이 이미지의 노이즈 유형은 무엇입니까?


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이 이미지에서 어떤 이유로 노이즈 / 효과를 만들 수 있습니까? 시끄러운 이미지 아래는 원래 기발한 감사합니다!


흥미 롭군 이미지에 텍스처가 겹쳐져있는 것 같습니다. 스펙트럼에서 뚜렷한 팝업이 없습니다. 공정한 경우, 야생 추측 : 분수 Wiener 시트.
Maurits

주파수 영역에서 특정 위상 구성 요소가 누락 / 제거 된 것 같습니다.
That-Kickass-GirL 5

SE.DSP는 질문과 그 대답이 어떤 행동 (등 업데이트 표, 수락,) 필요할 수있는 종류의 알림과 함께 행복한 새로운 2017 년을 기원합니다
로랑 듀발

귀하의 질문에 대한 답변을 받았습니다. 유용한 것들에 투표하고 가장 적합한 것을 수락하는 것을 망설이지 마십시오
Laurent Duval

답변:


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그것을 보면서, 나는 최고 이미지가 (품질이 좋지 않은 용지에) 인쇄 된 다음 나중에 스캔된다고 생각합니다. 그런 다음 인공물은 종이 질감과 인쇄 불량이 혼합 된 것입니다. 또한, 마주 보는 페이지 (책이나 신문의 일부인 경우) 및 / 또는 용지 뒷면에 인쇄 된 용지에서 잉크가 흘러 나오는 것도 포함됩니다.


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당신은 흰색 테두리를 제거하는 왜곡 된 이미지를 자르 경우의 화면 비율로 이미지를 얻을 수 ( 대신 ). 따라서 적절한 리샘플링이 원본을 부드럽게 보간해야하므로 언더 샘플링 노이즈 가 발생할 수 있습니다 . 유물을 더 잘 강조하기 위해 이러한 버전을 가색으로 붙여 넣습니다.1:1.5512×683768×1024

원본, 가색

왜곡 된 가색

위 이미지에서 와이어 위의 하늘 또는 도로 간 트랙 오렌지와 같이 평평하고 부드러운 영역의 색상 변화를 볼 수 있습니다. 따라서 상대적으로 낮은 주파수 부분을 가진 그럴듯한 배경 바이어스 : 이미지 폭 의 약 의 주기로 와이어 위의 주황색, 주황색, 주황색의 수직 전이를보십시오 .1/3

원래는 화합 양자화 테이블 (100 % 품질)에 JPEG 압축하고, 재배 율화 및 화이트 보더가에서 볼 수있는 훨씬 더 낮은 품질 (75 %)에 JPEG 압축 된 블록 아티팩트 7 픽셀 프레임 주위에 이미지. JPEGsnoop 등을 사용하여 세부 정보를 확인할 수 있습니다 .

자세한 JPEG 이미지 디코더 및 분석 도구. 모든 이미지 메타 데이터를보고하고 이미지가 편집되었는지 식별하는 데 도움이됩니다.

그런 다음 그라디언트를 볼 수 있습니다.

원본, 그라디언트, 가색

왜곡, 그라디언트, 가색

또는 푸리에 스펙트럼 (평균 제거, 윈도우) :

원본, 스펙트럼, 가색

왜곡, 스펙트럼, 가색

그래디언트는 더 시끄럽고 거칠고 푸리에 스펙트럼은 비슷하고 시끄럽고 평등합니다. 낮은 해상도에서 용지 스캔의 가설이 의심됩니다. 그러나 색상 변동 및 제거 된 노이즈 패턴은 위상 및 크기에서 이미지를 재구성 할 때 관찰 할 수있는 패턴을 상기시킵니다 (SE.DSP 에서 이미지 푸리에 변환의 크기만으로 이미지 복구 )

크기 / 위상 이미지 재구성

그 가능성 은 푸리에 영역에서 원본 이미지의 비율 로 다운 샘플링 된 많은주의를 기울이지 않고 재구성 할 수 있습니다.3/2

이 거친 추측으로 이미지 전문가 피드백을 얻는 것이 기쁩니다.


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펄린? 나에게 그것은 업다운 리샘플링 후 가장 가까운 이웃 보간법처럼 보입니다. 나는 단지 추측으로 대답하고있다.


보간 오류 및 잘못된 업다운 리샘플링에 동의합니다. 노이즈가 많은 이미지에서 앨리어싱을 명확하게 볼 수 있습니다. 이미지가 나쁜 해상도로 저장된 후 문제를 표시하기 위해 업 샘플링되었으며 일부 정보가 손실되었으며 업 샘플링 후 보간이 잘못되었습니다.
Antoine Bassoul

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먼저, 앨리어싱을 유발하는 업다운 샘플링 / 보간이 제대로 이루어지지 않았는지 확인하십시오. 나는 야생의 중첩 된 질감에 대해 모른다. 내 추측은 나쁜 역 라돈 변환 일 것이지만 사진 맥락에서는 거의 없을 것입니다 ... 아마도 릿릿 변환의 압축 아티팩트 일 수 있습니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

영역 2는 열을 따라 평균이 모든 행을 손상시킨 것처럼 오른쪽과 왼쪽이 어두울 때보 다 명확합니다.

영역 1에서 선 모양의 아티팩트를 볼 수 있습니다. 라돈 변형에 대해 생각하게 만듭니다.

명암의 명확한 손실도 있습니다

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