Comment calculer la fonction d'autocorrélation d'un bruit d'image

1. Comment calculer la fonction d'autocorrélation?
2. Comment calculer l'autocorrélation du bruit blanc?
3. Comment la corrélation automatique peut être utilisée pour détecter la présence de bruit?
4. Comment estimez-vous le bruit dans une image?

Comment calculer la fonction d'autocorrélation?

Le nombre d'autocorrélations calculées est égal à la durée effective de la série chronologique divisée par 2, où la durée effective d'une série chronologique est le nombre de points de données dans la série sans les lacunes pré-données.

Comment calculer l'autocorrélation du bruit blanc?

Étant donné que la fonction d'autocorrélation d'un processus aléatoire de temps discret au poste de sens est défini comme Rx (k) = e [xixi + k], nous avons que le processus de bruit blanc a une fonction d'autocorrélation donnée par σ2Δ [k] où Δ [k] est l'impulsion unitaire (a.k.un. Fonction Impulsion à temps discret).

Comment la corrélation automatique peut être utilisée pour détecter la présence de bruit?

Comme hypothèse idéale, nous pouvons considérer l'autocorrélation du bruit comme échantillon d'unité à l'origine et zéro à d'autres décalages. Par conséquent, cette partie de la séquence d'autocorrélation de la parole bruyante qui est suffisamment éloignée de l'origine aura la même autocorrélation que le signal de la parole propre.

Comment estimez-vous le bruit dans une image?

Le bruit est généralement mesuré sous forme de bruit RMS (Root Mean Square), qui est identique à l'écart type du signal de patch plat S. Rms \ bruit = \ sigma (s), où σ désigne l'écart type. RMS est utilisé parce que le bruit \ puissance = (rms \ bruit) ^ 2.