ການອະທິບາຍສຽງລົບກວນແບບສະຖານທີ່: ການເຂົ້າໃຈ, ປະເພດ, ແລະ ວິທີການຫຼຸດຜ່ອນຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນລະບົບທັດສະນະພາບໃນຕົວ

ໃນໂລກທີ່ຊັບຊ້ອນຂອງການທັດສະນະແບບຝັງ (embedded vision), ຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບສົ່ງຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອຖືໄດ້ຂອງລະບົບ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຮູບພາບດິຈິຕອນເກືອບຈະບໍ່ເຄີຍສົມບູນແບບ. ພວກມັນມັກຈະປະສົບກັບບັນຫາທີ່ເອີ້ນວ່າ "ສຽງລົບ" (noise) ເຊິ່ງເປັນການປ່ຽນແປງຄ່າຂອງພິກເຊວ (pixel) ທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ. ລະຫວ່າງບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນ, ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ເປັນບັນຫາທີ່ພົບເລື້ອຍ. ມັນສະແດງອອກເປັນຈຸດສຸ່ມ ຫຼື ພື້ນຜິວທີ່ເປັນເມັດໃນທົ່ວຮູບພາບ, ກ້ຳຈັດລາຍລະອຽດ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະຍາກຂຶ້ນ. ສຳລັບວິສະວະກອນດ້ານການທັດສະນະແບບຝັງ (embedded vision), ການເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ແລະ ວິທີການຫຼຸດມັນລົງເປັນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍ. ມັນຊ່ວຍຮັບປະກັນຮູບພາບທີ່ສະອາດ ແລະ ມີຄຸນນະພາບສູງ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງຈຳເປັນສຳລັບໜ້າທີ່ການທັດສະນະຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ຕ້ອງການຄວາມຖືກຕ້ອງ.

ແມ່ນຫຍັງ? ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ?

ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ແມ່ນການປ່ຽນແປງຂອງຄ່າຂອງພິກເຊວ (pixel) ທີ່ເກີດຂຶ້ນສຸ່ມລະຫວ່າງພິກເຊວຕໍ່ພິກເຊວໃນຮູບພາບ ເຊິ່ງເປັນ ແກ້ນໄວ້ ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ ຫຼື ຮູບແບບ. ຕ່າງຈາກສຽງລົບກວນທີ່ມັກຈະປ່ຽນແປງໃນແຕ່ລະຟຣາມ ສຽງລົບກວນແບບພື້ນທີ່ມັກຈະປາກົດຂຶ້ນຢູ່ສະເໝີໃນບ່ອນດຽວກັນ ຫຼື ມີຮູບແບບຊ້ຳກັນ. ມັນສາມາດເບິ່ງຄືວ່າເປັນສຽງສະຖິດ, ຈຸດດຳ, ຫຼື ແມ້ກະທັ້ງຮູບແບບທີ່ຊັດເຈນເຊັ່ນ ແຖບສີ ຫຼື ເມັດພິກເຊວຮ້ອນ. ປະເພດສຽງລົບກວນນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບຕ່ຳລົງ. ມັນເຮັດໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄົ້ນຫາຄຸນສົມບັດ ການຮັບຮູ້ວັດຖຸ ຫຼື ການວັດແທກທີ່ແທ້ຈິງຫຍ່ອນລົງ. ສິ່ງນີ້ສົ່ງຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນຈາກລະບົບທັດສະນະຂອງທ່ານ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈ ຄວາມໝາຍຂອງສຽງລົບກວນແບບພື້ນທີ່ ກັບສຽງລົບກວນແບບຊ່ວງເວລາ

ການຮູ້ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງສຽງລົບກວນແບບຊ່ວງເວລາ ແລະ ສຽງລົບກວນແບບພື້ນທີ່ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນຕໍ່ການດຳເນີນການປຸງແຕ່ງຮູບພາບ. ທັງສອງຢ່າງນີ້ສົ່ງຜົນເສຍຕໍ່ຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບ ແຕ່ພຶດຕິກຳຂອງມັນແຕກຕ່າງກັນ.

