Войти
Исполнитель Питер Олсоп и ребенок демонстрируют различные способы борьбы с шумом. Звукорежиссеры используют разнообразные стратегии для борьбы с шумом как в звуковой, так и в визуальной среде. Подавление шума - это процесс удаления шума из сигнала . Существуют методы снижения шума для звука и изображений. Алгоритмы шумоподавления имеют тенденцию изменять сигналы в большей или меньшей степени.
Все устройства обработки сигналов, как аналоговые, и цифровые, имеют характеристики, делающие их восприимчивыми к шуму. Шум может быть случайным или белым шумом с равномерным распределением частот, или частотно-зависимым шумом, создаваемым механизмом устройства или алгоритмами обработки сигнала .
В электронных записывающих устройствах, основной тип шума - это шипение, создаваемое случайным движением электрона из-за теплового возбуждения при всех температурах выше абсолютного нуля. Эти возбужденные электроны быстро складываются и вычитаются из напряжения выходного сигнала и, таким образом, создают обнаруживаемый шум.
В случае фотопленки и магнитной ленты шум (как видимый, так и слышимый) возникает из-за зернистой структуры носителя. В фотографической пленке размер зерен в пленке определяет чувствительность пленки, более чувствительная пленка имеет зерна большего размера. В магнитной ленте чем больше зерна магнитных частиц (обычно оксида железа или магнетита ), тем более подвержена шуму среда. Чтобы компенсировать это, можно использовать пленку или магнитную ленту большего размера, чтобы снизить шум до приемлемого уровня.
Алгоритмы шумоподавления имеют тенденцию изменять сигналы в большей или меньшей степени. Чтобы избежать изменений сигналов, можно использовать алгоритм локальной ортогонализации сигнала и шума.
Повышение сигналов в сейсмических данных особенно важно для построения сейсмических изображений, инверсии и интерпретации, тем самым значительно повышая вероятность успеха в разведке нефти и газа. Полезным сигналом, который размывается в окружающем случайном шуме, часто пренебрегают и, таким образом, он может вызвать ложную прерывистость сейсмических событий и артефактов на окончательном перенесенном изображении. Повышение полезного сигнала при сохранении краевых свойств сейсмических профилей за счет ослабления случайного шума может помочь уменьшить трудности интерпретации и вводящие в заблуждение риски при обнаружении нефти и газа.
. При использовании аналоговой технологии записи на магнитную ленту они могут издавать шум, известный как шипение ленты. Это связано с размером частиц и текстурой, используемыми в магнитной эмульсии, которая распыляется на носитель записи, а также с относительной скоростью ленты через ленточные головки.
Существуют четыре типа шумоподавления: одностороннее предварительное -запись, подавление одностороннего шипения, подавление несимметричного поверхностного шума и системы кодеков или двусторонних соединений. Односторонние системы предварительной записи (такие как Dolby HX и HX Pro или Tandberg и) воздействуют на носитель записи во время запись. Односторонние системы подавления шипения (такие как DNL или DNR) работают для уменьшения шума по мере его возникновения, в том числе как до, так и после процесса записи, а также для приложений прямой трансляции. Одностороннее подавление поверхностного шума (такое как и более ранние SAE 5000A и TNE 7000) применяется к воспроизведению записей фонографа для ослабления звука царапин, хлопков и нелинейностей поверхности. В системах с двусторонним подключением во время записи применяется процесс предыскажения, а затем - при воспроизведении.
Двусторонний компандер Системы шумоподавления включают профессиональные системы Dolby A и Dolby SR от Dolby Laboratories, dbx Professional и dbx Type I от dbx, Дональд Олдос EMT NoiseBX, '[it ] и Telefunken [de ], а также потребительские системы Dolby NR, Dolby B, Dolby C и Dolby S, dbx Type II, Telefunken's High Com и Nakamichi ' s High-Com II, Toshiba (Aurex AD-4) [ja ],JVC, [ja ] и, Фишер / Саньо и венгерская / восточно-германская система. В этих системах во время записи применяется процесс предварительного выделения, а затем при воспроизведении применяется процесс удаления выделения.
