Viner filtirlər Viner filtri 1940- cı ildə Norbert Wiener tərəfindən təklif edilmişdir

Fakültə:İnformasiya texnologiyalari və idarəetmə

Qrup:641.19

Fənn:Rəqəmli siq.və təsvirlərin islenmesi

Tələbə:Məmmədov Hüseyn

Rəhbər:Hüseynova Aygün

Mövzu:Viner Filtirləri

Təqdimat

Viner filtirlər

Viner filtri 1940- cı ildə Norbert Wiener tərəfindən təklif edilmişdir

• Viner filtri 1940- cı ildə Norbert Wiener tərəfindən təklif edilmişdir
• • 1949-cu ildə nəşr edilmişdir
• • Məqsəd bir siqnalda səs səviyyəsini azaltmaqdır
• • Bu, alınan siqnalın istənilən səssiz bir siqnadlın qiymətləndirilməsi ilə müqayisə etməklə aparılır.

Tezlik domenində W (u, v) olaraq daha geniş bir filtr hazirlamalı olduğumuzu düşünürük \

• Tezlik domenində W (u, v) olaraq daha geniş bir filtr hazirlamalı olduğumuzu düşünürük \
• • Bərpa olunmuş düstur aşağıdakı kimi veriləcək;
• Xn (u, v) = W (u, v) .Y (u, v)
• • Y (u, v) alınan siqnal, Xn (u, v) isə
• bərpa edilmiş düsturdurş

Minimuma endirmək üçün W (k, l) seçirik:

• Minimuma endirmək üçün W (k, l) seçirik:

e2 = E{(f – f’)}

Daha təmiz filtr aşağıdakı tənlik ilə ifadə oluna bilər:

• Daha təmiz filtr aşağıdakı tənlik ilə ifadə oluna bilər:

H (u, v) = parçalanma funksiyası

• H (u, v) = parçalanma funksiyası

• | H (u, v) | ^ 2 = H * (u, v) H (u, v)

• H * (u, v) = H (u, v) kompleks birləşməsi

• Sn (u, v) = | N (u, v) | ^ 2 səs-küy spektri

• Sf (u, v) = | F (u, v) | ^ 2 parçalanmamış göruntunun güc spektri

• G (u, v) zədələnmiş görüntünün çevrilməsidir.

• Səs-küy nisbətində siqnal aşağıdakı tənlikdən istifadə etməklə təxmini edilə bilər:

• Aşağı səs yüksək SNR, yüksək səs aşağı verir

• SNR. Dəyər bərpa alqoritminini performansını xarakterizə etmək üçün istifadə olunan yaxşı bir metrikdir.

Səs dispersiyasını daha da azaldırıq:

• Səs dispersiyasını daha da azaldırıq:

Statistik formada MSE aşağıdakı kimi hesablana bilər:

• Statistik formada MSE aşağıdakı kimi hesablana bilər:
• • Bərpa olunmuş siqnal siqnal kimi qəbul edilirsə və
• kimi bərpa və zəifləmiş kimi fərq
• səs-küy, onda məkan domenində SNR əldə edə bilərik

Ancaq bəzən pozulmuş görüntünün və ya səs-küyün güc spektrini qiymətləndirmək çətindir.

• Ancaq bəzən pozulmuş görüntünün və ya səs-küyün güc spektrini qiymətləndirmək çətindir.
• • Bu vəziyyətdə H | bütün şərtlərinə əlavə olunan sabit bir K götürürük,
• • Bu halda yeni tənlik alınır:

Süzgəcləri aşağıdakılara tətbiq edirik:

• Süzgəcləri aşağıdakılara tətbiq edirik:
• Səs dispersiyasını azaldırıq: