रव (नॉइज़) न्यूनीकरण

रव न्यूनीकरण एक संकेत से रव को दूर करने की प्रक्रिया है। ऑडियो और छवियों के लिए रव कम करने की तकनीक मौजूद है। रव न्यूनीकरण  कलन विधि  संकेत को कुछ हद तक विकृत कर सकता है। रव अस्वीकृति एक परिपथ की क्षमता है जो एक अवांछित संकेत घटक को वांछित संकेत घटक से अलग करती है, जैसा कि सामान्य-मोड अस्वीकृति अनुपात के साथ होता है।

सभी संकेत प्रसंस्करण उपकरण, एनालॉग इलेक्ट्रॉनिक्स  और डिजिटल डेटा दोनों में ऐसे लक्षण होते हैं जो उन्हें रव के प्रति संवेदनशील बनाते हैं। रव एक समान आवृत्ति वितरण (सफेद रव), या डिवाइस के तंत्र या सिग्नल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम द्वारा शुरू की गई आवृत्ति-निर्भर रव के साथ यादृच्छिक हो सकता है।

इलेक्ट्रॉनिक प्रणाली में, थर्मल आंदोलन के कारण यादृच्छिक इलेक्ट्रॉन गति द्वारा निर्मित एक प्रमुख प्रकार का रव हिस्स होता है। ये उत्तेजित इलेक्ट्रॉन तेजी से आउटपुट सिग्नल से जोड़ते और घटाते हैं और इस प्रकार पता लगाने योग्य  रव (इलेक्ट्रॉनिक्स) बनाते हैं।

फ़ोटोग्राफिक फिल्म और  चुंबकीय टेप  के मामले में, माध्यम की अनाज संरचना के कारण रव (दृश्य और श्रव्य दोनों) पेश किया जाता है। फोटोग्राफिक फिल्म में, फिल्म में अनाज का आकार फिल्म की संवेदनशीलता को निर्धारित करता है, अधिक संवेदनशील फिल्म जिसमें बड़े आकार के अनाज होते हैं। चुंबकीय टेप में, चुंबकीय कणों (आमतौर पर  फेरिक ऑक्साइड  या  मैग्नेटाइट ) के दाने जितने बड़े होते हैं, माध्यम में रव की संभावना उतनी ही अधिक होती है। इसकी भरपाई के लिए, रव को स्वीकार्य स्तर तक कम करने के लिए फिल्म या चुंबकीय टेप के बड़े क्षेत्रों का उपयोग किया जा सकता है।

सामान्य तौर पर
रव न्यूनीकरण एल्गोरिदम संकेतों को अधिक या कम डिग्री में बदलने की प्रवृत्ति रखते हैं। संकेतों में परिवर्तन से बचने के लिए स्थानीय सिग्नल-एंड-रव ऑर्थोगोनलाइज़ेशन एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है।

भूकंपीय अन्वेषण में
भूकंपीय डेटा में संकेतों को बढ़ाना भूकंपीय इमेजिंग के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, उलटा,  और व्याख्या, जिससे तेल और गैस की खोज में सफलता दर में काफी सुधार हुआ है।    उपयोगी संकेत जो परिवेशीय यादृच्छिक रव में लिप्त होता है, अक्सर उपेक्षित किया जाता है और इस प्रकार अंतिम माइग्रेट की गई छवि में भूकंपीय घटनाओं और कलाकृतियों के नकली असंतुलन का कारण बन सकता है। यादृच्छिक रव को कम करके भूकंपीय प्रोफाइल के किनारे गुणों को संरक्षित करते हुए उपयोगी संकेत को बढ़ाने से तेल और गैस का पता लगाने के लिए व्याख्या की कठिनाइयों और भ्रामक जोखिमों को कम करने में मदद मिल सकती है।

ऑडियो में
एनालॉग टेप रिकॉर्डिंग तकनीक का उपयोग करते समय, वे एक प्रकार का रव प्रदर्शित कर सकते हैं जिसे  टेप हिस  के रूप में जाना जाता है। यह चुंबकीय इमल्शन में प्रयुक्त कण आकार और बनावट से संबंधित है जिसे रिकॉर्डिंग मीडिया पर छिड़का जाता है, और  टेप हेड ्स के सापेक्ष टेप वेग से भी संबंधित है।

