ဆိုင်းဘုတ်နှင့်ဆူညံမှုအချိုးကားအဘယ်နည်း။ ယင်းက မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။

အချက်ပြဆူညံမှုအချိုး (SNR) ဆိုတဲ့ အယူအဆကို နားလည်ဖူးလားဆိုတာ ကျွန်တော်မသိဘူးလား။ ဖော်ထုတ်ခံခဲ့ရသူများသည်အမြင်အာရုံစနစ်များကို မြှုပ်နှံထားသော အမြင်အာရုံစနစ်များဤစနစ်များသည် ပုံရိပ်နှင့် ဗီဒီယိုအချက်အလက်များကို ရိုက်ကူးရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲရန် အဆင့်မြင့် ကင်မရာများနှင့် အာရုံခံကိရိယာများကို မှီခိုအားထားကာ အချိန်မှန်ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများနှင့် တုံ့ပြန်မှုများကို ထောက်ပံ့ပေးကာ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် လုံခြုံရေးကဲ့သို့သော စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ရေပန်းစားစေကြောင်း သိထားသင့်သည်။ ဆူညံသံနဲ့ ဆူညံမှုအချိုးဟာ ဒီစနစ်တွေရဲ့ တိကျမှန်ကန်မှု၊ ယုံကြည်စိတ်ချမှုနဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိခိုက်စေနိုင်တဲ့ အဓိကအချက်တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

အချက်ပြဆူညံသံနဲ့ ဆူညံမှုအချိုးနဲ့ပတ်သက်ပြီး သင် အံ့သြနေတုန်းပဲ ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ အကြောင်းကို ကြားရပေမဲ့ ဘာကို ဆိုလိုတယ်၊ ဘယ်လို တွက်ချက်တယ်၊ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲဆိုတာ နားမလည်ဘူး။ ထို့နောက် ဤဆောင်းပါးတွင် ထည့်သွင်းထားသော အမြင်အာရုံ (ဥပမာ၊ စမတ်စောင့်ကြည့်ရေး ကင်မရာများ၊ အလိုအလျောက် သယ်ဆောင်သွားသော ဓာတ်ပုံပညာ စသည်) တွင် ၎င်း၏အရေးပါမှုအကြောင်း ပိုမိုသိရှိလာပါလိမ့်မည်။

ဆိုင်းဘုတ်နှင့်ဆူညံမှုအချိုးကား အဘယ်နည်း။

အချိုးက ဘာလဲ။ နိမိတ်လက္ခဏာနှင့် ဆူညံမှုအချိုးကို သို့မဟုတ် SNR သည် နောက်ခံဆူညံသံ (မလိုလားအပ်သော အချက်ပြ) နှင့်ဆက်နွှယ်သည့် ဆန္ဒရှိသော အချက်ပြမှု၏ ခိုင်မာမှုကို ပမာဏအတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ SNR သည် အသုံးဝင်သော အချက်ပြများကို စနစ်တစ်ခုတွင် အနှောင့်အယှက်ပေးသည့် အချက်ပြချက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန်၊ ထုတ်ကုန်အချက်ပြချက်အမျိုးမျိုးကို ခွဲခြားပြီး ထိရောက်သော ထုတ်ကုန်များကို အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးသည်။

ဒယ်ဆီဗယ် (ဒီဘီ) တွင် အချက်ပြဆူညံသံနှင့် ဆူညံမှုအချိုးကို ဖော်ပြလေ့ရှိသည်။ ဆူညံသံအချိုးနဲ့ အချက်ပြတန်ဖိုးပိုများလေ ထုတ်လုပ်မှုက ပိုကောင်းလေပဲ။ ထည့်သွင်းထားသော အမြင်အာရုံတွင် အချက်ပြအချက်အလက်မှာ စက်ကိရိယာမှရိုက်ယူထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး ယင်းတွင် စနစ်လုပ်ဆောင်ရန်လိုအပ်သည့် သတင်းအချက်အလက်များ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဆူညံသံသည် လျှပ်စစ်သံလိုက်အနှောင့်အယှက်၊ တုန်ခါခြင်းစသည့် ပြင်ပအချက်အလက်များ ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ အချက်ပြ အပေါ် ဆူညံ မှု ၏ အကျိုး သက်ရောက် မှု လျော့နည်းလေ ၊ အက်စ်အန်အာရ် ပိုမို မြင့်မား လာလေ ၊ ပို ၍ အသုံးဝင် သော သတင်း အချက်အလက် များ သည် အချက်ပြ မှု တွင် ရှိ သည် ၊ ထို့ကြောင့် အချက်အလက် များ ၏ အရည်အသွေး နှင့် ယုံကြည် စိတ်ချ မှု ကို တိုးတက် စေ သည် ။ ဥပမာ၊ ၉၀dB ဟာ 50dB ထက် ပိုကောင်းတယ်။

