Page 217 -

โครงการหนังสืออิเล็กทรอนิกส์ เฉลิมพระเกียรติสมเด็จพระเทพรัตนราชสุดาฯ สยามบรมราชกุมารี

208

กระจายตัวของสัญญาณรบกวนภายในภาพสามารถทําไดโดยการประมาณคาพารา-

มิเตอร a และ b จากตัวอยางขอมูลที่เลือกสุมมาจากภาพนั้นๆ ตัวอยางสุมที่เลือกใช
ควรมีความเหมาะสมคือ เปนสวนของภาพที่สามารถใชเปนตัวแทนของสัญญาณ

รบกวนภายในภาพไดดี จึงควรเลือกเก็บตัวอยางสุม ณ บริเวณที่ภาพมีความเขมแสง

ราบเรียบสม่ําเสมอที่สุดภายในภาพ หลังจากนั้นจึงทําการประมาณคาพารามิเตอร

โดยเริ่มตนดวยการพล็อตฮีสโตแกรมของขอมูลที่สุมมาได แลวตรวจสอบลักษณะ
การกระจายตัวของฮีสโตแกรทที่ไดวามีลักษณะการกระจายตัวใกลเคียงกับฟงกชัน

การกระจายแบบใด แลวทําการหาคาเฉลี่ยและคาเบี่ยงเบนมาตรฐานของขอมูลที่สุม

มา เพื่อใชแทนคาลงในสมการเพื่อหาคาพารามิเตอร a และ b ตอไป ในกรณีที่

สัญญาณรบกวนมีลักษณะการกระจายตัวในรูปแบบฟงกชันเกาสเซียน คา a และ b
หาไดจากคาเฉลี่ยและคาเบี่ยงเบนมาตราฐานที่คํานวณไดโดยตรง

7.3 การฟนฟูภาพดวยการกรองภาพในโดเมนพื้นที่ (Image Restoration by

Spatial Domain Filtering)

เนื้อหาในสวนนี้กลาวถึงวิธีการฟนฟูภาพเมื่อความเสื่อมของภาพเกิดจากสัญญาณ

รบกวน η(.) เพียงอยางเดียว ไมมีฟงกชันของการเสื่อม h(.) มาเกี่ยวของ ทําใหสมการ

จําลองภาพเสื่อมในโดเมนพื้นที่และโดเมนความถี่ที่กําหนดดวยสมการที่ 7.2 และ
7.3 ลดรูปเปนสมการแบบงาย คือสมการที่ 7.4 และ 7.5 ดังนี้

g (x , ) y = f (x , ) y + η (x , ) y (7.4)

G (u , ) v = F (u , ) v + N (u , ) v (7.5)

จากสมการขางตนทั้งสอง เมื่อทราบแบบจําลองของสัญญาณรบกวน เราสามารถหา

ภาพตนฉบับที่คมชัดไดจากการลบสัญญาณรบกวนออกจากภาพเสื่อมไดโดยตรง แต

โดยทั่วไปเรามักจะไมทราบแบบจําลองของสัญญาณรบกวนภายในภาพ ในกรณีที่ไม
ทราบแบบจําลองของสัญญาณรบกวน การลดทอนหรือกําจัดสัญญาณรบกวนภายใน