আমি ভাবছি যে কী কী কৌশলগুলি ' ডি-নয়েজিং ' এর জন্য নীচের উদাহরণ টাইম-ফ্রিকোয়েন্সি চিত্রের জন্য উপলভ্য হতে পারে যা ওয়েলচের পদ্ধতি ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল । নিম্নলিখিত প্লটটি একটি রোবোটিক সেন্সর থেকে তৈরি হয়েছিল। (এই নয় একটি রং ছবি - এটি একটি greyscale ইমেজ - রং শুধুমাত্র চাক্ষুষ উদ্দেশ্যে যোগ করা হয়েছে)।
গোল:
আমার লক্ষ্য চূড়ান্তভাবে আপনি এখানে যে ডাল-স্পেসিংগুলি দেখেছেন তা অনুমান করা, এই জাতীয় ডালের উপস্থিতি থাকা উচিত। এটি কিছুটা মুরগি এবং ডিম হতে পারে, তাই এখুনি পর্যন্ত আমি নিজেকে জিজ্ঞাসা করি, "এই রেপ-রেটের ডালগুলি কি +/- 10% এর অস্তিত্ব আছে?", এবং সেগুলি সনাক্ত করতে যান। আপনি এখানে যা দেখছেন তা হ'ল সিগন্যাল (ডাল), তবে অন্যান্য অ-চাওয়া হস্তক্ষেপের সাথে। তবে এমেরের পরামর্শ অনুসারে, টাইম-ফ্রিকোয়েন্সি জায়গাতেও তাদের কাঠামো রয়েছে। সময়-ফ্রিকোয়েন্সি ফিল্টার যেমন বিদ্যমান?
আমি দৃ image়ভাবে এখানে চিত্র প্রয়োগ করার সমাধানগুলি দেখতে চাই তবে কোনও সমাধানের জন্য উন্মুক্ত।
সুতরাং: লক্ষ্যটি দেখা যায় যে পুনরাবৃত্তিশীল ডালগুলি (y- অক্ষের সূচক 300 এর নিকটে পাওয়া যায়) ব্যতীত সমস্ত উচ্চ তীব্রতার সংকেতগুলি সরিয়ে ফেলা হয় । অন্যান্য সমস্ত উচ্চ তীব্রতার সংকেতগুলিকে 'হস্তক্ষেপ' হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে।
অনুমান আপনি করতে পারেন:
আপনি ধরে নিতে পারেন যে আপনি এখানে যে ডাল দৈর্ঘ্যটি দেখছেন তা মোটামুটিভাবে জানেন। (আসুন, আমাদের +/- 10% এর মধ্যে বলা যাক)। অন্য উপায় রাখুন, আপনি এই দৈর্ঘ্যের ডালগুলি সন্ধান করার সিদ্ধান্ত নিয়েছেন। (+/-)
আপনি ধরে নিতে পারেন যে আপনি ডালের রেপ রেটগুলিও মোটামুটি জানেন, (আবার, আমাদের +/- 10% বলুন)।
দুর্ভাগ্যক্রমে আপনি তাদের ফ্রিকোয়েন্সি আরও সঠিকভাবে জানেন না। এটি বলার অপেক্ষা রাখে না যে, এই চিত্রটিতে ডালগুলি 300 এ থাকলেও তারা সহজেই 100 বা 50, বা 489 বা যে কোনও কিছুতে থাকতে পারত। তবে, সুসংবাদটি হ'ল যে এখানে দেখানো সেই ফ্রিকোয়েন্সিগুলি একে অপরের খুব কাছাকাছি, বলার আদেশে, হার্জ এর 10 এর)।
আমার কিছু চিন্তা:
চিত্র প্রক্রিয়াকরণ পিওভি:
রূপক ক্রিয়াকলাপগুলি আমার কাছে ঘটেছে, তবে তারা কাজ করতে পারে কি না তা জানতে আমি তাদের সাথে খুব বেশি পরিচিত নই। আমি ধারণা করি ধারণাটি 'বন্ধ' করা এবং তাই 'বড়' দাগগুলি মুছে ফেলতে পারে?
সারি-ওয়াইজ ডিএফটি ক্রিয়াকলাপগুলি ইঙ্গিত দিতে পারে যে সর্বাধিক পুনরাবৃত্ত প্যাটার্নযুক্ত আগ্রহের সারিগুলির উপর ভিত্তি করে কোন সারিগুলি বাতিল করতে হবে, তবে ডালগুলি খুব কম এবং এর মধ্যে খুব কম থাকলে বা চিত্রটি আরও কোলাহলপূর্ণ হতে পারে it
কেবল চিত্রটি দেখে আপনি প্রায় 'পুরষ্কার' বিচ্ছিন্নতা এবং 'শাস্তি' সংযোগটি দিতে চান। এই ধরণের ক্রিয়াকলাপটি সম্পন্ন করে এমন কোনও চিত্র প্রক্রিয়াজাতকরণ পদ্ধতি আছে? (আবার প্রকৃতিতে রূপসজ্জা)।
কোন পদ্ধতিগুলি এখানে সহায়তা করতে পারে?
সিগন্যাল প্রসেসিং পিওভি:
এখানে প্রদর্শিত ফ্রিকোয়েন্সি ব্যাপ্তি ইতিমধ্যে অত্যন্ত কড়া তাই আমি নিশ্চিত না যে খাঁজ ফিল্টারিং অপারেশনগুলি সাহায্য করবে। তদ্ব্যতীত, এই টাইট রেঞ্জের মধ্যে ডালের সঠিক ফ্রিকোয়েন্সিটি অ-প্রাইরি হিসাবে পরিচিত নয়।
এখানে আগ্রহের ডালগুলিতে শিক্ষিত অনুমান করে (তাদের দৈর্ঘ্য এবং পুনরাবৃত্তির সময়গুলি) আমি আমার 'টেমপ্লেট' - এর 2-মাত্রিক ডিএফটি গণনা করতে সক্ষম হতে পারি এবং এটি 2-ডি সেপস্ট্রাল-টেম্পোরাল ফিল্টার হিসাবে ব্যবহার করতে পারি আমি কেবল উপরে উল্লিখিত ওয়েলচ চিত্রটি কেবল গুন করি এবং তারপরে একটি বিপরীত 2-ডি ডিএফটি সম্পাদন করব?
OTOH সম্ভবত গ্যাবার ফিল্টারগুলি এখানে একটি ভাল মিল হতে পারে? সর্বোপরি, এগুলি ওরিয়েন্টেশন সংবেদনশীল ফিল্টার, ভি 1 ভিজ্যুয়াল প্রসেসরগুলিতে আমাদের নিজস্ব নির্মিত অনুরূপ । কীভাবে তাদের এখানে শোষণ করা যেতে পারে?
এই ডোমেইনে কোন পদ্ধতিগুলি সহায়তা করতে পারে?
আগাম ধন্যবাদ.