اسٹیشل نویز کی وضاحت: سمجھنا، قسمیں اور ایمبدیڈ ویژن سسٹمز میں مؤثر کمی

ایمبدڈ ویژن کی پیچیدہ دنیا میں، تصویر کی معیار سسٹم کی درستگی اور بھروسہ دہی پر سیدھا اثر ڈالتی ہے۔ تاہم، ڈیجیٹل تصاویر شاذ و نادر ہی مکمل ہوتی ہیں۔ ان میں اکثر "شور" کی شکایت ہوتی ہے، جو پکسل ویلیوز میں غیر ضروری تغیرات ہوتے ہیں۔ ان میں سے، مقامی شور ایک عام مسئلہ ہے۔ یہ تصویر میں بے ترتیب چھوٹے چھوٹے دھبے یا دانے دار ٹیکسچر کے طور پر ظاہر ہوتا ہے، جو تفصیلات کو چھپا دیتا ہے اور تجزیہ کو مشکل بنا دیتا ہے۔ ایمبدڈ ویژن انجینئرز کے لیے، مقامی شور کو سمجھنا اور اس کو کم کرنا نہایت ضروری ہے۔ یہ صاف اور معیاری تصاویر کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے، جو کہ مشین ویژن کے اہم کاموں کے لیے ضروری ہیں۔

کیا ہے مقامی شور ?

مقامی شور تصویر میں بے ترتیب، پکسل سے پکسل تک تغیرات کو ظاہر کرتا ہے جو کہ fixed مقام یا نمونے میں۔ غیر مسلسل آواز کے برعکس جو ہر فریم کے ساتھ تبدیل ہوتی ہے، مکانی آواز اکثر ایک ہی جگہوں یا دہرائے جانے والے نمونے کے ساتھ ظاہر ہوتی ہے۔ یہ سٹیٹک، ٹپوں، یا پھر واضح نمونوں جیسے بینڈنگ یا ہاٹ پکسلز کی طرح نظر آ سکتی ہے۔ یہ قسم کی آواز تصویر کی معیار کو خراب کر دیتی ہے۔ اس سے الگورتھم کے لیے خصوصیات کو درست طریقے سے تلاش کرنا، اشیاء کو پہچاننا، یا درست پیمائشیں لینا مشکل ہو جاتا ہے۔ یہ آپ کے ویژن سسٹم کے ڈیٹا کی سالمیت کو سیدھے طور پر متاثر کرتا ہے۔

سمجھنا مکانی آواز کا مطلب اور وقتی آواز

وقتی اور مکانی آواز میں فرق جاننا مؤثر تصویر پروسیسنگ کے لیے ضروری ہے۔ دونوں تصویر کے معیار کو نقصان پہنچاتے ہیں، لیکن وہ مختلف طریقے سے کام کرتے ہیں۔

وقتی آواز: وقت کے ساتھ تصادفی تبدیلیاں

وقتی شور کا مطلب ہے کہ پکسل کی قدر میں تبدیلیاں بے ترتیب اور غیر متوقع ہوتی ہیں جو ایک تصویر کے فریم سے دوسرے فریم تک مختلف ہوتی ہیں۔ اگر آپ ایک ہی چیز کی کئی تصاویر لیں تو وقتی شور کی وجہ سے مختلف پکسلز ہر شاٹ میں روشنی میں بے ترتیب طور پر جھلملا سکتے ہیں۔ یہ شور عموماً سینسر ریڈ آؤٹ کے مسائل، حرارتی تبدیلیوں (ڈارک کرنٹ نویز) یا فوٹون شاٹ نویز کی وجہ سے آتا ہے۔ اس کا "مطلب" یہ ہے کہ یہ وقت پر منحصر ہوتا ہے اور بے ترتیب ہوتا ہے۔ فلٹرز جیسے کہ فریم ایوریجنگ وقتی شور کے خلاف اچھی طرح کام کرتے ہیں کیونکہ یہ کئی فریموں میں اوسط درجہ میں ہوتا ہے۔ اس کا سامنا عموماً کیمرہ سینسر کی بہتری کے ذریعے کیا جاتا ہے۔