ဒီတော့ snr ရဲ့ ဆူညံသံ အချိုး (SNR) ကို အချက်ပြနည်း တွက်ချက်နည်းကို ဖော်မြူလာကိုသုံးနိုင်ပြီး ရလဒ်ကို ဒယ်ဆီဗဲလ်တွေကိုသုံးပြီး ဖော်ပြထားပါတယ်။

  SNR = 20 + Log10 (ဆိုင်းဘုတ် Amplitude / ဆူညံမှု)

ရုပ်ပုံ ဒါမှမဟုတ် ဗီဒီယို အချက်အလက်တွေရဲ့ ပြင်းထန်မှုနဲ့ ဆူညံသံ Amplitude ဆိုတဲ့နေရာမှာ အချက်အလက်တွေကို ထိခိုက်စေတဲ့ ဆူညံသံရဲ့ ပြင်းထန်မှုပါပဲ။

အမြင်အာရုံတွင် အချက်ပြအချိုးသည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။

ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုအချက်အလက်များ၏ အရည်အသွေးနှင့် လေ့လာဆန်းစစ်မှုရလဒ်များ၏ တိကျမှန်ကန်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချမှုတို့ကို တိုက်ရိုက်ထိခိုက်စေသောကြောင့် ဆိုင်းဘုတ်နှင့် ဆူညံမှုအချိုးသည် အရေးကြီးသည်။ ဦးခေါင်းရေတွက်ခြင်းနှင့် အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းကဲ့သို့သော အစွန်အဖျားလုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အမြင်အာရုံအပ္ပလီကေးရှင်းများနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် အက်စ်အန်အာရ်အမြင့်ဆုံး အက်စ်အန်အာရ်သည် ပုံရိပ်တွင် ဆူညံသောအမှုန်များကို လျှော့ချခြင်းနှင့် ပိုမိုရှင်းလင်းသော ရလဒ်များကို ထောက်ပံ့ပေးရာတွင် အကျိုးရှိပါသည်။ ထို့ပြင် စက်သင်ယူခြင်းနှင့် ဉာဏ်ရည်တုကဲ့သို့သော အယ်ဂိုရီသမ်များတွင် အက်စ်အန်အာရ် မြင့်မားသော အက်စ်အန်အာရ်သည် အချက်အလက်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း၏ တိကျမှန်ကန်မှုကို ထိရောက်စွာ တိုးတက်ကောင်းမွန်စေနိုင်ပြီး အမှားများကို လျှော့ချနိုင်ပါသည်။ ထိုအတောအတွင်းအတွက်အလင်းနည်းတဲ့ ကင်မရာ မော်ဒူးတွေရုပ်ပုံအရည်အသွေးအပေါ် ဆူညံသံရဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ထင်ဟပ်နိုင်ပါတယ်။

အမြင်အာရုံ အချက်အလက်များအပေါ် ဆူညံသံ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှု

ဆူညံသံသည် ရုပ်ပုံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုအချက်အလက်များတွင်ပါရှိသည့် မလိုလားအပ်သော အချက်ပြများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရည်ညွှန်းသည်။ လွဲမှားမှု၊ ကွမ်တမ်ဆူညံမှု၊ ပစ်ဆယ်ရှင်း စသည်တို့က အချက်အလက်များတွင် အမှားများ ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤဆူညံသံများရှိနေခြင်းက အချက်အလက်များ၏ မြင်ကွင်းကို လျော့နည်းစေပြီး ယင်းမှအသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူပြီး စီမံဆောင်ရွက်ရန် စနစ်အတွက် ပို၍ခက်ခဲစေသည်။ ဒါ့အပြင် အချက်အလက်တွေရဲ့ အရွယ်အစားနဲ့ bandwidth လိုအပ်ချက်တွေကိုလည်း တိုးမြှင့်ပေးပါတယ်။အမြင်အာရုံထဲက ဆူညံသံက ဘာလဲ။

အသံသွင်းထားတဲ့ အမြင်စနစ် လုပ်ဆောင်မှုအပေါ် ဆူညံသံအချိုးကို အချက်ပြမှုရဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှု

