Signal-to-noise ratio (SNR)는 이미지 처리의 핵심 측정으로, 원거리 통신에 원거리 통신의 수준을 비교하여 이미지의 품질을 측정합니다. 더 높은 SNR는 더 적은 소음 간섭을 가진 더 명확한 이미지를 나타냅니다. SNR를 산출하는 방법을 이해하는 것은 각종 신청에 있는 이미지 질을 평가하고 개량하는 것을 돕습니다.

신호에 대한 이해

SNR은 일반적으로 비율 또는 decibels (dB)에서 표현됩니다. 그것은 원치 않는 잡음과 관련된 유용한 정보의 양을 정량화합니다. 디지털 이미지에서 소음은 센서 제한, 환경 요인, 또는 처리 방법에서 유래 할 수 있습니다.

이미지의 SNR 계산

SNR을 계산하려면 신호만 포함되는 이미지 내의 관심 영역을 선택하십시오. 신호 수준으로이 영역에서 의미있는 픽셀 강도를 측정합니다. 그런 다음 소음 전용 영역 또는 평평한 영역에서 픽셀 인텐스의 표준 편차를 결정하여 소음 수준을 추정하십시오.

SNR의 기본 공식은 다음과 같습니다.

SNR = 노이즈의 평균 신호 / 표준 편차

Practical 예제

이미지에는 픽셀 강도가 150 인 균일 한 배경 영역이 있습니다. 이 영역의 픽셀 강도의 표준 편차는 15입니다. SNR은 다음과 같이 계산 될 수 있습니다.

SNR = 150 / 15 = 10]

추가 팁

  • 평균 잡음 견적을 얻기 위해 여러 지역을 사용합니다.
  • SNR를 더 쉽게 비교할 수 있도록 디벨로 변환: SNR(dB) = 20 * log10(SNR).
  • 선택한 지역은 전체 이미지의 대표입니다.
  • SNR가 너무 낮으면 소음 감소 기술을 적용하십시오.