ສຽງລົບກວນແບບຊ່ວງເວລາ: ການປ່ຽນແປງແບບສຸ່ມຕາມໄລຍະເວລາ

ຄວາມລົບກວນຊົ່ວຄາວຫມາຍເຖິງການປ່ຽນແປງຄ່າຂອງພິກເຊວທີ່ບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ ແລະ ສຸ່ມ ທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄປໃນແຕ່ລະຟຣາມຂອງຮູບພາບ. ຖ້າທ່ານຖ່າຍຮູບຫຼາຍໆຄັ້ງຂອງສິ່ງດຽວກັນ, ຄວາມລົບກວນຊົ່ວຄາວຈະເຮັດໃຫ້ພິກເຊວຕ່າງໆມີການປ່ຽນແປງຄວາມສົດໃສຢ່າງສຸ່ມໃນແຕ່ລະຄັ້ງຖ່າຍ. ຄວາມລົບກວນນີ້ມັກເກີດຈາກບັນຫາຂອງເຊັນເຊີໃນການອ່ານຄ່າ, ການປ່ຽນແປງຂອງອຸນຫະພູມ (ຄວາມລົບກວນຈາກກະແສໄຟຟ້າມືດ), ຫຼື ຄວາມລົບກວນຈາກການສົ່ງອິເລັກຕຣອນແສງ. ຄວາມໝາຍຂອງມັນແມ່ນຂຶ້ນກັບເວລາ ແລະ ສຸ່ມ. ຕົວກັ້ນເຊັ່ນການເອົາຄ່າສະເລ່ຍຂອງຟຣາມຈະຊ່ວຍຕໍ່ຕ້ານຄວາມລົບກວນຊົ່ວຄາວໄດ້ດີ ເນື່ອງຈາກຄວາມລົບກວນຈະຖືກກຳຈັດອອກໃນຂະນະທີ່ເອົາສະເລ່ຍຈາກຫຼາຍຟຣາມ. ບັນຫານີ້ມັກຖືກແກ້ໄຂຜ່ານການປັບປຸງເຊັນເຊີຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບ.

ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ຮູບແບບ ຫຼື ຕຳແໜ່ງທີ່ແນ່ນອນ

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຮູບແບບທີ່ແນ່ນອນ ຫຼື ປ່ຽນແປງຊ້າໃນທົ່ວເຊັນເຊີພາບ. ຖ້າທ່ານຖ່າຍຮູບຫຼາຍໆຄັ້ງຂອງສິ່ງດຽວກັນ, ຮູບແບບຄວາມສຽງໃນແຕ່ລະບ່ອນມັກຈະຄົງທີ່ໃນຕຳແໜ່ງ ຫຼື ລັກສະນະຂອງມັນ. ສິ່ງນີ້ສາມາດເກີດຈາກຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນການຜະລິດເຊັນເຊີ, ຄວາມແຕກຕ່າງໃນຄວາມໄວວະພາບຂອງພິກເຊວ (ຄວາມສຽງແບບແນ່ນອນ - FPN), ຫຼື ແມ້ກະທັ້ງຂີ້ຝຸ່ນທີ່ຢູ່ເທິງເຊັນເຊີ. ຄວາມໝາຍຂອງມັນເຊື່ອມໂຍງກັບຕຳແໜ່ງ ຫຼື ລັກສະນະທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງພາຍໃນພາບດຽວກັນ. ຈຳເປັນຕ້ອງໃຊ້ວິທີການຕ່າງໆໃນການແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ເນື່ອງຈາກມັນຈະບໍ່ຖືກກຳຈັດອອກໄປຕາມການເວລາ.

ແມ່ນຫຍັງ? ການຫຼຸດທີ່ຢູ່ໃນພື້ນທີ່ ?

