ได-Ed

เมื่อวาน เกิดอาการเวิ่นเว้อ เปิดโปรแกรมโฟโต้ฉ็อพขึ้นมาเล่นแก้เซ็งเส็งเคร็ง พอดีไปสะดุดกับ Filter อันนึง นั่นก็คือ "หนอยส์" (noise) ...

มูลเหตุที่สะดุดตา ก็เพราะไปสะดุดตาคำสองคำนั่นก็คือ uniform distribution และ gaussian distribution ซึ่งเป็นฟังก์ชั่นการแจกแจงทางสถิติ ทำให้ผมนึกถึงเรื่องที่อาจารย์เคยบอก นั่นก็คือ noise ที่เราเห็นอยู่ในภาพดิจิตอล หรือ วีดีโอ หรือแม้กระทั่ง noise ของพวกเสียง audio มันจะถูกสร้างขึ้นมาด้วยโมเดลทางสถิติ ซึ่งถ้าเราเข้าใจมัน เราก็จะสามารถลด noise ลงได้ (ภาพชัดขึ้น เสียงชัดขึ้น ประมาณนั้น)

ทีนี้กลับมาที่โฟโต้ฉ็อพกันต่อ ,,, อย่างที่ฝอยเกริ่นเอาไว้ ในโฟโต้ฉ็อพมีการสร้าง noise ขึ้นมาด้วยฟังก์ชั่นการแจกแจง 2 แบบก็คือ uniform distribution และ gaussian distribution ซึ่งมันมีหลักการยังงาย ปายดูกาน(กรุณาทำหน้าและเสียง แบบพิธีกรคดีเด็ด จะได้อารมณ์มากขึ้น)

นี่คือ ภาพต้นฉบับ >>>

การสร้าง นอยส์ หน่อย หน้อยส์ น้อยส์ หนอยส์ ลงไปในภาพของโปรแกรมแต่งภาพทั้งหลายแหล่ ก็จะใช้หลักการ นำข้อมูลค่าสีของภาพต้นฉบับมาเข้าฟังก์ชั่น แล้วก็วางค่าสีใหม่ที่ได้จากการคำนวนไปทับของเดิม แค่นี้ ก็จะได้ noise สมใจอยาก ,,, ซึ่งก็รวมถึง โฟโต้ฉ็อพด้วย ,,,

1.uniform noise : สร้างโดยฟังก์ชั่นการแจกแจงแบบ uniform ซึ่งมีหน้าตา ดังนี้ >>>

เขาจะกำหนด ช่วงค่า a และ b มา ซึ่งค่าสีในช่วง a ถึง b ในแต่ละ pixel (ณ ตำแหน่ง x) ก็จะถูกเปลี่ยนเป็นค่าของฟังก์ชั่นตามข้างบน โดยจะสังเกตว่า ถ้าอยู่ในช่วง [a,b] แล้ว ค่าสีแต่ละค่าในช่วงเดียวกัน ก็จะให้ค่าออกมาเป็นค่าเดียวกัน noise ประเภทนี้ จึงมีความสม่ำเสมอ ตามชื่อ uniform นั่นเอง

ตัวอย่าง >>>

ผลลัพธ์>>>

... ... ...

2.gaussian noise : สร้างโดยฟังก์ชั่นการแจกแจงแบบ uniform ซึ่งมีหน้าตา ดังนี้ >>>

เมื่อ σ คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าสี และ μ คือค่าเฉลี่ยของค่าสี (exp หมายถึง ฟังก์ชั่น exponential ฐาน e) ,,, ถ้าเรานำค่าสีใน pixel ที่ตำแหน่ง x ไปแทน เราก็จะได้ค่าสีของnoise ออกมา ตามฟังก์ชั่นอันน่ามะรุยตุยตามข้างบน

ตัวอย่าง>>>

ผลลัพธ์>>>

จะสังเกตได้ว่า ภาพเดียวกัน แต่ gaussian noise จะส่งผลให้ภาพเจ๊งได้มากกว่า นั่นก็เพราะถูกสร้างด้วยฟังก์ชั่นการแจกแจงที่มีความซับซ้อนมากกว่า

... ... ...

ผมก็พึ่งรู้ เมื่อตอนที่ต้องทำงานเกี่ยวกับเรื่อง Image Processing ว่า ในโปรแกรมจำพวก โฟโต้ฉ็อพนี้ มันแฝงด้วยความรู้ด้านคณิตแซ้ดส์อย่างมากมาย ,,, วันสองวันมานี่ ลองนั่งคุ้ยเล่นๆดู เจอไปหลายดอกเหมือนกัน และก็งงไปหลายดอกด้วย =..=')

สุดท้ายของเอ็นถี่นี้ ผมก็ขอขอบคุณ นายแบบกิตมศักดิ์มา ณ โอกาสนี้ด้วย ซึ่งได้เสียสละมาเป็นพลีกายเยอร์ให้แก่บล็อกแห่งนี้ หวังว่าโอกาสหน้าคงได้รับเกลียดอีกครา

/วิ่งหาที่กบดาน =3=)/

/วิ่งกลับมาขอบคุณ wikipedia สำหรับสมการ