Clickunder лучшие партнерки. Кликандеры и попандеры. Партнерские программы popup и clickunder

Подавление шумов на изображениях

Довольно часто при формировании визуальных данных результирующие изображения получаются зашумленными. Это объясняется несовершенством аппаратуры, влиянием внешних факторов и т.п. В конечном результате это приводит к ухудшению качества визуального восприятия и снижению достоверности решений, которые будут приниматься на основе анализа таких изображений. Поэтому актуальной является задача устранения или снижения уровня шумов на изображениях. Решению задачи фильтрации шумов посвящено очень много работ, существуют различные методы и алгоритмы. В этой работе рассмотрим только некоторые подходы и возможности их реализации в системе Matlab.

Шаг 1: Считывание исходного изображения.

Шаг 2: Формирование зашумленных изображений.

Шаг 3: Использование медианного фильтра для устранения импульсного шума.

Шаг 4: Подавление шумовой составляющей с использованием операции сглаживания.

Шаг 5: Пороговый метод подавления шумов.

Шаг 6: Низкочастотная фильтрация с использованием шумоподавляющих масок.

Шаг 1: Считывание исходного изображения.

Считаем изображение из файла в рабочее пространство Matlab и отобразим его на экране монитора.

L=imread("kinder.bmp");

figure, imshow(L);

Рис.1 Исходное изображение.

Шаг 2: Формирование зашумленных изображений.

В системе Matlab (Image Processing Toolbox) существует возможность формирования и наложения на изображение трех типов шумов. Для этого используется встроенная функция imnoise, которая предназначена, в основном, для создания тестовых изображений, используемых при выборе и исследовании методов фильтрации шума. Рассмотрим несколько примеров наложения шума на изображения.

1) Добавление к изображению импульсного шума (по умолчанию плотность шума равна доле искаженных пикселей):

L2=imnoise(L,"salt&pepper", 0.05);

figure, imshow(L2);

Рис.2. Зашумленное изображение (импульсный шум).

2) Добавление к изображению гауссовского белого шума (по умолчанию математическое ожидание равно 0, а дисперсия - 0,01):

L1=imnoise(L,"gaussian");

figure, imshow(L1);

Рис.3. Зашумленное изображение (гауссовский шум).

3) Добавление к изображению мультипликативного шума (по умолчанию математическое ожидание равно 0, а дисперсия 0,04):

L3=imnoise(L,"speckle",0.04);

figure, imshow(L3);

Рис.4. Зашумленное изображение (мультипликативный шум).

Шаг 3: Использование медианного фильтра для устранения импульсного шума.

Одним из эффективных путей устранения импульсных шумов на изображении является применение медианного фильтра. Наиболее эффективным вариантом является реализация в виде скользящей апертуры.

For i=1+n1:N+n1; disp(i) for j=1+m1:M+m1; if j==1+m1; D=0; for a=-n1:n1; for b=-m1:m1; D(n1+1+a,m1+1+b)=Lr(i+a,j+b); end; end; end; if j>1+m1; for a=-n1:n1; D(n1+1+a,m+1)=Lr(i+a,j+m1); end; D=D(1:n,2:m+1); end; Lvyh(i,j)=median(D(:)); end; end; Lvyh=Lvyh(n1+1:N+n1, m1+1:M+m1); figure, imshow(Lvyh);

Для наглядного сравнения приведем три изображения вместе: исходное, зашумленное и восстановленное.

Рис. 5. Восстановление изображения, искаженного импульсным шумом, с применением метода медианной фильтрации.

Восстановленное изображение лишь незначительно отличается от исходного изображения и значительно лучше, с точки зрения визуального восприятия, зашумленного изображения.

Шаг 4: Подавление шумовой составляющей с использованием операции сглаживания.

Существует класс изображений, для которых подавление шумовой составляющей возможно реализовать с помощью операции сглаживания (метод низкочастотной пространственной фильтрации). Этот подход может применяться к обработке изображений, содержащих области большой площади с одинаковым уровнем яркости. Отметим, что уровень шумовой составляющей должен быть относительно небольшим.

F=ones(n,m); % n и m размерность скользящей апертуры

Lser=filter2(F,Lroshyrena,"same")/(n*m);

Рис. 6. Восстановление изображения, искаженного импульсным шумом с применением операции сглаживания.

