প্রান্তগুলি বিনষ্ট না করে কীভাবে কোনও চিত্র থেকে গাউশিয়ান নয়েজ সরিয়ে ফেলা যায়?

Question

প্রান্তগুলি বিনষ্ট না করে গাউসিয়ান শব্দটি অপসারণের জন্য সেরা ফিল্টার কী? আমি অ্যাডিটিভ গাউসিয়ান শোরগোলের সাথে স্ট্যান্ডার্ড লেনা চিত্রগুলি ব্যবহার করছি এবং অ্যানিসোট্রপিক বিস্তৃতি প্রয়োগ করার আগে আমি চিহ্নিত করতে চাই। আমি মাঝারি ফিল্টারটি করতে চাই না কারণ প্রান্তগুলি ঝাপসা হয়ে যায়। আমি অভিযোজিত ফিল্টারিং চেষ্টা করেছি কিন্তু ফলাফল সন্তোষজনক ছিল না।

Comments

কিছু চেষ্টা দেখান, আপনি কি চেষ্টা করেছিলেন?

— 0x90

আসলে আমি গসির আওয়াজের সাথে একটি স্ট্যান্ডার্ড লেনা চিত্র দূষিত করেছি। আমি অ্যানিসোট্রপিক প্রসারণ প্রয়োগ করার আগে ডিস শব্দটি অপসারণ করতে চাই। প্রান্তগুলি ঝাপসা হয়ে যাওয়ার কারণে আমি মাঝারি ফিল্টারিংয়ের জন্য যেতে চাই না। কিছু ইনপুট দিন।

— অ্যাভিরাল কুমার

stackoverflow.com/questions/8619153/... আপনাকে সাহায্য করতে পারি

— 0x90

সত্যই কোনও উত্তর নয়, তবে আমি এই লিঙ্কটি বিভিন্ন বিষয়ের সাথে এই বিষয়টি পেয়েছি - প্রান্তের তথ্য থেকে মুক্তি না পেয়ে শব্দটি সরিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করছি।

— স্পেসি

আপনি কিছু চিত্র এবং আউটপুট পোস্ট করতে পারেন, দয়া করে, যাতে আমরা আরও ভালভাবে বুঝতে পারি যে একটি (অ-) সন্তোষজনক ফলাফলটি কেমন হবে? উদাহরণস্বরূপ, আপনি চিত্রটিকে অস্বীকার করার জন্য অ্যানিসোট্রপিক বিস্তৃতি কেন চালাবেন না?

— জোনাস

Answer 1

আপনার আরও উন্নত কৌশলগুলি বিবেচনা করার প্রয়োজন হতে পারে। প্রান্ত-সংরক্ষণ সংরক্ষণের বিষয়ে দুটি সাম্প্রতিক পত্র এখানে দেওয়া হয়েছে:

• এজ-সংরক্ষণের চিত্রটি অনুকূল রঙের স্পেস প্রজেকশনের মাধ্যমে নিন্দিত করে [রঙে] এই কাগজটি প্রান্তটি সংরক্ষণ করে "অনুকূল" রঙের জায়গার মধ্যে ছড়িয়ে দিয়ে এবং তরঙ্গকরণ সঙ্কুচিত করে। অনুকূল রঙের স্থানটি লুমিন্যান্স / রঙ-পার্থক্য পরিবারের অন্তর্ভুক্ত (ভাবেন এল * এ * বি *, বা ওয়াইসিআরসিবি)।

• এজ স্ট্রাকচার সংরক্ষণের চিত্রটি কাগজ থেকে নিন:

আমাদের পদ্ধতি [জাম্প রিগ্রেশন বিশ্লেষণ] এর উপর ভিত্তি করে এবং নীচে বর্ণিত তিনটি প্রধান পদক্ষেপ নিয়ে গঠিত। প্রথমত, প্রান্ত পিক্সেলগুলি একটি প্রান্ত সনাক্তকারী দ্বারা পুরো ডিজাইন-স্পেসে সনাক্ত করা হয়। দ্বিতীয়ত, প্রদত্ত পিক্সেলের আশেপাশের অঞ্চলে অন্তর্নিহিত প্রান্তাংশটি অনুমান করার জন্য, একটি সরল তবে দক্ষ অ্যালগরিদম দ্বারা সনাক্ত করা প্রান্ত পিক্সেল থেকে টুকরোজা-লিনিয়ার বক্ররেখা অনুমান করা হয়। অবশেষে, প্রদত্ত পিক্সেল হিসাবে অনুমানিত প্রান্ত অংশের একই পার্শ্বে পর্যবেক্ষণ করা চিত্রের তীব্রতা প্রদত্ত পিক্সালে সত্য চিত্রের তীব্রতা অনুমান করার জন্য স্থানীয় লিনিয়ার কার্নেল স্মুথিং পদ্ধতি (সিএফ।, [35]) দ্বারা গড়ে গড়ে তোলা হয়।

( ঝাঁপ রিগ্রেশন মডেলগুলি পদক্ষেপ ফাংশন ব্যবহার করে বিরতি অন্তর্ভুক্ত করে The প্রাথমিক লেখকের এই বিষয়ে একটি বই আছে has ।)

Answer 2

একটি প্রারম্ভিক পয়েন্ট হিসাবে আমি কিছু ধরণের ওয়েভলেট ট্রান্সফর্মের সাথে একটি অ-রৈখিক সঙ্কুচিত কৌশল ব্যবহার করব (যদিও তারা তরঙ্গলেটের রূপান্তরগুলির সাথে নির্দিষ্ট নয়)। সঙ্কুচিত নিয়মগুলি আদর্শভাবে কার্যকর, দ্রুত এবং কার্যকর করা কার্যকর, যখন দুর্দান্ত ফলাফল পাওয়া যায়।

ভিত্তিটি হ'ল আপনার পছন্দসই সংকেতটি কিছু ডোমেইনে প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে যে বেশিরভাগ শক্তি সংখ্যার সহগের সাথে সংযুক্ত থাকে। বিপরীতে, শব্দটি এখনও সমস্ত সহগতে ছড়িয়ে পড়েছে (এটি সম্ভবত এটি ডাব্লুজিএন এর জন্য)। তারপরে আপনি সহগকে "সঙ্কুচিত" করতে পারেন - কিছু অ-রৈখিক নিয়ম অনুসারে তাদের মান হ্রাস করে - যেমন শব্দটির উপর প্রভাবের তুলনায় সিগন্যালের প্রভাব কম হয়।

ওয়েভলেট ট্রান্সফর্মগুলি ব্যবহারের জন্য একটি ভাল রূপান্তর কারণ তারা অল্প সংখ্যক সহগকে শক্তিকে সংকুচিত করতে ভাল। আমি অতিরিক্ত অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য ব্যক্তিগতভাবে ডুয়েল-ট্রি কমপ্লেক্স ওয়েভলেট ট্রান্সফর্ম (ডিটিসিডাব্লুটি) সুপারিশ করি।

2 বিষয়ে খুব ভাল কাগজপত্র হয় এই এবং এই (একই লেখক থেকে উভয়)। কাগজপত্রগুলি তাদের পঠনযোগ্যতা এবং ব্যাখ্যাের স্পষ্টতার নিরিখে একটি আসল আচরণ। (এছাড়াও লেনাকে নিন্দিত করার চমৎকার ছবি রয়েছে :)

অবশ্যই আরও সাম্প্রতিক কাগজপত্র রয়েছে, তবে তারা সাধারণত সেই কাগজগুলিতে বর্ণিত খুব সাধারণ কৌশলগুলির তুলনায় খুব পরিমাণগত উন্নতি যোগ করে না।

Comments

এই কাগজপত্রগুলি বিশেষভাবে প্রান্ত সংরক্ষণের দিকে লক্ষ্য করে না; তারা জেনেরিক ইমেজ নিন্দিত সম্পর্কে।

— এমের

ওয়েললেটগুলি প্রান্তগুলি সংরক্ষণে সহজাতভাবে ভাল। প্রাকৃতিক চিত্রগুলির প্রকৃতি হ'ল বেশিরভাগ মুখ্য তথ্য প্রান্তগুলিতে থাকে, তাই প্রান্তগুলিকে একটি বিশেষ ক্ষেত্রে হিসাবে আলোচনা করা বরং অতিরিক্ত অতিরিক্ত lu প্রাকৃতিক চিত্রগুলি প্রান্তগুলি দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়।

— হেনরি গোমারসাল

প্রচলিত তরঙ্গপত্রগুলি প্রান্ত সংরক্ষণে বিশেষত ভাল কিনা তা বিতর্কযোগ্য। এই সমস্যাটি হ'ল রিজলেটস, বিমলেটস, কার্ভলেটস এবং কনট্যুরলেট সহ এক্সটেনশনের আধিক্যের পিছনে একটি প্রেরণা।

— Emre

প্রকৃতপক্ষে, ওয়েভলেটগুলির সমস্যা রয়েছে যার কারণে আমি ভ্যানিলা ওয়েভলেট ছাড়া অন্য কিছু ব্যবহার করার পরামর্শ দিয়েছিলাম। যদিও এটি প্রস্তাবিত হতে পারে আমার DTCWT এর প্রতি পক্ষপাতিত্ব আছে, এটি কোনও উপযুক্ত কারণ ছাড়াই নয়। এই দুটি কাগজই চিত্তাকর্ষক প্রান্ত সংরক্ষণ দেখায়। এই কাগজ হিসাবে (8 এবং 9 চিত্র দেখুন - গোলমাল ইমেজ তুলনা)।

— হেনরি গোমারসাল

Answer 3

যদিও প্রতিটি সিগন্যাল প্রক্রিয়াজাতকরণ চ্যালেঞ্জ এখানে সমস্ত সমাধানের সাথে ফিট করে না এমন একটি ধারণা:

1. যেহেতু আপনি প্রান্তগুলি সংরক্ষণের চেষ্টা করছেন তারা চিত্রটিতে কোথায় রয়েছে তা খুঁজে বের করুন। আপনার চিত্রের মধ্যে প্রান্তগুলি খুঁজে পেতে একটি ক্যান প্রান্ত সনাক্তকারী ব্যবহার করুন।
2. চিত্র থেকে আউটপুট করা প্রান্তের সীমানা ডিলিট / ফ্যাটেন (প্রতিটি প্রান্তের জন্য 2-5 পিক্সেল প্রশস্ত হতে পারে) এটিকে "মুখোশ" বলতে দেয়
3. মুখোশটি উল্টে দিন।
4. আপনার চিত্রটিতে মুখোশটি প্রয়োগ করুন, যেমন কেবল এমন আইটেমগুলি যাক যা প্রান্তগুলি নয়।
5. ডি-গসিং কৌশল প্রয়োগ করুন
6. যেখানে প্রান্ত রয়েছে সেখানে চিত্রের পিক্সেল মান পেতে আসল প্রান্তের মুখোশ ব্যবহার করুন
7. এগুলি ডি-গাস ইমেজে ফিরিয়ে দিন

বিকল্পভাবে, আপনি সম্পূর্ণরূপে ইমেজটিতে আপনার ডি-গসিং কৌশল প্রয়োগ করতে পারেন এবং তারপরে কেবল অন-ডি-গস পিক্সেলগুলি আবার চিত্রটিতে ফিরিয়ে আনতে পারেন।