Sharof rashidov nomidagi samarqand davlat universiteti intellektual tizimlar va kompyuter ilmlari fakulteti

Amalga oshirish
Wiener filtrini amalda qo'llash uchun biz asl tasvirning quvvat spektrlarini va qo'shimcha shovqinni baholashimiz kerak. Oq qo'shimcha shovqin uchun quvvat spektri shovqinning dispersiyasiga teng. Asl tasvirning quvvat spektrini baholash uchun ko'plab usullardan foydalanish mumkin. To'g'ridan-to'g'ri taxmin - bu kuzatish natijasida hisoblangan quvvat spektrining periodogramma bahosi:

Bu yerda Y(k,l) - kuzatishning DFT. Baholashning afzalligi shundaki, uni teskari filtrlashning o'ziga xosligi haqida tashvishlanmasdan juda oson amalga oshirish mumkin. Teskari filtrlash va shovqinni yumshatishning kaskadli amalga oshirilishiga olib keladigan yana bir taxmin

Bu faktning to'g'ridan-to'g'ri natijasidir:  Quvvat spektrini  to'g'ridan-to'g'ri kuzatuvdan periodogramma bahosi yordamida baholash mumkin. Ushbu taxmin teskari filtrlash va shovqinni yumshatishning kaskadli amalga oshirilishiga olib keladi:

Ushbu amalga oshirishning kamchiligi shundaki, teskari filtr birlik bo'lsa, biz umumlashtirilgan teskari filtrlashdan foydalanishimiz kerak. Odamlar, shuningdek, asl tasvirning quvvat spektrini model kabi model asosida taxmin qilish mumkinligini taklif qilishadi  .
Eksperimental natija
Tasvirni tiklashda Wiener filtrlashni tasvirlash uchun biz standart 256x256 Lena sinov tasviridan foydalanamiz. Biz past chastotali filtr yordamida tasvirni xiralashtiramiz

keyin loyqa tasvirga qo'shimchali oq Gauss dispersiya shovqinini qo'ying 100. Wiener filtrlash tasvirga shovqinni tekislash va teskari filtrlashning kaskadli amalga oshirilishi bilan qo'llaniladi. Rasmlar PSNR va MSE bilan birgalikda quyida keltirilgan. Qayta tiklangan tasvir vizual ishlash nuqtai nazaridan yaxshilanganiga e'tibor bering, ammo MSE buni bildirmaydi, buning sababi MSE dekonvolyutsiya uchun yaxshi ko'rsatkich emas.

Sinov tasviri Lena va xira tasvir Lena

To'lqinlar asosidagi tasvirni tiklash