चार प्रकार के रव न्यूनीकरण मौजूद है: सिंगल-एंडेड प्री-रिकॉर्डिंग, सिंगल-एंडेड हिस रिडक्शन, सिंगल-एंडेड सरफेस नॉइज़ रिडक्शन, और कोडेक या डुअल-एंडेड सिस्टम। सिंगल-एंडेड प्री-रिकॉर्डिंग सिस्टम (जैसे डॉल्बी एचएक्स  और  डॉल्बी एचएक्स प्रो, या  टंडबर्ग  की  एक्टिलीनियर  और  डायनेक )    ) रिकॉर्डिंग के समय रिकॉर्डिंग माध्यम को प्रभावित करने का काम करते हैं। सिंगल-एंडेड हिस रिडक्शन सिस्टम (जैसे #DNL .) या #DNR) रव को कम करने के लिए काम करता है, जिसमें रिकॉर्डिंग प्रक्रिया से पहले और बाद में और साथ ही लाइव प्रसारण अनुप्रयोगों के लिए दोनों शामिल हैं। सिंगल-एंडेड सतह रव न्यूनीकरण (जैसे  सीडर ऑडियो लिमिटेड  और पहले एसएई 5000 ए, बुर्वेन (रव न्यूनीकरण) टीएनई 7000, और  पैकबर्न  101/323/323 ए/323 एए और 325 खरोंच, चबूतरे और सतह की गैर-रैखिकता की आवाज़ को कम करने के लिए  फोनोग्राफ रिकॉर्ड  के प्लेबैक पर लागू किया जाता है। सिंगल-एंडेड  गतिशील रेंज विस्तारक  जैसे  चरण रैखिक  ऑटोकॉरेलेटर नॉइज़ रिडक्शन और डायनेमिक रेंज रिकवरी सिस्टम (मॉडल 1000 और 4000) पुरानी रिकॉर्डिंग से विभिन्न रव को कम कर सकते हैं। डुअल-एंडेड सिस्टम में रिकॉर्डिंग के दौरान एक पूर्व-जोर प्रक्रिया लागू होती है और फिर प्लेबैक पर एक डी-जोर प्रक्रिया लागू होती है।

कंपाउंडर आधारित रव न्यूनीकरण प्रणाली
डुअल-एंडेड कंपेंडर नॉइज़ रिडक्शन सिस्टम में पेशेवर सिस्टम डॉल्बी ए  शामिल हैं और  डॉल्बी लेबोरेटरीज  द्वारा  डॉल्बी एसआर,  डीबीएक्स प्रोफेशनल  और  डीबीएक्स टाइप I  द्वारा  डीबीएक्स (कंपनी) , डोनाल्ड एल्डस ' विद्युत माप प्रौद्योगिकी  नॉइसबीएक्स, बुरवेन (रव न्यूनीकरण)' Burwen (noise reduction),    टेलीफंकन  का  और एमएक्सआर इनोवेशन 'एमएक्सआर साथ ही उपभोक्ता प्रणाली  डॉल्बी नहीं ,  डॉल्बी बी ,  डॉल्बी सी  और  डॉल्बी सो ,  डीबीएक्स टाइप II , Telefunken की उच्च (कॉम) और  नाकामिची  का  हाई-कॉम II ,  तोशीबा  (ऑरेक्स एडी -4) ,  संयुक्त उद्यम कंपनी   और स्वचालित रव न्यूनीकरण प्रणाली#सुपर एएनआरएस,   फिशर इलेक्ट्रॉनिक्स  /  सान्यो   सुपर डी (रव न्यूनीकरण) ,   एसएनआरएस, और हंगेरियन/पूर्व-जर्मन पूर्व-को प्रणाली। इन प्रणालियों में रिकॉर्डिंग के दौरान एक पूर्व-जोर प्रक्रिया लागू होती है और फिर प्लेबैक पर एक डी-जोर प्रक्रिया लागू होती है।

