M ULTIMEDIA Соломещ Наталья. Ш УМЫ (N OISES ) Аддитивные шумы (Additive Noises) Мультипликативные шумы (Multiplicative Noises) Импульсные шумы (Impulse.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
SA-DCT Результаты.
Advertisements

Лекция 3 План лекции 3 Случайные сигналы Комплексное представление сигнала Дискретные сигналы.
Основы теории СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ. Пространство элементарных событий (генеральная совокупность) 2 Основные понятия теории вероятностей Все сигналы и все.
Помехи и искажения в процессе передачи. Затухание Искажения Шумы Виды факторов, влияющих на качество связи Потери 2/16.
Multimedia Solomeshch Natalya. Среднеквадратическое отклонение MSE дисперсия; i-й элемент выборки; среднее арифметическое выборки; объём выборки.
МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (национальный исследовательский университет) (национальный исследовательский университет) Факультет прикладной математики.
Основы визуального восприятия Лектор:Лукин Алексей Сергеевич.
Методические указания по выполнению лабораторных работ Лабораторная работа 1. Исследование характеристик флуктуационных и импульсных помех Лабораторная.
Основы теории СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ Презентация лекции по курсу «Общая теория связи» © Д.т.н., проф. Васюков В.Н., Новосибирский государственный.
Национальный Аэрокосмический Университет «ХАИ» Обзор направлений научных исследований кафедры 1 Николай Пономаренко 18/4/2006 Автоматическое определение.

Виды шумов Фильтрация изображений. Источники шума – неидеальное оборудование для захвата изображения (ТВ-тюнер, видеокамера, сканер и т.п.); – плохие.
Шумоподавление для изображений Лектор:Лукин Алексей Сергеевич.
Лекция 1 Цели и задачи курса: данный курс предназначен для освоения базовых понятий теории измерений и базовых принципов построения средств измерения физических.
Точность оценок случайных величин. Определение термина Случайная величина: в теории вероятностей, величина, принимающая в зависимости от случая те или.
ЦИФРОВЫЕ СИСТЕМЫ СБОРА, ОБРАБОТКИ И ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ 1.
1 Программирование на языке Паскаль Тема 12. Случайные числа © К.Ю. Поляков,
Кафедра фотоники и оптоинформатики Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики А.В.Павлов Обработка информации.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2 Имитационное моделирование.
Тест: 5 вопросов 1.Что такое случайная величина? 2.Что такое вероятность? 3.Наподобие монеты и игральной кости приведите другой пример случайного равновероятного.
Транксрипт:

M ULTIMEDIA Соломещ Наталья

Ш УМЫ (N OISES ) Аддитивные шумы (Additive Noises) Мультипликативные шумы (Multiplicative Noises) Импульсные шумы (Impulse Noises) Полосовой шум (Streaks Noise)

А ДДИТИВНЫЕ ШУМЫ (A DDITIVE N OISES ) Шум, образуемый несколькими источниками помех. гауссов шум (Gaussian Noise) экспоненциальный шум (Exponential Noise) шум Релея (Rayleigh Noise)

М УЛЬТИПЛИКАТИВНЫЕ ШУМЫ (M ULTIPLICATIVE N OISES ) спекл-шум (Speckle Noise). шум с конечной интенсивностью и конечным временем корреляции

И МПУЛЬСНЫЕ ШУМЫ (I MPULSE N OISES ) шум «соль-и-перец» (Salt-and-Pepper Noise); шум «соль» (Salt Noise); шум «перец» (Pepper Noise); импульсный шум со случайным значением импульсов, равномерное распределение (Random Valued (uniform) Noise); импульсный шум со случайным значением импульсов, гауссовское распределение (Random Valued (gaussian) Noise).

П ОЛОСОВОЙ ШУМ (S TREAKS N OISE )

О БЪЕКТИВНОЕ ИЗМЕРЕНИЕ КАЧЕСТВА Пиковое соотношение сигнал/шум PSNR = 10 Log ([(2^n – 1)^2]/ MSE) MSE = mean squared error