Первый широко используемый метод шумоподавления был разработан Рэем Долби в 1966 году. Предназначенный для профессионального использования, Dolby Type A представлял собой систему кодирования / декодирования, в которой амплитуда частот составляла четыре полосы увеличивались во время записи (кодирования), затем пропорционально уменьшались во время воспроизведения (декодирования). Система Dolby B (разработанная совместно с Генри Клоссом ) была однополосной системой, разработанной для потребительских товаров. В частности, при записи тихих частей аудиосигнала частоты выше 1 кГц будут усилены. Это привело к увеличению отношения сигнал / шум на ленте до 10 дБ в зависимости от начальной громкости сигнала. При воспроизведении декодер изменил процесс на обратный, в результате чего уровень шума снизился до 10 дБ. Система Dolby B, хотя и не такая эффективная, как Dolby A, имела то преимущество, что оставалась пригодной для прослушивания в системах воспроизведения без декодера.
Telefunken High Com интегральная схема U401BR может использоваться для работы в основном в качестве Dolby B -совместимого компандера. также. В различных кассетных магнитофонах High Com последнего поколения функция Dolby-B, имитирующая "D NR Expander", работала не только для воспроизведения, но и недокументированно во время записи.
dbx - конкурирующая аналоговая система шумоподавления, разработанная Дэвидом Э. Блэкмером, основателем dbx лабораторий. Он использовал среднеквадратичный (RMS) алгоритм кодирования / декодирования с усилением подверженных шуму высоких частот, и весь сигнал проходил через компандер 2: 1. dbx работал на всей слышимой полосе частот и, в отличие от Dolby B, не использовался как открытая система. Однако он может снизить уровень шума до 30 дБ.
Поскольку аналоговые видеозаписи используют частотную модуляцию для части яркости (композитный видеосигнал в системах прямого цветопередачи), что позволяет сохранять ленту на уровне насыщенности, уменьшение шума стиля звука не требуется.
Динамический ограничитель шума (DNL ) - это система шумоподавления, первоначально представленная Philips в 1971 году для использовать на кассетных деках. Его схема также основана на единственной микросхеме .
. Она была далее доработана в динамическое шумоподавление (DNR ) компанией National Semiconductor для уменьшения шума. уровни на междугородней телефонной связи. Впервые проданный в 1981 году, DNR часто путают с гораздо более распространенной системой шумоподавления Dolby. Однако, в отличие от систем шумоподавления Dolby и dbx типа I и типа II, DNL и DNR являются системами обработки сигнала только для воспроизведения, которые не требуют предварительного кодирования исходного материала, и их можно использовать вместе с другими формами шумоподавления.
Поскольку DNL и DNR не являются дополнительными, то есть для них не требуется кодированный исходный материал, их можно использовать для удаления фонового шума из любого аудиосигнала, включая магнитная лента записи и FM-радио передачи, снижающие уровень шума на 10 дБ. Их можно использовать в сочетании с другими системами шумоподавления, при условии, что они используются до применения DNR, чтобы не допустить, чтобы DNR приводил к ошибочному отслеживанию другой системы шумоподавления.
Одним из первых широко распространенных приложений DNR была система GM Delco автомобильной стереосистемы в автомобилях GM в США, представленная в 1984 году. Она также использовалась в заводских стереосистемах в Автомобили Jeep 1980-х годов, такие как Cherokee XJ. Сегодня DNR, DNL и подобные системы чаще всего встречаются в качестве систем шумоподавления в микрофонных системах.
Второй класс алгоритмов работает в частотно-временной области с использованием некоторых линейные или нелинейные фильтры, имеющие локальные характеристики и часто называемые частотно-временными фильтрами. Следовательно, шум может быть также удален с помощью инструментов спектрального редактирования, которые работают в этой частотно-временной области, что позволяет вносить локальные изменения без влияния на энергию соседнего сигнала. Это можно сделать вручную, используя мышь с ручкой, имеющей определенную частотно-временную форму. Это делается так же, как в программе рисования изображений. Другой способ - определить динамический порог для фильтрации шума, который получается из локального сигнала, опять же по отношению к локальной частотно-временной области. Все, что ниже порога, будет отфильтровано, все, что выше порога, например, части голоса или «требуемый шум», останется нетронутым. Область обычно определяется местоположением мгновенной частоты сигнала, так как большая часть энергии сигнала, которую необходимо сохранить, сосредоточена вокруг нее.