مقامی شور مستقل پیٹرنز یا مقامات

اس کے برعکس، مقامی شور اپنے سینسر کی تصویر میں ایک مقررہ یا آہستہ تبدیل ہونے والی شکل دکھاتا ہے۔ اگر آپ ایک ہی چیز کی بہت ساری تصاویر لیتے ہیں، تو جگہ کے حساب سے یا شکل میں اسپیشل نویس کا پیٹرن عموماً ویسا ہی رہتا ہے۔ اس کی وجہ سینسر کی تیاری میں خامیاں، پکسل حساسیت میں فرق (فکسڈ پیٹرن نویس - ایف پی این)، یا سینسر کی سطح پر دھول ہو سکتی ہے۔ اس کا "مطلب" اس کی جگہ یا ایک تصویر کے اندر اس کی غیر متغیر فطرت سے منسلک ہوتا ہے۔ اس کی اصلاح کے لیے مختلف تکنیکوں کی ضرورت ہوتی ہے، کیونکہ یہ وقت کے ساتھ اوسط سے ختم نہیں ہوگا۔

کیا ہے مقامی نویز کمی ?

مقامی نویز کمی تصویر میں الگورتھم یا فلٹرز کو استعمال کرنا ہے تاکہ غیر ضروری جگہوں کی گڑبڑ کو کم یا ختم کیا جا سکے۔ اس کا مقصد تصویر کو صاف کرنا ہے، اسے زیادہ ہموار اور واضح بنانا بنا کہ اہم تفصیلات ضائع ہوں۔ یہ تصویر کے سگنل ٹو نویس ریشو (SNR) کو بہتر کرنے کے لیے ضروری ہے۔ زیادہ SNR کا مطلب ہے کہ اصل تصویر کی معلومات نویس کے مقابلے میں زیادہ مضبوط ہیں۔ اچھی جگہ کی نویس کم کرنے سے بعد کے تصویری تجزیے، جیسے کناروں کو تلاش کرنا یا اشیاء کو پہچاننا، بہت زیادہ قابل اعتماد اور درست بن جاتا ہے۔

قسمیں: جگہ کی نویس کو کم کرنے کی اقسام کنولوشن کے ساتھ

تصویر کی پروسیسنگ میں کنولوشن کی بنیاد پر فلٹرز کو وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے جگہ کی نویس کو ختم کرنا ۔ یہ فلٹرز ہر پکسل پر ریاضی کا عمل استعمال کرتے ہیں جو اس کے گرد موجود دیگر پکسلز کی بنیاد پر ہوتے ہیں۔ یہ نویس دار تصاویر کو صاف کرنے کے لیے بنیادی اوزار ہیں۔

1. مین فلٹر: سادہ اوسط

مین فلٹر سپیشل نویز کو کم کرنے کا سب سے آسان طریقہ ہے۔ یہ ہر پکسل کی قیمت کو منتخب علاقے (جیسے 3x3 مربع) کے ارد گرد کے پکسلز کی اوسط قیمت سے تبدیل کر دیتا ہے۔ یہ اوسط درجہ اچانک تبدیلیوں کو ہموار کر دیتا ہے، جس سے بے ترتیب سپیکل نویز کم ہو جاتی ہے۔ لیکن یہ خامیوں اور کناروں کو بھی دھندلا سکتا ہے، کیونکہ یہ نویز کو اصل تصویر کی خصوصیات سے نہیں پہچانتا۔ اس کا استعمال اکثر تب کیا جاتا ہے جب رفتار سب سے زیادہ اہم ہوتی ہے اور تھوڑا سا دھندلا ٹھیک ہوتا ہے۔

2. میڈیئن فلٹر: کناروں کو محفوظ رکھنا

میڈیئن فلٹر ایک غیر لکیری فلٹر ہے۔ یہ "نمل اور مرچ" نویز (بے ترتیب روشن یا گہرے پکسلز) کو ہٹانے کے لیے بہت اچھا ہے۔ اوسط کے بجائے، یہ ہر پکسل کی قیمت کو فلٹر علاقے میں اس کے پکسلز کی درمیانی قیمت سے تبدیل کر دیتا ہے۔ یہ طریقہ کار کناروں کو مین فلٹر کے مقابلے میں بہت بہتر طریقے سے برقرار رکھتا ہے۔ نویسی پکسلز عام طور پر درمیانی قیمت نہیں ہوتے، لہذا انہیں اہم حصوں کو دھندلا کیے بغیر ہٹا دیا جاتا ہے۔ یہ ایک طاقتور اوزار ہے۔ جگہ کی نویس کو ختم کرنا جب تفصیلات کو برقرار رکھنا ناگزیر ہو۔

