Шумы

Материал из Национальной библиотеки им. Н. Э. Баумана
Последнее изменение этой страницы: 13:20, 27 мая 2016.
Open book.svg Авторство
Чичварин Н. В.
Согласовано: 27.05.2016
Статья по учебной дисциплине
Название дисциплины:

Обнаружение и распознавание сигналов

Раздел:

8. Распознавание и идентификация сигналов на физическом уровне

Глава:

8.1 Предварительная обработка изображений

Преподаватель:

Чичварин Н. В.

Шум — беспорядочные колебания различной физической природы, отличающиеся сложностью временной и спектральной структуры.

Фильтрация зашумленных изображений

Изображения, подлежащие распознаванию, могут быть зашумлены. Причиной являются искажения, вносимые в изображение предметами, активно отражающими свет (стекло, железо, водные поверхности), неравномерная прозрачность воздушного слоя, пыль, попавшая в объектив, качество используемой аппаратуры и др. Поэтому необходима дополнительная предварительная фильтрации изображения.

Гауссов шум

Pис. 1. График плотности распределения Гауссового шума

Гауссов шум является наиболее простым с математической точки зрения. Спектральные составляющие этого типа шума равномерно распределены по всему диапазону задействованных частот. Примерами белого шума являются шум водопада или эфирные помехи. В природе и технике «чисто» белый шум (то есть белый шум, имеющий одинаковую спектральную мощность на всех частотах) не встречается (ввиду того, что такой сигнал имел бы бесконечную мощность), однако под категорию белых шумов попадают любые шумы, спектральная плотность которых одинакова (или слабо отличается) в рассматриваемом диапазоне частот. Функция плотности распределения Гауссового шума случайной величины имеет вид:

где – значение яркости,
среднее значение случайной величины ,
ее среднеквадратичное отклонение.

График функции представлен на рис. 1.

Шум Релея

Pис. 2. График плотности распределения шума Релея

Распределение Релея является одним из важных и часто встречающихся на практике распределений. Впервые оно было введено лордом Релеем в 1880 году при рассмотрении огибающей суммы большого числа гармонических колебаний различных частот. Функция плотности распределения задается выражением:

Среднее значение и дисперсия имеют вид:

График плотности распределения представлен на рис. 2.

Шум Эрланга

Pис. 3. График плотности распределения шум Эрланга

Функция плотности распределения вероятности шума Эрланга задается выражением

,
где

Среднее значение и дисперсия имеют вид:

График плотности распределения показан на рис. 3.


Все перечисленные виды шумов и законов их распределения дают нам набор средств моделирования реальных природных шумов. Например, Гауссов шум встречается в электромагнитных цепях, распределение Релея встречается на фотоснимках, шум Эрланга можно наблюдать на снимках, получаемых с помощью средств лазерной и радиолокационной разведки.

См. также