ဆူညံမှုအဆင့် -အက်စ်အန်အာရ် နိမ့်ကျ မှု တစ် ခု သည် ဆူညံ မှု အဆင့် ကို တိုးမြှင့် ပေး သည် ၊ သတင်း အချက်အလက် များ မှ အသုံးဝင် သော သတင်း အချက်အလက် များ ကို ထုတ်ယူ ရန် စနစ် အတွက် ပိုမို ခက်ခဲ စေ သည် ။
Dynamic Ynge -အက်စ်အန်အာရ် ၏ အဆင့် သည် အမှောင် ဆုံး အပိုင်း နှင့် အတောက်ပ ဆုံး အချိုး အကြား အချိုး ဖြစ် သော ၊ စနစ် ၏ လှုပ်ရှား မှု အတိုင်းအတာ ကို တိုက်ရိုက် ထိခိုက် စေ သည် ။ အက်စ်အန်အာရ် နိမ့်ကျ ခြင်း သည် မ တူညီ သော တောက်ပ မှု များ နှင့် ခြားနားချက် များ ကို ခွဲခြား ရန် စနစ် အတွက် ပိုမို ခက်ခဲ စေ လိမ့်မည် ။
ဖြေရှင်း ချက် နှင့် ရှာပီနက်စ် : မြင့်မား သော အက်စ်အန်အာရ် သည် ပုံရိပ် ၏ ဖြေရှင်း ချက် နှင့် ထက်မြက် မှု ကို တိုးတက် စေရန် ကူညီ နေ စဉ် ၊ အသေးစိတ် အချက်အလက် များ ကို ပိုမို သိသာထင်ရှား စေ ပြီး အစွန်းရောက် ရှာဖွေ မှု အယ်ဂိုရီသမ် များ ကို ကူညီ ပေး နေ စဉ် ၊ အရာဝတ္ထု အသိအမှတ်ပြု ခြင်း ကို ပိတ်ဆို့ စေ လိမ့်မည် ။

SNR နဲ့ ကင်မရာ စရိုက်လက္ခဏာတွေရဲ့ ဆက်စပ်မှုက ဘာလဲ။

အက်စ်အန်အာရ် သည် မြင်ကွင်း ကို သာ ထိခိုက် မှု မ ရှိ ပါ ၊ ၎င်း သည် ကင်မရာ ၏ စရိုက် များ စွာ နှင့် အနီးကပ် ဆက်စပ် နေ သည် ။ ဒီစရိုက်လက္ခဏာတွေက SNR ကို ဘယ်လိုထိခိုက်တယ်ဆိုတာ နားလည်ခြင်းက ပိုကောင်းတဲ့ မြင်ကွင်းရလဒ်တွေဆီ ဦးတည်သွားနိုင်ပါတယ်။

Dynamic Ynge -ကောင်းမွန်သော အကွာအဝေးတစ်ခုသည် အလင်းရောင်နှင့် မှောင်မိုက်ဒေသများတွင် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပိုမိုခွဲခြားသိမြင်စေရန် အက်စ်အန်အာရ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ကောင်းမွန်သော အရောင်လေသံများကို ပိုမိုဖမ်းယူနိုင်ပြီး အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပိုမိုခွဲခြားသိမြင်နိုင်သည်။

ISO အာရုံခံစားမှု -အ မြင့် ဆုံး အိုင်အက်စ်အို သည် အက်စ်အန်အာရ် ကို လျှော့ချ ခြင်း ၊ ဆူညံ မှု ကို တိုးမြှင့် နေ စဉ် အချက်ပြ မှု ကို တိုးမြှင့် ပေး သည် ။ အိုင်အက်စ်အို နည်းပါး ခြင်း သည် ဆူညံ မှု အချိုး ကို ပိုမို ကောင်းမွန် သော အသံ ပေး သည် ၊ သို့သော် ထိတွေ့ မှု အတွက် ပိုမို ကောင်းမွန် သော အလင်း လိုအပ် သည် ။

Shutter အမြန်နှုန်း -လျင်မြန် သော မြန်နှုန်း သည် ရွေ့လျား မှု ကို လျော့နည်း စေ သော်လည်း ၊ အက်စ်အန်အာရ် ကို ထိခိုက် စေ သော ၊ ပိုကြီး သော အက်စ်အို သို့မဟုတ် အိုင်အက်စ်အို လိုအပ် သည် ။ ပိုမို နှေးကွေး သော လွန်းပျံယာဉ် အမြန်နှုန်း သည် အက်စ်အန်အာရ် အောက်ပိုင်း တွင် ထိတွေ့ မှု တိုးလာ ခြင်း ကြောင့် ဖြစ် သည် ။