कुछ कंपाउंडर सिस्टम में पेशेवर मीडिया उत्पादन के दौरान संपीड़न लागू होता है और श्रोता द्वारा केवल विस्तार लागू किया जाता है; उदाहरण के लिए, डीबीएक्स डिस्क, हाई-कॉम II, सीएक्स 20 (सीबीएस)  जैसे सिस्टम और  यूसी (रव न्यूनीकरण)  विनाइल रिकॉर्डिंग के लिए इस्तेमाल किए गए थे जबकि  डॉल्बी एफएम, हाई-कॉम एफएम और  एफएमएक्स (प्रसारण)  का इस्तेमाल एफएम रेडियो प्रसारण में किया गया था।

पहली व्यापक रूप से इस्तेमाल की जाने वाली ऑडियो रव न्यूनीकरण तकनीक 1966 में रे डॉल्बी  द्वारा विकसित की गई थी। पेशेवर उपयोग के लिए, डॉल्बी टाइप ए एक एनकोड / डिकोड सिस्टम था जिसमें रिकॉर्डिंग (एन्कोडिंग) के दौरान चार बैंड में आवृत्तियों के आयाम को बढ़ाया गया था, फिर आनुपातिक रूप से घटाया गया था। प्लेबैक (डिकोडिंग) के दौरान। डॉल्बी बी सिस्टम ( हेनरी क्लॉस  के संयोजन में विकसित) उपभोक्ता उत्पादों के लिए डिज़ाइन किया गया एक एकल बैंड सिस्टम था। विशेष रूप से, किसी ऑडियो सिग्नल के शांत भागों को रिकॉर्ड करते समय, 1 kHz से ऊपर की आवृत्तियों को बढ़ाया जाएगा। प्रारंभिक सिग्नल वॉल्यूम के आधार पर टेप पर रव अनुपात में सिग्नल को 10 dB तक बढ़ाने का इसका प्रभाव था। जब इसे वापस चलाया गया, तो डिकोडर ने प्रक्रिया को उलट दिया, वास्तव में रव के स्तर को 10 dB तक कम कर दिया। डॉल्बी बी सिस्टम, जबकि डॉल्बी ए जितना प्रभावी नहीं था, को डिकोडर के बिना प्लेबैक सिस्टम पर सुनने योग्य शेष रहने का लाभ था।

Telefunken High-Com इंटीग्रेटेड सर्किट U401BR  का उपयोग ज्यादातर Dolby B-संगत कंपाउंडर के रूप में भी काम करने के लिए किया जा सकता है। विभिन्न देर से पीढ़ी में हाई-कॉम टेप डेक डॉल्बी-बी एमुलेटिंग डी एनआर एक्सपैंडर कार्यक्षमता न केवल प्लेबैक के लिए काम करती है, बल्कि रिकॉर्डिंग के दौरान भी अनजाने में काम करती है.

डीबीएक्स (रव न्यूनीकरण) डीबीएक्स (कंपनी) प्रयोगशालाओं के संस्थापक डेविड ई ब्लैकमर द्वारा विकसित एक प्रतिस्पर्धी एनालॉग रव न्यूनीकरण प्रणाली थी। यह रव-प्रवण उच्च आवृत्तियों को बढ़ावा देने के साथ रूट-मीन-स्क्वायर (आरएमएस) एन्कोड/डीकोड एल्गोरिदम का उपयोग करता था, और पूरे सिग्नल को 2: 1 कंपेंडर के माध्यम से खिलाया जाता था। डीबीएक्स पूरे श्रव्य बैंडविड्थ में संचालित होता है और डॉल्बी बी के विपरीत एक ओपन एंडेड सिस्टम के रूप में अनुपयोगी था। हालांकि यह रव न्यूनीकरण के 30 डीबी तक हासिल कर सकता है।

चूंकि एनालॉग वीडियो रिकॉर्डिंग  ल्यूमिनेंस भाग (प्रत्यक्ष रंग प्रणालियों में समग्र वीडियो सिग्नल) के लिए आवृत्ति मॉड्यूलेशन का उपयोग करती है, जो टेप को संतृप्ति स्तर पर रखता है, ऑडियो शैली रव न्यूनीकरण अनावश्यक है।