Современные цифровые записи звука (и изображения) больше не должны беспокоиться о шипении ленты, поэтому системы шумоподавления аналогового типа не нужны. Однако интересным моментом является то, что системы дизеринга фактически добавляют шум к сигналу, чтобы улучшить его качество.
Большинство программ для редактирования голоса общего назначения имеют одну или несколько функций шумоподавления (WavePad и т. Д.). Программное обеспечение специального назначения для шумоподавления включает Gnome Wave Cleaner, Sony Creative Noise Reduction, SoliCall Pro, Voxengo Redunoise и X-OOM Music Clean.
Изображения, снятые как цифровыми камерами, так и обычными пленочными фотоаппаратами, будут улавливать шум от различных источников. Дальнейшее использование этих изображений часто требует (частичного) удаления шума - для эстетических целей, таких как художественная работа или маркетинг, или для практических целей, например как компьютерное зрение.
В солевом и перцовом шуме (разреженные световые и темные помехи) пиксели на изображении сильно различаются по цвету или интенсивность от окружающих пикселей; определяющей характеристикой является то, что значение зашумленного пикселя не имеет никакого отношения к цвету окружающих пикселей. Обычно этот тип шума влияет только на небольшое количество пикселей изображения. При просмотре изображение содержит темные и белые точки, отсюда и термин шум соли и перца. Типичными источниками являются частицы пыли внутри камеры и перегретые или неисправные элементы ПЗС.
В гауссовском шуме каждый пиксель в изображении будет отличаться от своего исходного значения на (обычно) небольшую величину. Гистограмма, график зависимости величины искажения значения пикселя от частоты, с которой он возникает, показывает нормальное распределение шума. Хотя возможны и другие распределения, гауссово (нормальное) распределение обычно является хорошей моделью из-за центральной предельной теоремы, которая гласит, что сумма различных шумов имеет тенденцию приближаться к гауссовскому распределению.
В любом случае шум в разных пикселях может быть коррелированным или некоррелированным; во многих случаях значения шума в разных пикселях моделируются как независимые и одинаково распределенные и, следовательно, некоррелированные.
Существует множество алгоритмов уменьшения шума при обработке изображений. При выборе алгоритма шумоподавления необходимо взвесить несколько факторов:
На реальных фотографиях самые высокие пространственно-частотные детали в основном состоят из вариаций яркости («детали яркости») а не вариации оттенка («детали цвета»). Поскольку любой алгоритм шумоподавления должен пытаться удалить шум, не жертвуя реальными деталями сфотографированной сцены, существует риск большей потери деталей из-за уменьшения яркостного шума, чем из-за уменьшения цветового шума, просто потому, что большинство сцен изначально имеют мало высокочастотных деталей цветности. Кроме того, большинство людей считает, что цветовой шум в изображениях более нежелателен, чем шум яркости; цветные пятна считаются «цифровыми» и неестественными по сравнению с зернистым видом яркостного шума, который некоторые сравнивают с зернистостью пленки. По этим двум причинам большинство алгоритмов фотографического шумоподавления разделяют детали изображения на компоненты цветности и яркости и применяют большее шумоподавление к первым.
Наиболее специализированное компьютерное программное обеспечение для шумоподавления позволяет пользователю отдельно управлять шумоподавлением цветности и яркости.
Одним из методов удаления шума является свертка исходного изображения с маской, которая представляет фильтр нижних частот или сглаживание операция. Например, маска Гаусса содержит элементы, определяемые функцией Гаусса. Эта свертка приводит значение каждого пикселя в более полное соответствие со значениями его соседей. Как правило, сглаживающий фильтр устанавливает для каждого пикселя среднее значение или средневзвешенное значение самого себя и его ближайших соседей; фильтр Гаусса - это всего лишь один из возможных наборов весов.
Сглаживающие фильтры имеют тенденцию размывать изображение, потому что значения интенсивности пикселей, которые значительно выше или ниже, чем окружающая среда, будут «размазывать» по площади. Из-за этого размытия линейные фильтры на практике редко используются для уменьшения шума; однако они часто используются в качестве основы для фильтров нелинейного шумоподавления.