3. گاؤسین فلٹر: ہموار دھندلا

گاوسین فلٹر ایک لکیری فلٹر ہے جو گھنٹی کی شکل والے منحنی کا استعمال کر کے ملحقہ پکسلز کو وزن دیتا ہے۔ مرکز کے قریب کے پکسلز کو زیادہ وزن دیا جاتا ہے۔ اس کے نتیجے میں وہ نئے پکسل قدر میں زیادہ حصہ لیتے ہیں۔ یہ ایک ہموار، قدرتی نظر آنے والی دھندلا پیدا کرتا ہے جو گاوسین نویز (ایک عام بے ترتیب نویز کی قسم) کو مؤثر طریقے سے کم کرتا ہے۔ جبکہ یہ تصویر کو ہموار کرتا ہے، یہ کناروں کو بھی تھوڑا دھندلا کر دیتا ہے، ہالانکہ عام طور پر مین فلٹر کے مقابلے میں کم سختی کے ساتھ۔ جب آپ کو ملائم ہموار اثر چاہیے ہوتا ہے تو اس کا وسیع استعمال کیا جاتا ہے۔

4. ثنائی الطرفین فلٹر: کناروں کو محفوظ کرنا

ثنائی الطرفین فلٹر ایک پیچیدہ غیر لکیری فلٹر ہے جو پیشرفہ کناروں کو محفوظ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ جگہ کی نویس کو ختم کرنا . یہ اوسط لینے کے وقت یہ دوسرے پکسلز کے قریب ہونے کے ساتھ ساتھ ان کی روشنی کتنی مماثل ہے، دونوں باتوں کو مدنظر رکھتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ یہ صرف ان پکسلز کا اوسط لیتا ہے جو مقام کے لحاظ سے قریب ہوں اور ایک منفرد خصوصیت ہے جو کہ اسے نویز کو ہموار کرنے کی اجازت دیتی ہے جبکہ تیز دھاروں اور تفصیلات کو شاندار طریقے سے برقرار رکھتی ہے۔ یہ سادہ فلٹروں کے مقابلے میں زیادہ کمپیوٹنگ طاقت کا استعمال کرتا ہے لیکن بہت بہتر نتائج فراہم کرتا ہے۔ یہ ان ملازمتوں کے لیے کامل ہے جہاں اعلیٰ معیار اور نویز کم کرنا دونوں ناگزیر ہیں، جیسے کہ طبی تصویر کشی یا زریں صنعتی امتحان۔ اعلیٰ فلٹرنگ کے بارے میں مزید معلومات کے لیے۔

کا اثر مقامی شور ایمبدڈ ویژن ایپلی کیشنز پر

مقامی شور چھوٹا لگ سکتا ہے، لیکن یہ اس بات پر شدید اثر ڈال سکتا ہے کہ ایمبدڈ ویژن سسٹمز کس طرح اچھی طرح کام کر رہے ہیں۔ اسے نظرانداز کرنا بعد میں بڑی پریشانیوں کا باعث بن سکتا ہے۔ یہ آپٹیکل مسائل پیدا کرتا ہے جو درست آپریشنز کو غلط سمت میں ڈال سکتے ہیں۔

فیچر ڈیٹیکشن اور آبجیکٹ ریکوگنیشن پر اثر انداز ہوتا ہے

مشین ویژن پروگرامز کو وضاحت کے فیچرز (دھاریں، کونے، ٹیکسچر) کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ آبجیکٹس کو تلاش کیا جا سکے اور ان کی زمرہ بندی کی جا سکے۔ مقامی شور نقلی خصوصیات کا اضافہ کرتا ہے یا حقیقی خصوصیات کو چھپاتا ہے۔ اس کی وجہ سے چیزوں کی کمی، غلط زمرے، یا زیادہ کمپیوٹنگ کام ہو سکتا ہے کیونکہ پروگراموں کو حقیقی ڈیٹا کو شور سے الگ کرنے میں دشواری ہوتی ہے۔ روبوٹ کے ذریعے چیزوں کو اُچھالنے اور رکھنے یا خودکار جانچ کے کاموں میں، اس کی وجہ سے سیدھے طور پر پیداواری غلطیاں ہو سکتی ہیں۔ اس سے مشین ویژن کی کلی معیاریت متاثر ہوتی ہے۔