ການຫຼຸດທີ່ຢູ່ໃນພື້ນທີ່ ແມ່ນຂະບວນການນຳໃຊ້ອະລິກະຣິດ (algorithms) ຫຼື ຕົວກັ້ນ (filters) ກັບຮູບພາບເພື່ອຫຼຸດນ້ອຍລູບລວງ (patterns) ທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ. ເປົ້້າໝາຍແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ຮູບພາບສະອາດຂື້ນ ແລະ ສະແດງໃຫ້ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຂື້ນໂດຍບໍ່ເສຍຍລາຍລະອຽດທີ່ສຳຄັນ. ສິ່ງນີ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍໃນການປັບປຸງອັດຕາສ່ວນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງສັນຍານກັບສຽງລົບກວນ (signal-to-noise ratio - SNR) ຂອງຮູບພາບ. SNR ທີ່ສູງໝາຍເຖິງຂໍ້ມູນຮູບພາບທີ່ແທ້ຈິງແຂງແກ່ນກ່ວາສຽງລົບກວນ. ການຫຼຸດນ້ອຍລົບກວນໃນພື້ນທີ່ (spatial noise reduction) ທີ່ດີ ຈະເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະຮູບພາບໃນຂັ້ນຕໍ່ໄປ ເຊັ່ນການຊອກຫາແຄັດ (edges) ຫຼື ການຮັບຮູ້ວັດຖຸ (objects) ມີຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ສາມາດເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍຂື້ນ.

ປະເພດຂອງການຂຈັດນ້ອຍລົບກວນໃນພື້ນທີ່ດ້ວຍການຄູນສອງ (Convolution)

ຕົວກັ້ນທີ່ອີງໃສ່ການຄູນສອງ (Convolution-based filters) ມັກຖືກນຳໃຊ້ໃນການປຸງແຕ່ງຮູບພາບສຳລັບ ການຂຈັດນ້ອຍລົບກວນໃນພື້ນທີ່ . ຕົວກັ້ນເຫຼົ່ານີ້ນຳໃຊ້ການຄິດໄລ່ທາງຄະນິດສາດໃນແຕ່ລະພິກເຊວ (pixel) ໂດຍອີງໃສ່ພິກເຊວອ້ອມຂ້າງ. ພວກມັນເປັນເຄື່ອງມືພື້ນຖານສຳລັບການເຮັດໃຫ້ຮູບພາບທີ່ມີນ້ອຍລົບກວນສະອາດຂື້ນ.

1. ຕົວກັ້ນຄ່າສະເລ່ຍ (Mean Filter): ການເອົາຄ່າສະເລ່ຍແບບງ່າຍ

ຕົວກອງຄ່າສະເລ່ຍເປັນໜຶ່ງໃນວິທີການງ່າຍດາຍທີ່ສຸດໃນການຫຼຸດຜ່ອນສຽງໃນພື້ນທີ່. ມັນຈະປົດຕ່າງຄ່າຂອງແຕ່ລະພິກເຊວດ້ວຍຄ່າສະເລ່ຍຂອງໝູ່ບ້ານຂອງມັນພາຍໃນພື້ນທີ່ທີ່ເລືອກ (ເຊັ່ນ: ສີ່ຫຼ່ຽມຈັດ 3x3). ການສະເລ່ຍນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງທີ່ເກີດຂຶ້ນຢ່າງສຸດວິໄສດີຂື້ນ, ຊຶ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນສຽງແບບສຸ່ມທີ່ເກີດຂຶ້ນ. ແຕ່ມັນກໍສາມາດເຮັດໃຫ້ລາຍລະອຽດແລະແຂບຂອງຮູບເບິ່ງເບົາລົງ, ເນື່ອງຈາກມັນບໍ່ສາມາດແຍກສຽງອອກຈາກລາຍລະອຽດທີ່ແທ້ຈິງຂອງຮູບ. ມັນມັກຖືກນຳໃຊ້ໃນເວລາຄວາມໄວເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ສຸດ ແລະ ການເບິ່ງເບົາລົງເລັກນ້ອຍຍອມຮັບໄດ້.