गतिशील रव सीमक और गतिशील रव न्यूनीकरण
डायनेमिक नॉइज़ लिमिटर (डीएनएल) एक ऑडियो नॉइज़ रिडक्शन सिस्टम है जिसे मूल रूप से PHILIPS  द्वारा 1971 में  कैसेट डेक  पर उपयोग के लिए पेश किया गया था।  इसकी सर्किटरी भी सिंगल  सेमीकंडक्टर  पर आधारित है। लंबी दूरी की टेलीफ़ोनी  पर रव के स्तर को कम करने के लिए इसे राष्ट्रीय सेमीकंडक्टर द्वारा गतिशील रव न्यूनीकरण (डीएनआर) के रूप में विकसित किया गया था। पहली बार 1981 में बेचा गया, DNR अक्सर अधिक सामान्य  डॉल्बी रव-कमी प्रणाली के साथ भ्रमित होता है। हालांकि, डॉल्बी और डीबीएक्स टाइप I और डीबीएक्स टाइप II रव न्यूनीकरण सिस्टम के विपरीत, डीएनएल और डीएनआर केवल प्लेबैक सिग्नल प्रोसेसिंग सिस्टम हैं जिन्हें पहले स्रोत सामग्री को एन्कोड करने की आवश्यकता नहीं होती है, और उन्हें रव न्यूनीकरण के अन्य रूपों के साथ एक साथ उपयोग किया जा सकता है।. क्योंकि डीएनएल और डीएनआर गैर-पूरक हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें एन्कोडेड स्रोत सामग्री की आवश्यकता नहीं है, उनका उपयोग चुंबकीय टेप रिकॉर्डिंग और एफ एम रेडियो  प्रसारण सहित किसी भी ऑडियो सिग्नल से पृष्ठभूमि रव को हटाने के लिए किया जा सकता है, जिससे रव को 10 डीबी तक कम किया जा सकता है। उनका उपयोग अन्य रव न्यूनीकरण प्रणालियों के संयोजन में किया जा सकता है, बशर्ते कि उनका उपयोग डीएनआर को लागू करने से पहले किया जाता है ताकि डीएनआर को अन्य रव न्यूनीकरण प्रणाली को गलत तरीके से रोकने से रोका जा सके।

डीएनआर के पहले व्यापक अनुप्रयोगों में से एक जनरल मोटर्स कॉर्पोरेशन   डेल्को इलेक्ट्रॉनिक्स   कार स्टीरियो  सिस्टम में यू.एस. जीएम कारों में 1984 में पेश किया गया था। यह 1980 के दशक में जीप  वाहनों में फैक्ट्री कार स्टीरियो में भी इस्तेमाल किया गया था, जैसे कि  जीप चेरोकी (XJ) । आज, डीएनआर, डीएनएल, और इसी तरह के सिस्टम माइक्रोफोन सिस्टम में रव न्यूनीकरण प्रणाली के रूप में सबसे आम तौर पर सामने आते हैं।

अन्य दृष्टिकोण
एल्गोरिदम का एक दूसरा वर्ग समय-आवृत्ति डोमेन में कुछ रैखिक या गैर-रेखीय फ़िल्टरों का उपयोग करके काम करता है जिनमें स्थानीय विशेषताएं होती हैं और जिन्हें अक्सर समय-आवृत्ति फ़िल्टर कहा जाता है। इसलिए स्पेक्ट्रल एडिटिंग टूल्स के उपयोग से रव को भी हटाया जा सकता है, जो इस समय-आवृत्ति डोमेन में काम करते हैं, स्थानीय संशोधनों को पास की सिग्नल ऊर्जा को प्रभावित किए बिना अनुमति देते हैं। यह एक परिभाषित समय-आवृत्ति आकार वाले पेन के साथ माउस का उपयोग करके मैन्युअल रूप से किया जा सकता है। यह बहुत कुछ ऐसा किया जाता है जैसे किसी पेंट प्रोग्राम में चित्र बनाना। एक अन्य तरीका रव को फ़िल्टर करने के लिए एक गतिशील थ्रेशोल्ड को परिभाषित करना है, जो स्थानीय सिग्नल से प्राप्त होता है, फिर से स्थानीय समय-आवृत्ति क्षेत्र के संबंध में। थ्रेशोल्ड के नीचे की सभी चीज़ों को फ़िल्टर किया जाएगा, दहलीज के ऊपर की हर चीज़, जैसे किसी आवाज़ का अंश या वांछित रव, अछूता रहेगा। इस क्षेत्र को आम तौर पर तत्काल आवृत्ति सिग्नल के स्थान से परिभाषित किया जाता है, क्योंकि संरक्षित की जाने वाली अधिकांश सिग्नल ऊर्जा इसके बारे में केंद्रित है।

आधुनिक डिजिटल ध्वनि (और चित्र) रिकॉर्डिंग को अब टेप हिस के बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है, इसलिए एनालॉग शैली के रव न्यूनीकरण प्रणाली आवश्यक नहीं है। हालांकि, एक दिलचस्प मोड़ यह है कि तड़पना  सिस्टम वास्तव में इसकी गुणवत्ता में सुधार के लिए सिग्नल में रव जोड़ते हैं।

सॉफ्टवेयर प्रोग्राम
अधिकांश डीएडब्ल्यू ( डिजिटल ऑडियो वर्कस्टेशन ) और सामान्य रूप से ऑडियो सॉफ्टवेयर में एक या अधिक रव न्यूनीकरण के कार्य होते हैं। उल्लेखनीय विशेष प्रयोजन के रव न्यूनीकरण सॉफ्टवेयर प्रोग्राम में सूक्ति वेव क्लीनर  शामिल हैं।

छवियों में
डिजिटल कैमरा और पारंपरिक  फिल्म कैमरा  दोनों से ली गई छवियाँ विभिन्न स्रोतों से रव उठाएँगी। इन छवियों के आगे उपयोग के लिए अक्सर यह आवश्यक होगा कि रव (आंशिक रूप से) हटा दिया जाए - सौंदर्यशास्त्र के उद्देश्यों के लिए जैसे कि  कला त्मक कार्य या  विपणन  में, या व्यावहारिक उद्देश्यों जैसे कंप्यूटर दृष्टि के लिए।

प्रकार
नमक और काली मिर्च के रव (विरल प्रकाश और अंधेरे गड़बड़ी) में, छवि में पिक्सेल  अपने आसपास के पिक्सेल से रंग या तीव्रता में बहुत भिन्न होते हैं; परिभाषित करने वाली विशेषता यह है कि रव वाले पिक्सेल का मान आसपास के पिक्सेल के रंग से कोई संबंध नहीं रखता है। आम तौर पर इस प्रकार का रव केवल कुछ ही छवि पिक्सेल को प्रभावित करेगा। जब देखा जाता है, तो छवि में गहरे और सफेद बिंदु होते हैं, इसलिए  नमक और काली मिर्च का रव शब्द। विशिष्ट स्रोतों में कैमरे के अंदर धूल के धब्बे और ज़्यादा गरम या दोषपूर्ण चार्ज-युग्मित डिवाइस तत्व शामिल हैं।

गाऊसी रव में, छवि में प्रत्येक पिक्सेल को उसके मूल मान से (आमतौर पर) छोटी राशि से बदल दिया जाएगा। एक हिस्टोग्राम, आवृत्ति के विरुद्ध पिक्सेल मान के विरूपण की मात्रा का एक प्लॉट जिसके साथ यह होता है, रव का सामान्य वितरण  दिखाता है। जबकि अन्य वितरण संभव हैं, गाऊसी (सामान्य) वितरण आमतौर पर एक अच्छा मॉडल है,  केंद्रीय सीमा प्रमेय  के कारण जो कहता है कि विभिन्न रवों का योग गाऊसी वितरण तक पहुंचता है।

किसी भी मामले में, विभिन्न पिक्सेल पर रव या तो सहसंबद्ध या असंबद्ध हो सकता है; कई मामलों में, अलग-अलग पिक्सेल पर रव मान स्वतंत्र और समान रूप से वितरित  होने के रूप में तैयार किए जाते हैं, और इसलिए असंबंधित होते हैं।

ट्रेडऑफ़
इमेज प्रोसेसिंग में कई रव कम करने वाले एल्गोरिदम हैं। रव न्यूनीकरण एल्गोरिथ्म का चयन करते समय, कई कारकों को ध्यान में रखना चाहिए:
 * उपलब्ध कंप्यूटर शक्ति और समय उपलब्ध: एक डिजिटल कैमरा को एक छोटे ऑनबोर्ड सीपीयू का उपयोग करके एक सेकंड के एक अंश में रव न्यूनीकरण को लागू करना चाहिए, जबकि एक डेस्कटॉप कंप्यूटर में बहुत अधिक शक्ति और समय होता है
 * क्या कुछ वास्तविक विवरण का त्याग स्वीकार्य है यदि यह अधिक रव को दूर करने की अनुमति देता है (कितना आक्रामक रूप से यह तय करना है कि छवि में बदलाव रव हैं या नहीं)
 * रव की विशेषताएं और छवि में विस्तार, उन निर्णयों को बेहतर ढंग से करने के लिए

क्रोमा और ल्यूमिनेन्स रव पृथक्करण
वास्तविक दुनिया की तस्वीरों में, उच्चतम स्थानिक-आवृत्ति विवरण में रंग (क्रोमा विवरण) में भिन्नता के बजाय चमक (ल्यूमिनेंस विवरण) में भिन्नताएं होती हैं। चूंकि किसी भी रव न्यूनीकरण एल्गोरिथ्म को फोटो खिंचवाने वाले दृश्य से वास्तविक विवरण का त्याग किए बिना रव को हटाने का प्रयास करना चाहिए, इसलिए क्रोमा रव न्यूनीकरण की तुलना में ल्यूमिनेन्स रव न्यूनीकरण से विस्तार का अधिक नुकसान होता है, क्योंकि अधिकांश दृश्यों में शुरू करने के लिए बहुत कम उच्च आवृत्ति क्रोमा विवरण होता है। इसके अलावा, अधिकांश लोग छवियों में क्रोमा रव को ल्यूमिनेन्स रव से अधिक आपत्तिजनक पाते हैं; ल्यूमिनेन्स रव की दानेदार उपस्थिति की तुलना में रंगीन बूँदें डिजिटल-दिखने वाली और अप्राकृतिक मानी जाती हैं, जो कुछ फिल्म अनाज की तुलना में होती हैं। इन दो कारणों से, अधिकांश फोटोग्राफिक रव न्यूनीकरण एल्गोरिदम छवि विवरण को क्रोमा और ल्यूमिनेंस घटकों में विभाजित करते हैं और पूर्व में अधिक रव न्यूनीकरण लागू करते हैं।

अधिकांश समर्पित रव-कमी कंप्यूटर सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ता को क्रोमा और ल्यूमिनेंस रव न्यूनीकरण को अलग से नियंत्रित करने की अनुमति देता है।

रैखिक चौरसाई फिल्टर
रव को दूर करने का एक तरीका मूल छवि को एक मुखौटा के साथ दृढ़ करना है जो लो पास फिल्टर  या चौरसाई ऑपरेशन का प्रतिनिधित्व करता है। उदाहरण के लिए, गाऊसी मुखौटा में गाऊसी फ़ंक्शन द्वारा निर्धारित तत्व शामिल होते हैं। यह  घुमाव  प्रत्येक पिक्सेल के मूल्य को उसके पड़ोसियों के मूल्यों के साथ निकट सामंजस्य में लाता है। सामान्य तौर पर, एक स्मूथिंग फ़िल्टर प्रत्येक पिक्सेल को स्वयं और उसके आस-पास के पड़ोसियों के औसत मान या भारित औसत पर सेट करता है; गाऊसी फिल्टर वजन का सिर्फ एक संभावित सेट है।

स्मूदिंग फिल्टर एक छवि को धुंधला करते हैं, क्योंकि पिक्सेल तीव्रता मान जो आसपास के पड़ोस की तुलना में काफी अधिक या कम होते हैं, पूरे क्षेत्र में धुंधले हो जाएंगे। इस धुंधलापन के कारण, रव न्यूनीकरण के लिए रैखिक फिल्टर का उपयोग शायद ही कभी किया जाता है; हालांकि, उन्हें अक्सर गैर-रेखीय रव न्यूनीकरण फिल्टर के आधार के रूप में उपयोग किया जाता है।

अनिसोट्रोपिक प्रसार
रव को दूर करने का एक अन्य तरीका गर्मी समीकरण  के समान एक चौरसाई आंशिक अंतर समीकरण के तहत छवि को विकसित करना है, जिसे  अनिसोट्रोपिक प्रसार  कहा जाता है। स्थानिक रूप से निरंतर प्रसार गुणांक के साथ, यह गर्मी समीकरण या रैखिक गाऊसी फ़िल्टरिंग के बराबर है, लेकिन किनारों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रसार गुणांक के साथ, छवि के किनारों को धुंधला किए बिना रव को हटाया जा सकता है।

गैर-स्थानीय साधन
रव को दूर करने के लिए एक अन्य दृष्टिकोण गैर-स्थानीय ऑपरेटर पर आधारित है | एक छवि में सभी पिक्सेल का गैर-स्थानीय औसत। विशेष रूप से, पिक्सेल के लिए भार की मात्रा उस पिक्सेल पर केंद्रित एक छोटे पैच और पिक्सेल पर केंद्रित छोटे पैच के बीच समानता की डिग्री पर आधारित होती है।

नॉनलाइनियर फिल्टर
एक माध्य फ़िल्टर  एक गैर-रेखीय फ़िल्टर का एक उदाहरण है और, यदि ठीक से डिज़ाइन किया गया है, तो छवि विवरण को संरक्षित करने में बहुत अच्छा है। माध्य फ़िल्टर चलाने के लिए:
 * 1) छवि में प्रत्येक पिक्सेल पर विचार करें
 * 2) पड़ोसी पिक्सल को उनकी तीव्रता के आधार पर क्रमबद्ध करें
 * 3) पिक्सेल के मूल मान को सूची से माध्य मान से बदलें

एक माध्य फ़िल्टर एक रैंक-चयन (RS) फ़िल्टर है, जो विशेष रूप से रैंक-वातानुकूलित रैंक-चयन (RCRS) फ़िल्टर के परिवार का एक कठोर सदस्य है; उस परिवार का एक बहुत ही मिलनसार सदस्य, उदाहरण के लिए, जो पड़ोसी मूल्यों के निकटतम का चयन करता है, जब एक पिक्सेल का मूल्य उसके पड़ोस में बाहरी होता है, और इसे अन्यथा अपरिवर्तित छोड़ देता है, कभी-कभी पसंद किया जाता है, खासकर फोटोग्राफिक अनुप्रयोगों में।

मेडियन और अन्य आरसीआरएस फिल्टर एक छवि से नमक और काली मिर्च के रव को दूर करने में अच्छे होते हैं, और किनारों के अपेक्षाकृत कम धुंधलापन का कारण बनते हैं, और इसलिए अक्सर कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है।

तरंगिका रूपांतरण
एक छवि निरूपण एल्गोरिथ्म का मुख्य उद्देश्य रव न्यूनीकरण दोनों को प्राप्त करना है और सुविधा संरक्षण वेवलेट फिल्टर बैंकों का उपयोग करना। इस संदर्भ में, तरंगिका-आधारित विधियाँ विशेष रुचि रखती हैं। वेवलेट डोमेन में, रव पूरे गुणांक में समान रूप से फैलता है जबकि अधिकांश छवि जानकारी कुछ बड़े लोगों में केंद्रित होती है। इसलिए, पहले वेवलेट-आधारित डीनोइज़िंग विधियाँ विस्तार सबबैंड गुणांकों की थ्रेशोल्डिंग पर आधारित थीं। हालांकि, अधिकांश वेवलेट थ्रेशोल्डिंग विधियाँ इस खामी से ग्रस्त हैं कि चुनी हुई दहलीज विभिन्न पैमानों और झुकावों पर सिग्नल और रव घटकों के विशिष्ट वितरण से मेल नहीं खा सकती है।

इन नुकसानों को दूर करने के लिए, बायेसियन सिद्धांत पर आधारित गैर-रेखीय अनुमानक विकसित किए गए हैं। बायेसियन ढांचे में, यह माना गया है कि एक सफल denoising एल्गोरिथ्म रव न्यूनीकरण और सुविधा संरक्षण दोनों को प्राप्त कर सकता है यदि यह सिग्नल और रव घटकों के सटीक सांख्यिकीय विवरण को नियोजित करता है।

सांख्यिकीय तरीके
छवि को निरूपित करने के लिए सांख्यिकीय तरीके भी मौजूद हैं, हालांकि उनका उपयोग कभी-कभार ही किया जाता है क्योंकि वे कम्प्यूटेशनल रूप से मांग कर रहे हैं। गाऊसी रव के लिए, कोई एक ग्रेस्केल छवि में पिक्सल को ऑटो-सामान्य रूप से वितरित के रूप में मॉडल कर सकता है, जहां प्रत्येक पिक्सेल का वास्तविक ग्रेस्केल मान सामान्य रूप से उसके पड़ोसी पिक्सेल के औसत ग्रेस्केल मान और दिए गए विचरण के बराबर के साथ वितरित किया जाता है।

होने देना $$ \delta_i $$ से सटे पिक्सेल को निरूपित करें $$i$$वें पिक्सेल। फिर ग्रेस्केल तीव्रता का सशर्त वितरण  (पर a $$ [0,1] $$ पैमाने पर) $$ i$$वें नोड है:

$$ \mathbb{P}(x(i) = c|x(j) \forall j \in \delta i) \propto e^{-\frac{\beta}{2 \lambda} \sum_{j \in \delta i} (c - x(j))^2} $$ चुने हुए पैरामीटर के लिए $$ \beta \ge 0 $$ और भिन्नता $$ \lambda $$. ऑटो-सामान्य मॉडल का उपयोग करने वाले डीनोइज़िंग की एक विधि छवि डेटा का उपयोग बायेसियन पूर्व के रूप में करती है और ऑटो-सामान्य घनत्व को एक संभावना फ़ंक्शन के रूप में उपयोग करती है, जिसके परिणामस्वरूप पश्च वितरण एक मतलब या मोड को एक विकृत छवि के रूप में पेश करता है।

ब्लॉक-मिलान एल्गोरिदम
एक ब्लॉक-मिलान एल्गोरिथ्म  को समान आकार के अतिव्यापी  मैक्रोब्लॉक्स  में समान छवि अंशों को समूहित करने के लिए लागू किया जा सकता है, समान मैक्रोब्लॉक के ढेर को फिर ट्रांसफ़ॉर्म डोमेन में एक साथ फ़िल्टर किया जाता है और प्रत्येक छवि खंड को ओवरलैपिंग के भारित औसत का उपयोग करके अपने मूल स्थान पर बहाल किया जाता है। पिक्सल।

यादृच्छिक क्षेत्र
श्रिंकेज फील्ड्स (इमेज रिस्टोरेशन) एक यादृच्छिक क्षेत्र -आधारित  मशीन लर्निंग  तकनीक है जो ब्लॉक-मैचिंग और 3 डी फ़िल्टरिंग की तुलना में प्रदर्शन लाती है, फिर भी बहुत कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड की आवश्यकता होती है (जैसे कि इसे सीधे  अंतः स्थापित प्रणालियाँ  के भीतर किया जा सकता है)।

गहरी सीख
रव न्यूनीकरण और ऐसे छवि बहाली  कार्यों को हल करने के लिए विभिन्न गहन शिक्षण दृष्टिकोण प्रस्तावित किए गए हैं।  डीप इमेज प्रायर  एक ऐसी तकनीक है जो  दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क  का उपयोग करती है और इस मायने में अलग है कि इसके लिए किसी पूर्व प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता नहीं है।

सॉफ्टवेयर
अधिकांश सामान्य उद्देश्य वाली छवि और फोटो संपादन सॉफ़्टवेयर में एक या अधिक रव-कमी कार्य (माध्य, धुंधला, डिस्पेकल, आदि) होंगे।

सामान्य रव मुद्दे

 * फ़िल्टर (सिग्नल प्रोसेसिंग)
 * संकेत का प्रक्रमण
 * सिग्नल सबस्पेस

ऑडियो

 * वास्तुशिल्प ध्वनिकी
 * हटाने पर क्लिक करें
 * कोडेक श्रवण परीक्षण
 * रव प्रिंट
 * रव-रद्द करने वाला हेडफ़ोन
 * ध्वनि मास्किंग

चित्र और वीडियो

 * डार्क-फ्रेम घटाव
 * डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग
 * कुल भिन्नता निरूपण
 * वीडियो denoising

इसी तरह की समस्याएं

 * डिब्लरिंग

बाहरी संबंध

 * Recent trends in denoising tutorial
 * Noise Reduction in photography
 * Matlab software and Photoshop plug-in for image denoising (Pointwise SA-DCT filter)
 * Matlab software for image and video denoising (Non-local transform-domain filter)
 * Non-local image denoising, with code and online demonstration