ماپنے کی درستگی میں کمی

جہاں بالکل درست سائز یا مقام کی ضرورت ہوتی ہے، شور پکسلز کے ظاہری مقام کو تبدیل کر سکتا ہے۔ اس کی وجہ سے غلط ماپ ہوتا ہے، جس سے معیاری کنٹرول سسٹم کی قابل بھروسگی متاثر ہوتی ہے۔ شور کی وجہ سے چھوٹی سے چھوٹی پکسل تبدیلی کی وجہ سے خراب پرزے منظور ہو سکتے ہیں، یا اچھے پرزے مسترد کر دیے جا سکتے ہیں۔ یہ انتہائی درست تیاری کے لیے ایک بڑا مسئلہ ہے۔

کم روشنی کی کارکردگی میں پیچیدگی

مقامی شور کم روشنی میں اکثر اور زیادہ خراب ہو جاتا ہے۔ اس صورت میں، حقیقی سگنل کے مقابلے میں شور زیادہ ہوتا ہے۔ اس کی وجہ سے مشکل روشنی میں لی گئی تصاویر خودکار تجزیہ کے لیے غیر استعمال کے قابل بن جاتی ہیں۔ اس کی وجہ سے مربوط ویژن سسٹمز کی کارکردگی کی حد محدود ہو جاتی ہے۔ لہذا، اچھی جگہ کی نویس کو ختم کرنا کم روشنی والے کیمرہ اطلاقات میں خصوصاً مختلف روشنی کی سطحوں میں اچھی طرح کام کرنے کے لیے اہم ہے۔

خلاصہ: فتح کرنا مقامی شور برتر تصاویر کے لیے

مقامی شور نظامی د‏‏ی نظروں وچ اک عام تصویری خامی ہے۔ اس د‏ی نمود ٹھوس یا نمونے دار پکسل تبدیلیاں دے طور اُتے ہُندی ہے جو اہ‏م تفصیلات نو‏‏ں چھپا دیندیاں نيں۔ ایہ وقتی گڑبڑ تو‏ں مختلف اے تے اس دے حل کرنے دے لئی خصوصی طریقےآں د‏‏ی ضرورت ہُندی اے۔ مقامی نویز کمی تصاویر نو‏‏ں صاف کرنے دا مقصد انہاں نو‏ں زیادہ واضح تے تجزیہ دے قابل بنانا ا‏‏ے۔ کنولوشن اُتے مبنی فلٹر، جداں مڈیان، گاوسی، اوسط تے ترقی یافتہ بائی لیٹرل فلٹر، دے لئی طاقتور اوزار نيں۔ جگہ کی نویس کو ختم کرنا ۔ انہاں طریقےآں نو‏‏ں سمجھ کر تے انہاں دا استعمال ک‏ر ک‏ے، نظری ہندسہ دار واضح کرنے والے انجینئرز گڑبڑ دے مسائل نو‏‏ں حل کر سکدے نيں۔ ایہ یقینی بناندا اے کہ انہاں دے نظاماں دے ذریعہ واضح تے معیاری تصاویر نو‏‏ں ریکارڈ تے پروسیس کيتا جاندا ا‏‏ے۔ ایہ اقدامات د‏‏ی درستی، قابل اعتماد چیزاں د‏‏ی پہچان تے مشکل اطلاقات وچ مضبوط کارکردگی دے لئی ضروری ا‏‏ے۔

مچ ویژن دے ویژن حل دے نال مکمل طور اُتے صاف تصویری معیار حاصل کرو۔

اپنے محفوظ شدہ ویژن سسٹم د‏‏ی درستی تے کارکردگی نو‏‏ں مت ہونے دو۔ مقامی شور اپنی مصنوعات دے مطابق تحقیق کرو اعلی کارکردگی والے کیمرہ ماڈیولز اور پیشرفہ تصویر پروسیسنگ حل۔ یہ اعلی سے تیار کیے گئے ہیں مقامی نویز کمی قدرات۔ ہمارے ماہرین سے آج ہی رابطہ کریں ۔ چلو ہم آپ کی مدد کر سکتے ہیں کہ کیسے بات کریں اور آپ کے ویژن ایپلی کیشنز کی پوری صلاحیت کو بے نقاب کریں۔