2. ຕົວກອງຄ່າກາງ (Median Filter): ການຮັກສາແຂບ

ຕົວກອງຄ່າກາງເປັນຕົວກອງທີ່ບໍ່ເປັນເສັ້ນ. ມັນດີຫຼາຍໃນການຂະເຈົ້າສຽງແບບ "ເກືອ-ແລະ-ຜົງ chili" (ພິກເຊວສີສວຍ ຫຼື ດຳທີ່ເກີດຂຶ້ນສຸ່ມ). ແທນທີ່ຈະເອົາຄ່າສະເລ່ຍ, ມັນຈະປົດຄ່າຂອງແຕ່ລະພິກເຊວດ້ວຍຄ່າກາງຂອງໝູ່ບ້ານພາຍໃນພື້ນທີ່ກອງ. ວິທີນີ້ຮັກສາແຂບໄດ້ດີກ່ວາຕົວກອງຄ່າສະເລ່ຍຫຼາຍ. ພິກເຊວທີ່ມີສຽງມັກຈະບໍ່ເປັນຄ່າກາງ, ສະນັ້ນມັນຈະຖືກຂະເຈົ້າອອກໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ສ່ວນສຳຄັນຂອງຮູບເບິ່ງເບົາລົງ. ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີອຳນາດໃນການ ການຂຈັດນ້ອຍລົບກວນໃນພື້ນທີ່ ເມື່ອການຮັກສາລາຍລະອຽດເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ສຸດ.

3. ຕົວກອງແບບ Gaussian: ການເບິ່ງເບົາແບບສະເລ່ຍ

ຕົວກອງແກັດເຊຍນແມ່ນຕົວກອງເຊິ່ງໃຊ້ເສັ້ນໂຄ້ງຮູບຊະງົ້າເພື່ອໃຫ້ນ້ຳໜັກກັບພິກເຊວທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງ. ພິກເຊວທີ່ຢູ່ໃກ້ກັບກາງຈະໄດ້ຮັບນ້ຳໜັກຫຼາຍກວ່າ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກມັນມີສ່ວນຮ່ວມຫຼາຍຂຶ້ນໃນການກຳນົດຄ່າພິກເຊວໃໝ່. ສິ່ງນີ້ຈະສ້າງຜົນກະທົບເບື້ອງທີ່ເບິ່ງເປັນທຳມະຊາດ ແລະ ສາມາດຫຼຸດນ້ຳສຽງແບບເກົາດິ້ນ (ນ້ຳສຽງແບບສຸ່ມທີ່ພົບເລື້ອຍ). ເຖິງວ່າມັນຈະເຮັດໃຫ້ຮູບພາບເບື້ອງ, ມັນຍັງເຮັດໃຫ້ແຂບຮູບເບື້ອງເຊັ່ນກັນ, ແຕ່ໂດຍປົກກະຕິໜ້ອຍກ່ວາຕົວກອງຄ່າສະເລ່ຍ. ມັນຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກ້ວາງຂວາງເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຜົນກະທົບການເບື້ອງທີ່ອ່ອນໂຍນ.

4. ຕົວກອງທະວິພາກ: ການຮັກສາແຂບຮູບຂັ້ນສູງ

ຕົວກອງທະວິພາກແມ່ນຕົວກອງທີ່ບໍ່ເປັນເຊິ່ງຊັບຊ້ອນສຳລັບຂັ້ນສູງ ການຂຈັດນ້ອຍລົບກວນໃນພື້ນທີ່ . ມັນຈະຄຳນຶ່ງເຖິງທັງສະຖານທີ່ຂອງພິກເຊວ ແລະ ຄວາມຄ້າຍກັນຂອງຄວາມສວ່າງເມື່ອເຮັດການສະເລ່ຍ. ສິ່ງນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າມັນຈະສະເລ່ຍພຽງແຕ່ພິກເຊວທີ່ຢູ່ໃກ້ກັນໃນສະຖານທີ່ ແລະ ມີຄວາມສະຫວ່າງຄືກັນ. ຄຸນນະສົມບັດເອກະລັກນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດກຳຈັດສຽງລົບໄດ້ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມຊັດເຈນຂອງຂອບແລະລາຍລະອຽດໄດ້ດີ. ມັນໃຊ້ພະລັງຄອມພິວເຕີຫຼາຍກ່ວາຕົວກັ່ນທຳມະດາແຕ່ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີຂຶ້ນຫຼາຍ. ນີ້ແມ່ນເໝາະສຳລັບວຽກທີ່ຄຸນນະພາບແລະການລົບສຽງລົບມີຄວາມສຳຄັນຢ່າງເທົ່າທຽມກັນ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ການສະແກນທາງການແພດ ຫຼື ການກວດສອບໃນອຸດສາຫະກຳລະດັບສູງ. ສຳລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຕົວກັ່ນຂັ້ນສູງ.

