곤충 눈에 노이즈 제거 능력

곤충 눈에 노이즈 제거 능력

일부 소름 끼치는 곤충은 매우 희미한 조명 조건에서 놀라운 시각적 능력 때문에 전문가의 고려 대상이 되었습니다.
이 소름 끼치는 곤충은 시각적 데이터를 손상시키고, 다양한 시작을 갖는 소란에 적응합니다.
광자의 희박한 소동은 변환기 노이즈에 의해 중첩되는 샷 소동을 유발합니다.
겹눈의 감수성을 확장하기 위해 광수 용기 세포 그룹은 관련 횡문근의 특정 부분에 빛을 비추어 넓은 시야에서 광자를 모읍니다.
다른 경우 대뇌에 있는 야간 소름 끼치는 곤충 종(예: Megalopta genalis) 뉴런은 병치 눈을 형성하는 개별 개구체에 의해 제공된 데이터를 요약합니다.
이러한 신경 병치 눈을 갖춘 벌레는 별빛 조건에서도 볼 수 있습니다.
공간과 일시적인 공간의 분리는 소란스러운 영화를 정리하기 위해 액세스 할 수 있는 노이즈 제거 계산에 반영됩니다.
그럼에도 불구하고, 골동품을 멀리하고 사진 선명도를 보호하면서 노출 부족 정적 사진의 특성에 작동하는 사진 업그레이드 기술은 아직 없습니다.
정적인 사진에서 노이즈를 제거하는 것은 일반적으로 세속적인 공간이 분리를 위해 접근할 수 없다는 사실에 비추어 노이즈 제거 계산에 있어 어려운 작업입니다.
꿀벌 눈에는 NV 계산은 다소 기본적인 계산에 의존하며, 정적 사진에서 센서 동요를 질식시키기 위해 공간 영역에서 작동합니다.
그것은 화려함과 소란의 정도가 다른 희미한 그림들의 특별한 구색의 재료입니다.
특히 기본적인 계산은 FPGA 혁신을 위해 합리적이며, 픽셀 단위로 동일하게 실행되는 화상 처리 단계를 허용합니다.
모든 경계는 정보 사진의 측정에서 얻을 수 있으므로, 고급 야간 투시경, 평균 응용 프로그램 및 연속 형광 이미징 프레임워크로의 활용을 생각할 수 있습니다.
나중에 이 전략은 거의 알려지지 않은 상태에서 작동하는 야간 투시경 카메라에 맞게 조정될 것입니다.
이 작업의 경우 결과 비디오 가장자리가 중간 지점에 도착하여 시각적 데이터 작업을 수행합니다.
희미한 X빔 사진을 개선하는 데 또 하나의 작업이 있습니다.
이 방법론은 흉부 악성 성장 스크리닝 동안 X-빔 개방성이 약간 부족하게 노출된 증상이 있는 조잡한 정보 사진의 향상 및 노이즈 제거에 의해 감소될 수 있다는 이해에 달려 있습니다.
이러한 영상의 목적이 어둡고 화질(16비트)의 범위가 높고, '다재다능한 공간 평균화'를 위한 에지 추정과 마찬가지로 클레어 평가에 활용되는 방법론을 고려할 때 이는 어려운 작업입니다.
밤의 역동적인 소름 끼치는 곤충은 희미한 사진이나 필름에 포함된 데이터를 밝히는 사진 업그레이드 기술의 발전을 추진했습니다.
여기에서는 정지된 사진에서 동요를 제거하기 위해 공간 영역에서 작동하는 영리한 생체 공학 야간 투시경(NV) 계산을 보여줍니다.
이 NV 계산의 경계는 결과적으로 세계적인 그림 통찰력과 조잡한 종류의 동요 게이지에서 얻을 수 있습니다.
NV 알고리즘은 사진에서 보여주는 다른 이미지에서 대비 향상하고, 노이즈를 제거한 반면, 자동 대비 향상은 이미지 노이즈를 크게 증폭했습니다.
초기 단계에서 휘도 평가는 ln-변경되었으며 이후에는 다양한 주변 수단의 평가가 실행되어 미세한 그림과 기사 형식을 저하시키지 않으면서 과도한 노이즈를 제거했습니다.
그의 전시는 몇 가지 유명한 노이즈 제거 기술과 동일하며 어두운 스케일 및 음영 그림에 적용할 수 있습니다.