD-проигрывателей средней Hi-Fi-категории с ровной АЧХ вплоть до 20 кГц при проигрывании обычных CD-записей (16 бит/44,1 Гц).

Верхние частоты при этом кажутся более резкими, присутствуют паразитные колебания до и после фронтов импульса. Сцена несколько зажата, ей может не хватает «воздуха». Данную версию рекомендуется использовать ностальгирующим по CD-плеерам 90-х, а для ценителей звучания с аналоговым характером подойдет Slow Rolloff, который немного выдвигает СЧ на передний план. Одна из его особенностей также заключается в более ровной, чуть смягченной подаче ВЧ-диапазона.

Помимо этого, фильтр Slow Rolloff также может похвастаться отличными техническими параметрами.

Фазовый минимализм

Фильтр Minimum Phase (минимально-фазовый, т.е. с минимальными фазовыми искажениями) дает возможность получить плавное затухание, аналогичное Slow Rolloff, но характеризуется отсутствием паразитных колебаний («звона») перед фронтами импульса. Хорошо прорабатывается НЧ- и СЧ-диапазоны. Саунд при этом становится гармоничным, более плотным и собранным на басах, но менее выразительным и четким в высокочастотном диапазоне.

ЭТО ИНТЕРЕСНО:  Мапп газ что это такое

ЦАП Audiolab Q-DAC, вид сзади (коммутационная панель)

Фильтру Optimal также свойственны превосходные технические характеристики в частотной области. Однако ему в полной мере присущи паразитные колебания перед фронтами импульса, что может вызвать усталость при длительном прослушивании.

Звучание при использовании Optimal Spectrum обладает прозрачностью, остротой, а также хорошей детальностью — по этому параметру его можно сравнить с Sharp Rolloff.

Саунд неплохо сфокусирован, однако цифровые артефакты заметны на слух, так что мы рекомендуем обратить внимание на «медленную» тройку, которую рекомендует Audiolab.

Выбор

При воспроизведении CD-дисков с обработкой с Optimal Transient обеспечивается весьма пологий спад по ВЧ, что выражается в более теплом характере звука.

Как уже отмечалось, Optimal Transient не показывают рекордных характеристик при измерении, особенно в плане подавления помех дискретизации, но отличаются более «аналоговым поведением», что положительно отражается на звучании. Т.е.

в данном случае недостаток становится достоинством. Одним из важных аспектов является то, что данные фильтры фактически полностью убирают цифровой «звон».

Усилитель мощности M-PWR (2 х 40 Вт) идеально согласуется с Q-DAC по дизайну

В категории Medium (среднее время установления отклика) находится единственный фильтр Slow Rolloff, который тоже отличается превосходными характеристиками. Его можно рассматривать как усредненную настройку между крайними подходами обработки цифрового сигнала.

Фильтры группы Fast имеют самое малое время установления отклика, обеспечивают наиболее четкие и резкие ВЧ и самый яркий звук, а также обладают лучшими техническими параметрами.

И еще напомним об одной фирменной примочке Audiolab. Модель M-DAC оснащена декоррелятором D3E, задача которого состоит в фильтрации различных гармоник, которые проявляются в процессе квантования. Благодаря D3E звучание становится чище, хотя изменения здесь не так явно заметны. Все это с учетом широкого выбора фильтров делает конвертеры Audiolab всеядными по отношению к любому музыкальному жанру.

Источник: https://stereo.ru/to/hjl2c-sem-tsifrovyh-kartridzhey-audiolab

Избавляемся от шума

С ним сталкиваются все владельцы цифровых камер. И чем «проще» камера, тем его больше. Причины артефактов — тепловой шум элементов ПЗС-матрицы (случайные флуктуации низкой мощности) и различия в светочувствительности ячеек (относительно стабильные характеристики для данной камеры более заметны).

Отчётливее всего шум проявляется как всплески зелёного и красного цветов (чувствительность человеческого глаза к синему ниже).

