Principal sources of Gaussian noise

Principal sources of Gaussian noise in digital images arise during acquisition e.g. sensor noise caused by poor illumination and/or high temperature, and/or transmission e.g. electronic circuit noise.[3] In digital image processing Gaussian noise can be reduced using a spatial filter, though when smoothing an image, an undesirable outcome may result in the blurring of fine-scaled image edges and details because they also correspond to blocked high frequencies. Conventional spatial filtering techniques for noise removal include: mean (convolution) filtering, median filtering and Gaussian smoothing.[1][4]

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แหล่งที่มาหลักของ Gaussian เสียงในรูปดิจิทัลเกิดขึ้นระหว่างซื้อเช่นเซ็นเซอร์เสียงที่เกิดจากแสงสว่างที่ดี และ/หรืออุณหภูมิสูง หรือส่งเสียงรบกวนเช่นวงจรอิเล็กทรอนิกส์ [3] ในภาพดิจิตอล ประมวลผลเสียง Gaussian สามารถลดใช้ตัวปริภูมิ แม้ว่าเมื่อปรับให้เรียบรูป ผลไม่พึงปรารถนาอาจทำการเบลอขอบปรับปรับภาพและรายละเอียดเนื่องจากพวกเขายังสอดคล้องกับความถี่สูงที่ถูกบล็อก รวมพื้นที่กรองเทคนิคสำหรับกำจัดเสียงรบกวน: (convolution) กรอง กรองมัธยฐาน และ Gaussian ราบเรียบ [1] [4]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แหล่งที่มาหลักของเสียงเสียนในภาพดิจิตอลเกิดขึ้นในระหว่างการเข้าซื้อกิจการเช่นเสียงเซ็นเซอร์ที่เกิดจากการส่องสว่างที่ยากจนและ / หรืออุณหภูมิสูงและ / หรือการส่งสัญญาณรบกวนวงจรอิเล็กทรอนิกส์เช่น. [3] ในการประมวลผลภาพดิจิตอลเสียงเสียนสามารถลดลงได้โดยใช้ตัวกรองเชิงพื้นที่ แต่เมื่อปรับให้เรียบภาพผลที่ไม่พึงประสงค์อาจส่งผลในการทำให้เปรอะเปื้อนปรับปรับขอบภาพและรายละเอียดเพราะพวกเขายังสอดคล้องกับความถี่สูงที่ถูกบล็อก ธรรมดาเทคนิคการกรองเชิงพื้นที่ในการกำจัดเสียงรบกวน ได้แก่ ค่าเฉลี่ย (บิด) กรองกรองมัธยฐานและเรียบเสียน [1] [4].

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แหล่งที่มาหลักของ Gaussian เสียงภาพดิจิตอลเกิดขึ้นในระหว่างการซื้อ เช่น เซนเซอร์เสียงรบกวนที่เกิดจากการส่องสว่างที่ไม่ดี และ / หรือ อุณหภูมิสูง และ / หรือการส่ง เช่น อิเล็กทรอนิกส์ วงจรเสียง [ 3 ] เสียง Gaussian การประมวลผลภาพดิจิตอลสามารถลดการใช้ตัวกรองเชิงพื้นที่ แต่เมื่อปรับให้เรียบเป็นรูปผลที่ไม่พึงประสงค์ที่อาจทำให้เกิดการเบลอของภาพและปรับขนาดขอบรายละเอียดเพราะพวกเขายังสอดคล้องกับบล็อกความถี่สูง ปกติพื้นที่การกรองเทคนิคการกำจัดเสียง ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ( ขด ) กรองมัธยฐานกรองและ Gaussian ) [ 1 ] [ 5 ]