ຜົນກະທົບຂອງ ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ຕໍ່ການນຳໃຊ້ວິຊັນປະກອບ

ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ອາດເບິ່ງຄືນ້ອຍໆ ແຕ່ສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງຮ້າຍແຮງຕໍ່ປະສິດທິພາບຂອງລະບົບວິຊັນປະກອບ. ການເມີນມັນອາດເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາໃຫຍ່ໃນພາຍຫຼັງ. ມັນສ້າງບັນຫາດ້ານທັດສະນະທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ການດຳເນີນງານທີ່ຕ້ອງຄວາມແທ້ຈິງຜິດພາດໄດ້.

ຜົນກະທົບຕໍ່ການຮັບຮູ້ຄຸນນະສົມບັດ ແລະ ການຈຳແນກວັດຖຸ

ໂປຣແກຼມວິຊັນເຄື່ອງຈັກຕ້ອງການຄຸນນະສົມບັດທີ່ຊັດເຈນ (ຂອບ, ມຸມ, ແລະ ພື້ນຜິວ) ເພື່ອຊອກຫາ ແລະ ຈັດປະເພດວັດຖຸ. ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ເພີ່ມຄຸນນະສົມບັດທີ່ບໍ່ແທ້ ຫຼື ກ້າວເຊື່ອງຄຸນນະສົມບັດທີ່ແທ້ຈິງ. ສິ່ງນີ້ສາມາດນຳໄປສູ່ການຂາດເອກະສານ, ການຈັດປະເພດຜິດ ຫຼື ວຽກງານຄອມພິວເຕີ້ເພີ່ມຂື້ນເນື່ອງຈາກໂປແກຼມພະຍາຍາມແຍກຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງອອກຈາກສຽງລົບກວນ. ໃນວຽກງານເຊັ່ນ: ການເກັບ ແລະ ວາງໂດຍຫຸ້ນຍົນ ຫຼື ການກວດສອບອັດຕະໂນມັດ ສິ່ງນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ຜົນຜະລິດຜິດໄດ້ໂດຍກົງ. ສິ່ງນີ້ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການມອງເຫັນດ້ວຍເຄື່ອງຈັກໂດຍລວມ.

ຫຼຸດລົງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວັດແທກ

ໃນວຽກງານວັດແທກທີ່ຕ້ອງການຂະໜາດ ຫຼື ຕຳແໜ່ງທີ່ແນ່ນອນ, ສຽງລົບກວນສາມາດເຮັດໃຫ້ພິກເຊວເບິ່ງຄືກັບເຄື່ອນຍ້າຍໄປ. ສິ່ງນີ້ນຳໄປສູ່ການວັດແທກທີ່ຜິດພາດ ແລະ ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມເຊື່ອຖືໄດ້ຂອງລະບົບຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ. ແມ້ກະທັ້ງການປ່ຽນແປງພິກເຊວນ້ອຍໆຈາກສຽງລົບກວນກໍ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ຊິ້ນສ່ວນຖືກຍອມຮັບເມື່ອພວກມັນບໍ່ດີ ຫຼື ຊິ້ນສ່ວນດີຖືກປະຕິເສດ. ນີ້ແມ່ນບັນຫາໃຫຍ່ສຳລັບການຜະລິດທີ່ມີຄວາມແນ່ນອນ.

