센서 노이즈의 통계적 분포는 무엇입니까?


답변:


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분포가 다른 이미지에는 다양한 노이즈 소스가 있습니다. 예를 들어, 포아송 분포에 따른 광자의 랜덤 방출로 인해 낮은 조명에서 크게 기여하는 샷 노이즈가 발생합니다. 어두운 전류 잡음과 읽기 잡음 (좋은 빛에서 그림자 잡음에 주로 기여)은 밴딩을 나타내며 거의 분포되지 않기 때문에 더 복잡합니다.

이 지식의 적용과 관련하여, 대부분의 상업용 노이즈 감소 소프트웨어는 분포의 매개 변수를 추정하기 위해 일정한 색상의 영역 (자동 또는 사용자 개입)을 찾아 이미지 데이터에 분포를 맞추는 방식으로 작동하므로 이러한 값을 미리 알 수 없습니다. 중대한.


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암전류와 읽기 노이즈를 확장 할 수 있습니까?
Garet Claborn

어떤 소음 제거 알고리즘에 대해 이야기하고 있습니까? 비 국소 적 평균 (Buades, 2004), Total Variation (ROF, 98) 및 이방성 확산 (perona and malik)은 그렇지 않습니다. 아니면 당신이 말하는 알고리즘을 게시하지 않은 상용 패키지가 있습니까?
mmr

@mmr 상용 소프트웨어 Neat Image를 사용했을 때 노이즈 추정에 사용할 세부 사항이없는 패치를 찾았으며 이러한 패치를 수동으로 선택하여 "보조"할 수있었습니다.
coneslayer

@mmr 예 혼동을 피하기 위해 편집 된 게시 된 알고리즘보다는 노이즈 감소 소프트웨어에 대해 이야기했습니다
Matt Grum

암전류는 광자가없는 무작위로 발생하는 픽셀에 광자가 충돌 할 때 발생하는 결과로 인해 센서에서 생성되는 전류입니다. 샷 노이즈는 광자가 이산적인 빛의 단위이기 때문에 특정 수준의 빛이 떨어지면 "행운"에 의존하여 다른 픽셀이 아닌 일부 픽셀에서 유리하게 작용합니다. (룰렛과 같은 것으로 생각하십시오 : 23에 모든 셀 베팅 (광자 수신). 38 분의 1 (그것이 있습니까?) 픽셀은 승리하는 동안 이기고 나머지는 잃습니다. 충분한 광자 / 시간, 실제 패턴 평균으로 인해 명백해집니다
Dannie
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