Выделение сигнала на фоне шума.
Выделение сигнала на фоне шума осуществляется на основе подавления шума методами:
- усреднения шумов
- использования цифровых фильтров.
Обработка сигнала с целью улучшения его потребительских свойств.
В этом случае истинный сигнал не восстанавливается, а делается лучше с точки зрения потребителя.
1. Метод нерезкого маскирования.
Для сигнала, имеющего слабую резкость, нерезкое маскирование представляет собой фильтр с обратной связью, в котором осуществляются операции преобразования сигнала, хотя и снижающие его форму, но дающие впечатление большей резкости.
Представим себе, что мы на входе имеем сигнал скачка, сигнал с резкостью в виде скачковой функции.
В процессе прохождения системы этот сигнал преобразуется в плавную функцию.
Для простоты рассмотрим наше размытие как прямую линию:
Такое преобразование с потерей мерности, как правило, осуществляется в канале передачи, а также и в других системах – типа апертурной фильтрации.
Часть сигнала “отбирается” и преобразовывается по закону еще большей нерезкости. У этого сигнала зона размытия будет еще более нерезкой.
Кроме того, у него изменяется полярность сигнала.
А также уменьшается градиент относительно основного сигнала.
В фильтре обратной связи происходит суммирование сигналов – и преобразованного и основного.
Суммирование нашего сигнала.
Сначала мы получаем все тот же сигнал.
В интервале от АВ идет суммирование сигналов – сигнал растет.
От В до С сигналы суммируются – превалирует тот сигнал, что имеет больший градиент. Мы получаем тот же сигнал, но с градиентом меньше, чем у первого.
От точки С до точки D – происходит суммирование постоянного основного и возрастающего сигнала.
От точки С до точки D происходит суммирование постоянного основного сигнала и возрастающего сигнала нерезкой маски. Получаем возрастающий сигнал, который в точке D сменяется постоянным сигналом. Вследствие постоянного сигнала основной и нерезкой маски.
Мы усиливаем этот сигнал. Усиливается не только “переходная” зона, а и “горбики”.
Также усиливается градиент; кроме того, появится два выступа, которые будут на границах полуплоскости сигнала образовывать две каймы – положительную и отрицательную. Формирование этих выступов дает высокочастотный вклад в формирование визуально воспринимаемого повышения резкости. Таким образом, не восстановив первоначальную резкость, мы повышаем его визуальную резкость.
Другие методы улучшения потребительских свойств изображения.
Другие методы улучшения потребительских
свойств специфического изображения,
представляющих собой сигнал п-образной
формы возможно проводить обработку
методом нелинейной параметрической
коррекции. Суть метода заключается в
том, что сигнал, поступающий в систему
в результате преобразований, превращается
в сигнал, имеющий переменный градиент
на границах штрихов. Этот сигнал
обрабатывается с помощью порогового
регистратора. В результате этой обработки
наш сигнал бинаризируется, что дает нам
возможность восстановить п-образную
форму сигнала, превратив его снова в
сигнал, похожий на исходный. Однако, при
таком параметрическом преобразовании
в зависимости от выбранного соотношения
Е сигнала и Е порогового можно восстановить
и размер этого сигнала, восстановить
его форму – т. е. – восстановить его
исходные свойства. Такая обработка в
фото системах происходит при использовании
фотоматериала с высоким коэффициентом
контрастности, что позволяет получить
из реально размытого сигнала с множеством
уровней двухуровневый сигнал, подобный
исходному сигналу.
Такая же обработка сигнала происходит в технических компьютерных системах, когда при сканировании штрихового сигнала при апертурной фильтрации мы получаем размытый сигнал, затем мы его обрабатываем с помощью специального порогового преобразования, которое восстанавливает п-образность этого сигнала. Такая же обработка производится в фото выводных устройствах, когда записывающий лазерный луч, имеющий гауссово распределение и формирующий ореольный штрих, преобразуется с помощью фотоматериала с высоким коэффициентом контрастности в п-образный сигнал.