Другой метод удаления шума - это эволюция изображения с помощью сглаживающего уравнения в частных производных, аналогичного уравнению теплопроводности, которое называется анизотропной диффузией. При пространственно постоянном коэффициенте диффузии это эквивалентно уравнению теплопроводности или линейной гауссовой фильтрации, но с коэффициентом диффузии, предназначенным для обнаружения краев, шум может быть удален без размытия краев изображения.
Другой подход к удалению шума основан на нелокальном усреднении всех пикселей в изображении. В частности, величина взвешивания для пикселя основана на степени сходства между небольшим фрагментом с центром на этом пикселе и небольшим фрагментом с центром на пикселе, для которого снимается шум.
A медианный фильтр является примером нелинейного фильтра и, если он правильно спроектирован, очень хорошо сохраняет детали изображения. Чтобы запустить медианный фильтр:
Медианный фильтр - это фильтр рангового выбора (RS), особенно суровый член семейства фильтров рангового выбора (RCRS); гораздо более мягкий член этого семейства, например тот, который выбирает ближайшее из соседних значений, когда значение пикселя является внешним в его окрестности, и оставляет его неизменным в противном случае, иногда предпочтительнее, особенно в фотографических приложениях.
Медианные и другие фильтры RCRS хорошо удаляют «соленый» и «перец» шум из изображения, а также вызывают относительно небольшое размытие краев и, следовательно, часто используются в приложениях компьютерного зрения.
Основная цель алгоритма шумоподавления изображения - добиться как снижения шума, так и сохранения характеристик. В этом контексте особый интерес представляют методы, основанные на вейвлетах. В вейвлет-области шум равномерно распределен по коэффициентам, в то время как большая часть информации изображения сосредоточена в нескольких больших. Следовательно, первые методы шумоподавления на основе вейвлетов были основаны на пороговой обработке коэффициентов детальных поддиапазонов. Однако большинство методов определения пороговых значений вейвлета страдают тем недостатком, что выбранный порог может не соответствовать конкретному распределению компонентов сигнала и шума в различных масштабах и ориентациях.
Для устранения этих недостатков были разработаны нелинейные оценки, основанные на байесовской теории. В рамках байесовской системы было признано, что успешный алгоритм шумоподавления может обеспечить как снижение шума, так и сохранение характеристик, если он использует точное статистическое описание компонентов сигнала и шума.
Статистические методы шумоподавления изображений также существуют, хотя они используются нечасто, поскольку требуют больших вычислительных затрат. Для гауссовского шума можно смоделировать пиксели в изображении в градациях серого как автоматически распределенные, где «истинное» значение шкалы серого каждого пикселя обычно распределяется со средним значением, равным среднему значению шкалы серого соседних пикселей учитывая дисперсию.
Пусть 
![[0,1 ]](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/738f7d23bb2d9642bab520020873cccbef49768d)
для выбранного параметра 
A алгоритм сопоставления блоков можно применять для группировки похожих фрагментов изображения в перекрывающиеся макроблоки одинакового размера, затем стеки похожих макроблоков фильтруются вместе в области преобразования, и каждый фрагмент изображения, наконец, восстанавливается в исходное положение с использованием средневзвешенного значения перекрывающихся пикселей.
Поля усадки - это случайное поле - основанный на метод машинного обучения, который обеспечивает производительность, сравнимую с производительностью блочного сопоставления и трехмерной фильтрации, но требует гораздо меньших вычислительных затрат (так что его можно выполнять непосредственно во встроенных системах ).
Различное глубокое обучение были предложены подходы для решения таких задач уменьшения шума и восстановления изображений. Deep Image Prior - один из таких методов, который использует сверточную нейронную сеть и отличается тем, что не требует предварительных данных обучения.
Большинство программ для редактирования изображений и фотографий общего назначения имеют одну или несколько функций уменьшения шума (медиана, размытие, удаление пятен и т. Д.). Программное обеспечение для шумоподавления специального назначения: Neat Image, Noiseless, Noiseware, Noise Ninja, G'MIC (с помощью команды -denoise) и pnmnlfilt (нелинейный фильтр) из инструментов Netpbm с открытым исходным кодом. Программное обеспечение общего назначения для редактирования изображений и фотографий, включая функции шумоподавления, включает Adobe Photoshop, GIMP, PhotoImpact, Paint Shop Pro, Helicon Filter, UFRaw и Darktable.
