Computer Vision: Einfache Rauschunterdrückung

Question

In Computer Vision möchten wir oft Rauschen aus einem Bild entfernen. Wir können dies tun, indem wir ein Bild erhalten und verzerrte Pixel durch einen Durchschnitt seiner Nachbarn ersetzen. Ich habe keine Probleme, dies zu verstehen, aber was sollen alle Variablen in der folgenden Gleichung sein? Ich habe festgestellt, es nur in einigen Dias, aber es kommt nicht mit irgendeiner Erklärung:

Die (i, j) ist wahrscheinlich ein gegebenes Pixel und sein Nachbar, aber was ist die Funktion f, das Omega und das w? Irgendwelche Ideen?!

Prost Jungs.

Answer 1

Das ist viel zu vage. Notation wechselt zwischen Papieren und verschiedenen Ansätzen. Im Allgemeinen macht diese Formel eine Mittelwertbildung innerhalb einer benachbarten Menge des i, j Punkts (definiert durch die Punkte in \ Omega_ {ij}) w ist eine Normalisierungskonstante und f(m,n) ist eine Funktion, die typischerweise einen Wert zu m, n proportional zuweist zu seiner Entfernung von i, j

Wie gesagt Ihre Frage ein wenig zu vage ist sonst nichts zu sagen ...

Answer 2

Das sieht Bewegungsprädiktion bei der Videocodierung ähnlich.

g (i, j) ist wahrscheinlich das i-te, j-te Pixel in einem Block/Bildschirm. dessen Wert die gewichtete Summe einer anderen heuristischen Funktion ist, die die Nachbarpositionen (m, n) nimmt

Da ich Omega I vermute, arbeiten Sie im Signalraum. Dies kann hohe Frequenzen herausfiltern, die nicht in unseren Nachbarn gefunden wurden.