Профессионально борются с ним несколько компаний, в основном, небольшие, хотя в последнее время примкнули и известные разработчики: Adobe предложила решение в виде специального фильтра для Photoshop CS2 (универсальные типа SmartBlur не в счёт).

Первый и действенный шаг почти во всех программах — использование данных об особенностях формирования изображения в камере. Фактически, это карты собственных шумов матрицы ПЗС (часто их создание называют «профилированием»).

Изображение из стандартной RGB переводится в модель с разнесёнными каналами яркости и цветности (Lab или YCrCb, корректировка гибче), после чего проводится спектральный анализ шума. Входящие в профиль его цветовые и амплитудные характеристики обеспечивают высокое качество фильтрации полезного сигнала.

Для профессиональных камер предлагаются готовые профили — параметры их матриц относительно стабильны, и, создав эталонный профиль для одной камеры, можно гарантировать эффективное шумоподавление для всей серии.

Для остальных моделей производители ПО предусматривают построение уникального профиля, учитывающего особенности камеры. Это дело хлопотное, поскольку обеспечить нейтральное освещение и найти однотонную тестовую поверхность непросто.

А иначе эффективное профилирование невозможно, ведь учитывается не только уровень шума, но и его распределение во всём цветовом диапазоне для сохранения мелкозернистой фактуры, присущей некоторым предметам.

Более того, с учётом отличий реальных условий съёмки от эталонных (цветовая температура, светочувствительность) и нелинейности характеристик элементов матриц, оптимально создание нескольких профилей. Впрочем, мой опыт показывает, что создать эффективный профиль, отфильтровывающий шум, вполне возможно.

Графическое представление профиля изображения по каналам

Он может быть построен на основе анализа всего изображения или только его части. Последнее ускоряет профилирование и повышает качество — ручной выбор зоны с наиболее выраженными артефактами ограничивает влияние шумоподавления на остальные части изображения. В развитых программах задаётся несколько таких областей — оптимальной же будет установка трёх зон: в тенях, светах и средних тонах.

Следующий шаг — обработка изображения с учётом полученной карты распределения шума. Арсенал стандартный: основной инструмент — размытие пикселей и удаление имеющих яркость ниже установленного уровня. Если профиль качественный, достаточно минимума настроек (как правило, силы подавления и степени сглаживания).

Но уменьшение уровня шума в разных каналах имеет разные последствия: в канале яркости — потерю чёткости в деталях, в каналах цветности — смещение цветового баланса. Кроме того, субъективно в разных областях снижение чёткости ощущается неодинаково: одни программы хороши там, где есть резкие контрастные колебания яркости, но слабее в областях, где изменения плавные; другие — наоборот.

В любом случае обращайте внимание на сюжетно-значимые и памятные области: например, кожа человека может стать «пластмассовой» за счёт излишнего заглаживания.

Хороший результат даёт такая техника подавления артефактов: сначала максимально (уровень подавления и размытия наивысшие) подавите, затем уменьшите только степень размытия до начала проявления шума, после чего чуть уменьшите силу подавления.

Избирательная фильтрация по частоте шума

В особо сложных случаях нужны все заложенные в утилиту механизмы, причём успех во многом зависит от определённых навыков. Один из эффективных механизмов — избирательная фильтрация шума, включающая задание уровня его подавления в каждом частотном диапазоне по отдельности.

Как правило, для удобства весь диапазон делят на три области: НЧ (low frequency — крупный шум, пример — блоки JPEG-компрессии), СЧ (middle — средний), ВЧ (high frequency — мелкий, чаще всего заметен); иногда — ещё детальнее. Для каждой зоны регулировки идентичны — подбирая характеристики шума и степень его подавления, избирательно воздействуя на каналы, можно добиться впечатляющих результатов.

В программках попроще детализации избегают, ограничиваясь общими параметрами — величиной размытия, степенью сглаживания и контрастом.

Ряд ПО умеет больше: проблемные участки задаются вручную при помощи масок прозрачности; результат ещё качественнее. Недостаток — маскирование эффективно лишь при точечной коррекции либо в относительно ограниченных областях.