ການກະທົບຕໍ່ການປະຕິບັດງານໃນສະພາບແສງນ້ອຍ

ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ມັກຈະຮ້າຍແຮງຂື້ນໃນແສງນ້ອຍ. ໃນສະພາບນີ້, ສັນຍານທີ່ແທ້ຈິງອ່ອນລົງເມື່ອທຽບກັບສຽງລົບກວນ. ສິ່ງນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ຮູບພາບທີ່ຖ່າຍໃນສະພາບແສງສວ່າງບໍ່ດີບໍ່ສາມາດນຳໃຊ້ໃນການວິເຄາະອັດຕະໂນມັດໄດ້. ສິ່ງນີ້ຈຳກັດຂອບເຂດການດຳເນີນງານຂອງລະບົບທັດສະນະທີ່ຝັງຕົວ. ສະນັ້ນ, ການ ການຂຈັດນ້ອຍລົບກວນໃນພື້ນທີ່ ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນສຳລັບການເຮັດວຽກໄດ້ດີໃນລະດັບແສງຕ່າງໆ ໂດຍສະເພາະໃນການນຳໃຊ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບໃນທີ່ມືດ

ສະຫຼຸບ: ການເອົາຊະນະ ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ສຳລັບຮູບພາບທີ່ດີເລີດ

ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ເປັນຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງຮູບພາບທີ່ພົບເລື້ອຍໃນວິຊັ່ນທີ່ຝັງຢູ່ພາຍໃນ ມັນສະແດງອອກເປັນການປ່ຽນແປງຂອງພິກເຊວທີ່ແນ່ນອນ ຫຼື ຮູບແບບທີ່ຊ້ອນຂໍ້ມູນສຳຄັນໄວ້ ມັນແຕກຕ່າງຈາກສຽງທີ່ເກີດຂຶ້ນຊົ່ວຄາວ ແລະ ຈຳເປັນຕ້ອງມີວິທີການແກ້ໄຂເປັນພິເສດ ການຫຼຸດທີ່ຢູ່ໃນພື້ນທີ່ ມີເປົ້າໝາຍເພື່ອເຮັດໃຫ້ຮູບພາບສະອາດ ເຮັດໃຫ້ຮູບພາບຊັດເຈນຂຶ້ນ ແລະ ນຳໃຊ້ສຳລັບການວິເຄາະໄດ້ດີຂຶ້ນ ການກັ້ນທີ່ອີງໃສ່ການປ່ຽນຮູບພາບ (convolution) ດັ່ງເຊັ່ນ: mean, median, Gaussian, ແລະ ການກັ້ນ bilateral ທີ່ທັນສະໄໝ ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ມີອຳນາດສຳລັບການ ການຂຈັດນ້ອຍລົບກວນໃນພື້ນທີ່ . ໂດຍການເຂົ້າໃຈ ແລະ ນຳໃຊ້ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ ວິສະວະກອນດ້ານວິຊັ່ນທີ່ຝັງຢູ່ພາຍໃນສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາດ້ານສຽງໄດ້ ສິ່ງນີ້ຮັບປະກັນວ່າລະບົບຂອງເຂົາເຈົ້າສາມາດຈັບພາບ ແລະ ປຸງແຕ່ງຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ມີຄຸນນະພາບສູງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ສິ່ງນີ້ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນສຳລັບການວັດແທກທີ່ຖືກຕ້ອງ ການຮັບຮູ້ວັດຖຸທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ ແລະ ການປະຕິບັດງານທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການສູງ

ບັນລຸຄຸນນະພາບຮູບພາບທີ່ສະອາດສົມບູນແບບດ້ວຍວິທີແກ້ໄຂດ້ານວິຊັ່ນຂອງ Muchvision

ຢ່າໃຫ້ ສຽງລົບແບບພື້ນທີ່ ເຮັດໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ປະສິດທິພາບຂອງລະບົບວິຊັ່ນທີ່ຝັງຢູ່ພາຍໃນຂອງທ່ານເສຍຫາຍ ສຳຫຼວດຊ່ວງຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຮົາ ມໍດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ ແລະ ວິທີແກ້ໄຂການປຸງແຕ່ງຮູບພາບຂັ້ນສູງ. ພວກມັນຖືກອອກແບບມາດ້ວຍຄວາມເດັ່ນ ການຫຼຸດທີ່ຢູ່ໃນພື້ນທີ່ ຄຸณະພາບ. ຕິດຕໍ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງພວກເຮົາມື້ນີ້ . ້ມຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາເພື່ອປຶກສາຫາລືກັນວ່າພວກເຮົາສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ປະຕິຍາດສູ່ສັກຍະພາບເຕັມທີ່ຂອງທ່ານໄດ້ແນວໃດ.