गाऊसी रव: Difference between revisions
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गॉसियन | '''गॉसियन रव''', जिसका नाम [[कार्ल फ्रेडरिक गॉस]] के नाम पर रखा गया है, इस प्रकार [[ संकेत आगे बढ़ाना |संकेत आगे बढ़ाना]] का शब्द है जो प्रकार के रव (वर्णक्रमीय घटना) को दर्शाता है जिसमें [[सामान्य वितरण]] (जिसे गॉसियन वितरण के रूप में भी जाना जाता है) के समान संभाव्यता घनत्व फलन (पीडीएफ) होता है। <ref name="Barbu" /><ref name="Handbook"/> दूसरे शब्दों में, रव जो मान ले सकता है वह गाऊसी-वितरित है। | ||
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== [[डिजिटल छवि]] | == [[डिजिटल छवि]] में गाऊसी रव == | ||
डिजिटल | डिजिटल छवि में गॉसियन रव के प्रमुख स्रोत अधिग्रहण के समय उत्पन्न होते हैं जैसे खराब प्रकाश और/या उच्च तापमान और/या ट्रांसमिशन के कारण होने वाला [[सेंसर शोर|सेंसर रव]] या [[सर्किट शोर स्तर|परिपथ रव स्तर]].<ref name="Basel" /> डिजिटल छवि प्रसंस्करण में गॉसियन रव को स्थानिक फिल्टर का उपयोग करके कम किया जा सकता है, चूँकि छवि को सुचारू करते समय, अवांछनीय परिणाम के परिणामस्वरूप ठीक-ठाक छवि किनारों और विवरणों का धुंधलापन हो सकता है क्योंकि वे अवरुद्ध उच्च आवृत्तियों के अनुरूप भी होते हैं। [[शोर में कमी|रव में कमी]] के लिए पारंपरिक [[स्थानिक फ़िल्टर]] तकनीकों में सम्मिलित हैं: इस प्रकार माध्य ([[कनवल्शन]]) फ़िल्टरिंग, माध्यिका फ़िल्टरिंग और [[गाऊसी स्मूथिंग]] का उपयोग किया जाता है।<ref name="Barbu" /><ref name="HIPR2" /> | ||
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Latest revision as of 16:20, 25 July 2023
गॉसियन रव, जिसका नाम कार्ल फ्रेडरिक गॉस के नाम पर रखा गया है, इस प्रकार संकेत आगे बढ़ाना का शब्द है जो प्रकार के रव (वर्णक्रमीय घटना) को दर्शाता है जिसमें सामान्य वितरण (जिसे गॉसियन वितरण के रूप में भी जाना जाता है) के समान संभाव्यता घनत्व फलन (पीडीएफ) होता है। [1][2] दूसरे शब्दों में, रव जो मान ले सकता है वह गाऊसी-वितरित है।
संभाव्यता घनत्व फलन गाऊसी यादृच्छिक चर का द्वारा दिया गया है:
जहाँ ग्रे स्तर का प्रतिनिधित्व करता है, माध्य ग्रे मान और इसका मानक विचलन है.[3]
एक विशेष स्थिति व्हाइट गॉसियन रव है, जिसमें किसी भी समय जोड़ी पर मान आईआईडी और सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र और इसलिए असंबंधित होते हैं। संचार चैनल परीक्षण और मॉडलिंग में, गॉसियन रव का उपयोग योगात्मक व्हाइट गाऊसी रव उत्पन्न करने के लिए एडिटिव श्वेत रव के रूप में किया जाता है।
दूरसंचार और कम्प्यूटर नेट्वर्किंग में, संचार चैनल कई प्राकृतिक स्रोतों से आने वाले वाइडबैंड गॉसियन रव से प्रभावित हो सकते हैं, जैसे संवाहक में परमाणुओं के थर्मल कंपन (थर्मल रव या जॉनसन-नाइक्विस्ट रव के रूप में जाना जाता है), शॉट रव, ब्लैक-बॉडी विकिरण पृथ्वी और अन्य गर्म वस्तुओं से, और सूर्य जैसे आकाशीय स्रोतों से उपयोग की जाती है।
डिजिटल छवि में गाऊसी रव
डिजिटल छवि में गॉसियन रव के प्रमुख स्रोत अधिग्रहण के समय उत्पन्न होते हैं जैसे खराब प्रकाश और/या उच्च तापमान और/या ट्रांसमिशन के कारण होने वाला सेंसर रव या परिपथ रव स्तर.[3] डिजिटल छवि प्रसंस्करण में गॉसियन रव को स्थानिक फिल्टर का उपयोग करके कम किया जा सकता है, चूँकि छवि को सुचारू करते समय, अवांछनीय परिणाम के परिणामस्वरूप ठीक-ठाक छवि किनारों और विवरणों का धुंधलापन हो सकता है क्योंकि वे अवरुद्ध उच्च आवृत्तियों के अनुरूप भी होते हैं। रव में कमी के लिए पारंपरिक स्थानिक फ़िल्टर तकनीकों में सम्मिलित हैं: इस प्रकार माध्य (कनवल्शन) फ़िल्टरिंग, माध्यिका फ़िल्टरिंग और गाऊसी स्मूथिंग का उपयोग किया जाता है।[1][4]
यह भी देखें
- गाऊसी प्रक्रिया
- गाऊसी स्मूथिंग
संदर्भ
- ↑ 1.0 1.1 Tudor Barbu (2013). "Variational Image Denoising Approach with Diffusion Porous Media Flow". Abstract and Applied Analysis. 2013: 8. doi:10.1155/2013/856876.
- ↑ Barry Truax, ed. (1999). "Handbook for Acoustic Ecology" (Second ed.). Cambridge Street Publishing. Archived from the original on 2017-10-10. Retrieved 2012-08-05.
- ↑ 3.0 3.1 Philippe Cattin (2012-04-24). "Image Restoration: Introduction to Signal and Image Processing". MIAC, University of Basel. Retrieved 11 October 2013.
- ↑ Robert Fisher; Simon Perkins; Ashley Walker; Erik Wolfart. "Image Synthesis — Noise Generation". Retrieved 11 October 2013.