Как правило, в каждой программе есть этап восстановления чёткости (желательный, но не принципиальный), частично утерянной в результате борьбы с шумом. Основная задача — найти оптимум, после которого повышение чёткости снова ведёт к проявлению шума. Этап в 90% случаев можно безболезненно пропустить, особенно если вы уже освоились с программой и «чувствуете» изображение. Скорее, он дань моде на комбайны, объединяющие все механизмы, относящиеся к определённым задачам.

Кроме основного предназначения по подавлению шума, утилиты можно использовать для подавления блочной структуры в изображениях, сохранённых с чрезмерной степенью сжатия (размывать только низкочастотный шум в цветовых каналах; в JPEG цветовая информация сжимается блоками 8х8 пикселей).

Несмотря на значительный прогресс в удалении артефактов, идеального решения пока нет, хотя тесты выявили нескольких очевидных лидеров. Напомню, что при работе с изображением рекомендуется установить масштаб просмотра 100% — во избежание погрешностей, вносимых округлением при других коэффициентах увеличения.

ЭТО ИНТЕРЕСНО:  Какой вакуумный насос выбрать

FRED MIRANDA ISOX PRO

Это не полноценное приложение, а макрокоманда для Photoshop, использующая программу для реализации собственного алгоритма шумопонижения.

На высокий уровень не претендует, поскольку обходится только стандартными профилями для каждой модели камер (в основном, упор сделан на Canon и Nikon, полный список на www.fredmiranda.com/software) и не позволяет создать собственный профиль.

Для каждой модели предлагается свой сценарий. Если вашей камеры в списке готовых профилей нет, воспользуйтесь стандартными настройками.

Интерфейс до предела аскетичен: собраны лишь степень подавления шума (10 уровней) и выбор определённого канала воздействия (яркость или цветность). Утилита переводит изображение в модель Lab и выполняет операцию Smart Blur по отдельности к каналам яркости и цветности, завершая работу коррекцией чёткости краёв.

Из-за поверхностного подхода к подавлению шума результат наихудший среди конкурентов.

ISOX достаточно чувствительна — слабые хаотические колебания яркости на коже человека не нивелируются (фактура кожи сохраняется), но в областях с резкими изменениями яркости ощутимо «давит» мелкие детали и заметно сдвигает цветовой баланс в сторону нейтральных цветов.

В общем, алгоритм весьма прямолинейный, что серьёзно ограничивает сферу применения. Ещё минус — медлительность: поскольку операции проводятся последовательно (это заметно по строке статуса Photoshop), а не единой трансформацией, при обработке больших изображений фильтрация серьёзно затягивается.

Component Viewer показывает распределение артефактов по частотам

NEAT IMAGE

Компания сосредоточилась на решениях для подавления шума и предлагает уже 5-ю версию утилиты. Принцип работы — дифференцированный подход к артефактам разных размеров.

Всё стандартно: сначала создаётся профиль камеры. Rough Noise Analyzer выполняет это быстро, лучше, чем в Photoshop, но не идеально. Привлекательнее Fine Tuning Analyzer — времени уйдёт больше, но качество существенно выше.

При использовании Auto Fine Tune просматривается всё изображение, а с Auto Complete в расчёт берутся только данные, полученные из определённой вами области. Первый метод универсальнее, но опыт показывает, что селективный отбор точнее (несмотря на ограничение Neat Image, допускающее только одну анализируемую область). Для этого установите прямоугольную область в самой зашумлённой части.

Завершается создание профиля его отображением в графическом виде с разбивкой по частотным диапазонам, что пригодится на следующем шаге.

Пульт управления Noise Ninja

Изображение обрабатывается в простом и расширенном (Advanced) режимах. Настройки в первом практически идентичны Noise Ninja: или многочисленные предопределённые параметры (Filter Presets), или задание их вручную.

В расширенном режиме доступны дополнительные настройки влияния на каждую область: композитный уровень (Noise Filter Settings) для крупного, среднего и мелкого шума, а также в каналах яркости и цветности. Ориентироваться удобнее с Component Viewer — он показывает распределение артефактов по частотам.

Результат во многом зависит от подавления шумов в каждой заданной области (Noise Reduction Amounts).

Чёткость изображения восстанавливает механизм Sharpening Settings с независимыми настройками для мелких и крупных деталей, а также разбивкой по каналам яркости и цветности (Y, Cr, Cb). Но даже без него результат очень качественный.

Для оптимальной работы со сложным изображением настройки можно временно запомнить (Variants) или записать на диск в виде Filter presets (например, для пакетной обработки файлов).

NOISE NINJA

Результаты шумоподавления

Источник: https://www.publish.ru/articles/4631449

Функция 3DNR — 3D adaptive Noise Reduction. Что это такое?

Полное название 3DNR на английском языке звучит, как 3D adaptive Noise Reduction Filter. Это технология, которая позволяет подавлять шумы в изображении, появляющиеся при слабом освещении.

При создании систем передачи видеосигнала (например, системы видеонаблюдения и т.д.), особо остро становится вопрос о технологии фильтрации шума изображения. Таким образом, шумоподавление является важным элементом функционирования системы, поскольку присутствие разных шумов на изображении искажает и ухудшает картинку, а также мешает обрабатывать сигнал после записи. Для цифрового видеосигнала, шум является особенно неприемлемым, поскольку в дальнейшем оно подвергается сильному сжатию.

Разновидности шумоподавления

Сегодня существует два вида подавления шумов на изображении:

1.      Двумерное шумоподавление 2DNR, которое в свою очередь делится на: временное и пространственное.

2.      Трехмерное шумоподавление 3 DNR.

2DNR метод

Пространственный фильтр, который используется для подавления шумов, проводит анализ изображения и видеосигнала только в пространственной области. При этом зачастую он игнорирует информацию, касающуюся временного направления.

С помощью временных фильтров происходит анализ пикселей изображения только во временном направлении. Тогда как временное шумоподавление может применять компенсационный метод фильтрации или адаптивный метод фильтрации.

Если же используется адаптивный метод фильтрации, то в этом случае исследуются пиксели, которые находятся в одной и той же позиции в разных кадрах изображения. При компенсационном методе фильтрации, анализируется траектория движения групп пикселей.

Во время анализа используются фактические данные, которые были получены при оценке движения.

Недостатки 2DNR фильтра

При обработке видеосигнала детали изображения расплываются, становятся нечеткими. Тогда как 3DNR фильтр подавления шумов изображения объединяет все преимущества, которые есть в пространственном и временном фильтрах. А также у него нет таких недостатков, которые есть в 2DNR.

Использование 3DNR в камерах

Когда в камерах используется 3DNR технология шумоподавления изображения, то происходит уменьшение аддитивного влияния гауссовского шума. При этом, данная технология анализирует большое количество последовательных кадров видеоизображения, используя временную фильтрацию.

Представленный метод позволяет определить уровень различия между пикселями в предшествующих кадрах и текущем кадре. Кроме этого, он устанавливает вектор движения, используемый для движения в данном кадре, а также схожее движение пикселя, который компенсируется в отфильтрованном кадре.

После этого, 3DNR метод оценивает другие искажения, которые касаются пикселя в определенном кадре.

В конечном счете, 3DNR фильтр определяет результат из среднего количества пикселей в текущем кадре, учитывая пиксели последующего кадра, а также итоги определения и оценки движения, оценку шума, компенсацию движения.   

Таким образом, мы видим, что с помощью данного метода пользователь получает высококачественное изображение видеосигнала даже, если в месте съемки будет слабое освещение. 

Функция 3DNR отключена

Функция 3DNR включена

Источник: https://MSV77.ru/support/articles/3dnr/

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Дом холодильников
Сколько застывает желатин в холодильнике

Закрыть