Guten Morgen liebe Community, ich arbeite derzeit an meiner Abschlussarbeit im Bereich Bildverarbeitung. Bei meinen Versuchen und Tests mit Matlab bin ich auf ein kleines Problem gestoßen. Das Problem ist folgendes: Ich erzeuge mir mit Matlab einen Sinus mit beliebiger Frequenz mit einer Höhe von 0 bis 255. Wenn ich diesen Sinus als Grauwerte plotten würden, dann wurde ich ein vertikales Testgitter mit der Folge Schwarz, Weiß, Schwarz... erhalten. Sprich ich müsste diesen Sinus in eine Matrix kopieren damit aus der Zeile eine Matrix bzw. Bild entsteht Da ich einen Sinus habe erfolgt der Übergang von Schwarz zu Weiß sehr weich. Angenommen ich nehme dieses Bild als meinen Idealfall an. Ich nehme diesen Idealfall und filtere ihn mit einem Medianfilter. Das Bild nach meinem Filter wird keine schönen Übergänge mehr haben, da mein Filter ja Teile entnimmt bzw. mein Bild verfälscht (je größer das Filter natürlich). Wie kann ich nun von diesem idealen Bild und meinem gefilterten Bild eine Art SNR berechnen ? 10 log (Psignal/Prauschen) bzw. 20 log (Usignal/Urauschen) wende ich bei Amplituden und Leistungen an. In der Bildverarbeitung errechnet sich dies aber anders. Meine Frage ist: Wie ? Laut Googlebooks: 10*log(mittlerer Grauwert/Standardabweichung) Ich gehe davon aus das die Standardabweichung vom Rauschen gemeint ist. Diese habe ich in dem Fall nicht. Für den Fall das ich ein Bild aufnehme (wie es in meinem Projekt der Fall sein wird) und durch die Aufnahme Rauschen entsteht, habe ich die Stdabweichung auch nicht. Wie komme ich dann auf diesen Wert?
Die Standardabweichung vom Rauschen ist dann der RMS-Wert des Rauschens. Ob man jetzt aber in der Bildverarbeitung von Spannungswerten oder Pixelleistungan ausgeht kann ich Dir auch nicht sagen. (Laut Deiner Formel von Pixelleistungen)
Als RMS Wert lässt sich das nicht wirklich bezeichnen. Die Standardabweichung ist die Streuung der Werte um den Mittelwert einer Zufallsvariable. Den Begriff Standardabweichung habe ich eigentlich auch verstanden, allerdings weiß ich nicht wie ich auf diesen in meinem Fall kommen kann.
Ich glaube, eines der großen Probleme ist es zu wissen, was man eigentlich betrachtet. Es ist das Rauschen. Wie bekommt man das Rauschen? Ganz einfach, man zieht das rauschfreie Signal vom verrauschten Signal ab. Das Rauschen ist in der Regel Gleichanteilsfrei. Die Standardabweichung ist somit proportional zum RMS-Wert. Was ganz wichtig ist, kennst Du das rauschfreie Signal nicht, so kannst Du auch nicht bestimmen, wie groß das Rauschen ist.
Christian Berger schrieb: > Wie bekommt man das Rauschen? Ganz einfach, man zieht das rauschfreie > Signal vom verrauschten Signal ab. > > Das Rauschen ist in der Regel Gleichanteilsfrei. Die Standardabweichung > ist somit proportional zum RMS-Wert. > > Was ganz wichtig ist, kennst Du das rauschfreie Signal nicht, so kannst > Du auch nicht bestimmen, wie groß das Rauschen ist. Das wäre meine nächste Frage gewesen... Leider kenne ich das rauschfreie Signal nicht. Somit fällt dieser Ansatz wohl flach.
Mr. X schrieb: > Das wäre meine nächste Frage gewesen... Leider kenne ich das rauschfreie > Signal nicht. Somit fällt dieser Ansatz wohl flach. Kannst Du das rauschfreie Signal vielleicht raten? Nehmen wir mal an. Du hättest das Kamerabild eines Stilllebens. Wenn Du da einen Pixel über der Zeit herausnimmst, so wirst Du da feststellen, dass das Rauschen sich nur als zeitliche Variation der Helligkeit zeigt. Mittelst Du dann über einen langen Zeitraum, so kommst Du immer näher an den wahren Wert dran. Eventuell gibts für Deinen Fall noch andere Möglichkeiten das rauschfreie Signal zu schätzen. Wenn Du das Rauschen deutlich reduzieren kannst, kannst Du das SNR gut abschätzen.
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