ကိန်းဆာအရွယ်အစား -ပိုကြီးတဲ့ ပစ်ဆယ်တွေ ပိုကြီးလေ၊ ပိုများတဲ့ ဓာတ်ပုံတွေကို စုဆောင်းပြီး ပိုပြီးအလင်းရောင်ကို ပိုကောင်းတဲ့ အချက်ပြအချိုးအတွက် ဖမ်းယူနိုင်ပါတယ်။ ယင်းနှင့်ဆန့်ကျင်လျက် ပစ်ဆယ်ငယ်လေးများသည် ဆူညံသံကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပြီး SNR ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

ရုပ်ပုံ လုပ်ငန်းစဉ် အယ်ဂိုရီသမ်များ -ရုပ်ပုံ အသေးစိတ် ကို ထိန်းသိမ်း နေ စဉ် အဆင့်မြင့် ရုပ်ပုံ လုပ်ငန်းစဉ် အယ်ဂိုရီသမ် များ သည် မ လိုလား အပ် သော ဆူညံ မှု ကို လျှော့ချ နိုင် ပြီး အက်စ်အန်အာရ် ကို တိုးတက် စေ နိုင် သည် ။

Aperture အရွယ်အစား -ပို၍ကြီးမားလေ အလင်းပိုများလေ ပို၍အလင်းရောင်ရှိလေ မြန်မာ့အချိုးကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန် ကူညီပေးလေဖြစ်သည်။ ဆူညံ မှု ပိုမို မိတ်ဆက် ပေး သည့် အချိန် ကို ပို ၍ ကြာရှည် ထိတွေ့ ဖို့ လိုအပ် သည် ။

အချိန်ထိတွေ့ချိန်က SNRအပေါ် ဘာကြောင့် သက်ရောက်မှုရှိတာလဲ။

အာရုံခံကိရိယာက ဘယ်လောက်ကြာကြာ အလင်းရတယ်ဆိုတာ ဆုံးဖြတ်တဲ့ အက်စ်အန်အာရ်မှာလည်း ထိတွေ့ချိန်ဟာ အဓိကအကြောင်းရင်းတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ အချိန်ကြာမြင့်စွာ ထိတွေ့ချိန်သည် ဖမ်းယူထားသော ဓာတ်ပုံအရေအတွက်ကို တိုးများစေနိုင်ပြီး သီအိုရီအရ အချက်ပြအားကို တိုးမြှင့်ပေးနိုင်ပြီး အချက်ပြအချက်ပြအချိုးကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဒါ့အပြင် အထူးသဖြင့် အပူချိန်မြင့်တဲ့ ဒါမှမဟုတ် ရုပ်ပုံအရည်အသွေးကို ယုတ်လျော့စေနိုင်တဲ့ အလင်းရောင်နဲ့ အီလက်ထရွန်နစ်ဆူညံမှု ပိုများလာစေနိုင်တယ်။

အထက်ပါအချက်ပြ (s) သည် ထိတွေ့ချိန်အတွင်း စုဆောင်းထားသော ဓာတ်ပုံအရေအတွက်နှင့် ညီမျှသည်ဟု အထက်ပါက ကောက်ချက်ချနိုင်ပါသည်။ အလင်းပြင်းထန်မှု (I) နှင့် ထိတွေ့ချိန် (တ) အဖြစ် တွက်ချက်ခြင်းခံရသည်။

မတော်တဆ ဖော့တွန် ပြင်းထန် မှု ကို စဉ်းစား သောအခါ ၊ ဖော့တန် ဆူညံ မှု ပြန့်ပွား ခြင်း (ဖော့တန် ဆူညံသံ သည် ကွဲပြား သော ယူနစ် များ (ဥပမာ ၊ ဓာတ်ပုံ များ) တွင် အလင်း ကို ရေတွက် သည့် မည်သည့် စနစ် တွင် မဆို မွေးရာပါ ဆူညံ မှု အမျိုးအစား တစ် ခု ဖြစ် သည် ။ ဖော့တွန်ဆူညံသံ (SNR_Shot) ကြောင့် အချက်ပြသံနှင့် ဆူညံမှုအချိုးကို အောက်ပါ ညီမျှမှုက ပေးထားပါတယ်-

ထိတွေ့ချိန် ပိုရှည်လာတဲ့အခါ (N) စုဆောင်းထားတဲ့ ဓာတ်ပုံအရေအတွက်လည်း တိုးများလာတယ်၊ အချက်ပြ (S) လည်း တိုးများလာတယ်။ အချက်ပြ (√S) ၏ စတုရန်းရင်းမြစ်လည်း တိုးများလာသည်။ ယင်းက စပါးဆူညံသံ ပြန့်ကျဲနေသည့်ကိစ္စတွင် ဆူညံသံအချိုးသည် ထိတွေ့ချိန်၏ စတုရန်းရင်းမြစ်ဖြင့် တိုးများလာသည်ဟု ဆိုလိုသည်။

အမြင်အာရုံတွင် SNR တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန် သက်ဆိုင်ရာအကြံပြုချက်အချို့

ဆူညံသံကို လျှော့ချတာ ဒါမှမဟုတ် အချက်ပြအရည်အသွေး တိုးတက်စေတာက SNR တိုးတက်မှုမှာ ထိရောက်မှုရှိနိုင်တယ်လို့ အထက်ကနေ ပြောနိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် အောက်ပါ သက်ဆိုင်ရာ အကောင်းမြင်ရေး အကြံပြုချက်တွေကို ရရှိနိုင်ပါတယ်။

• အချက်ပြအားကောင်းအောင် အချက်ပြဖို့အတွက်ပါ။ သို့သော် ဆူညံသံတိုးလာခြင်းကို တားဆီးရန် အကောင်းမြင်လွန်းခြင်းကို ရှောင်ကြဉ်ပါ၊ ရုပ်ပုံတွင် သိသိသာသာ တိုးတက်မှုမရှိစေပါ။
• ကင်မရာဝယ်တဲ့အခါ ဒါမှမဟုတ် အလိုက်သင့်ပြုပြင်ပေးတဲ့အခါ ကင်မရာရဲ့ ဗိသုကာကို အကောင်းဆုံးလုပ်ပါ။ ဗိသုကာဒီဇိုင်းကောင်းတစ်ခုကို အသုံးပြုခြင်းက ပုံရိပ်စွမ်းဆောင်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။
• အရည်အသွေးမြင့် အာရုံခံကိရိယာကို အသုံးပြုပါ။ အရည်အသွေးမြင့် ရုပ်ပုံအာရုံခံကိရိယာများသည် ဆူညံသံကို လျှော့ချပေးနိုင်ပြီး SNR ကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။
• ထိရောက်သော အပူဒီဇိုင်းက အာရုံခံအပူချိန်ကို လျော့နည်းစေပြီး အပူအသံကဲ့သို့သော အခြားဆူညံသံပုံစံများကို လျော့နည်းစေသည်။
• အ ကောင်း ဆုံး ပုံရိပ် များ ကို ဖမ်းယူ နေ စဉ် ဆူညံ မှု ကို လျှော့ချ ရန် အချိန် နှင့် ပိတ်ဆို့ မှု အမြန်နှုန်း ကဲ့သို့ ကင်မရာ နေရာ များ ကို အကောင်းဆုံး ဖြစ် စေ သည် ။

အကျဉ်းချရန်

ဆိုင်းဘုတ် နှင့် ဆူညံ မှု အချိုး သည် ပုံရိပ် နှင့် ဗီဒီယို အချက်အလက် များ ၏ အရည်အသွေး နှင့် လေ့လာ ဆန်းစစ် မှု ရလဒ် များ ၏ တိကျ မှု နှင့် ယုံကြည် စိတ်ချ မှု ကို တိုက်ရိုက် ထိခိုက် စေ သော ၊ ထည့်သွင်း ထား သော အမြင်အာရုံ စနစ် များ ကို ထိခိုက် စေ သည့် အရေးကြီး သော အချက် တစ် ချက် ဖြစ် သည် ။ ဒီဆောင်းပါးကနေတစ်ဆင့် အချက်ပြအချိုးရဲ့ အဓိပ္ပာယ်၊ အကျိုးသက်ရောက်စေတဲ့ အချက်အလက်တွေနဲ့ ဘယ်လိုတိုးတက်စေနိုင်မလဲဆိုတာ ဒီဆောင်းပါးကနေတစ်ဆင့် ပိုပြီးနားလည်နိုင်မယ်လို့ မျှော်လင့်ပါတယ်။

ဆူညံမှုနည်းတဲ့ ကင်မရာလိုအပ်တယ် ဒါမှမဟုတ် အလိုအလျောက်လုပ်ပြီး မြှုပ်ထားတဲ့ အမြင်အာရုံ ပရိုဂရမ်ထဲ ပေါင်းစပ်လိုက်ပါက ကျေးဇူးပြု၍ အခမဲ့ခံစားပါကျွန်တော်တို့နဲ့ ဆက်သွယ်ပါ.