Недостаток этого метода, в отличие от метода медианной фильтрации, состоит в том, что он приводит к размыванию границ объектов изображения.

Шаг 5: Пороговый метод подавления шумов.

Элементы изображения, которые были искажены шумом, заметно отличаются от соседних элементов. Это свойство легло в основу многих методов подавления шума, наиболее простой из которых, так называемый пороговый метод. При использовании этого метода последовательно проверяют яркости всех элементов изображения. Если яркость данного элемента превышает среднюю яркость локальной окрестности, тогда яркость данного элемента заменяется на среднюю яркость окрестности.

For i=1+n1:N+n1; disp(i) for j=1+m1:M+m1; if j==1+m1; D=0; for a=-n1:n1; for b=-m1:m1; D(n1+1+a,m1+1+b)=Lr(i+a,j+b); end; end; end; if j>1+m1; for a=-n1:n1; D(n1+1+a,m+1)=Lr(i+a,j+m1); end; D=D(1:n,2:m+1); end; LS=mean(mean(D)); if abs(Lr(i,j)-LS)>10/255; % Установка порога Lvyh(i,j)=LS; else Lvyh(i,j)=Lr(i,j); end; end; end; Lvyh=Lvyh(n1+1:N+n1,m1+1:M+m1,:); figure, imshow(Lvyh);

Рис. 7. Восстановление изображения, искаженного импульсным шумом, с применением порогового метода подавления шумов.

Шаг 6: Низкочастотная фильтрация с использованием шумоподавляющих масок.

В Шаге 4 было рассмотрено применение операции сглаживания для устранения шума. Рассмотрим примеры низкочастотной фильтрации с использованием других шумоподавляющих масок. Это могут быть следующие маски:

Маска 1: Маска 2: .

Маски для подавления шума представлены в виде нормированного массива для получения единичного коэффициента передачи, чтобы при подавлении шума не было искажений средней яркости. На рисунках представлено результат обработки зашумленного изображения маской 1 и маской 2 .

F=(1/10)*;

figure, imshow(Lvyh);

Рис. 8. Результат восстановления зашумленного импульсным шумом изображения с применением маски 1 .

F=(1/16)*;

Lvyh=filter2(F,L,"same")/(3*3);

figure, imshow(Lvyh);

Рис. 9. Результат восстановления зашумленного импульсным шумом изображения с применением маски 2 .

Это были примеры подавления импульсных шумов. Рассмотрим аналогичные примеры подавления гауссовского и мультипликативного шумов.

Рис. 10. Результат восстановления зашумленного гауссовским шумом изображения с применением маски 1 и маски 2 .

Рис. 11. Результат восстановления зашумленного мультипликативным шумом изображения с применением маски 1 и маски 2 .

Отметим, что универсальных методов нет и к обработке каждого изображения следует подходить индивидуально. Если речь идет о медианной и низкочастотной фильтрации, то качество обработки во многом зависит от удачного выбора размеров локальной апертуры.

Рассмотренные методы после некоторой модификации можно применять для обработки цветных изображений. Приведем пример подавления импульсного шума на цветном изображении.

Возьмем некоторое исходное изображение (рис. 12):

L=imread("lily.bmp");

figure, imshow(L);

Рис. 12. Исходное цветное изображение.

Наложим на него импульсный шум с некоторыми характеристиками:

L=imnoise(L,"salt&pepper",0.05);

figure, imshow(L);

Рис. 13. Зашумленное изображение.

For k=1:s; % обработка отдельно по каждой составляющей L=Lin(:,:,k); for i=1+n1:N+n1; disp(i) for j=1+m1:M+m1; if j==1+m1; D=0; for a=-n1:n1; for b=-m1:m1; D(n1+1+a,m1+1+b)=L(i+a,j+b); end; end; end; if j>1+m1; for a=-n1:n1; D(n1+1+a,m+1)=L(i+a,j+m1); end; D=D(1:n,2:m+1); end; Lres(i,j)=median(D(:)); end; end; end;

Рис. 14. Восстановленное изображение с применением метода медианной фильтрации.

Представленные выше методы являются довольно эффективными алгоритмами восстановления изображений, которые были искажены импульсным, гауссовским или мультипликативным шумом. Эти методы служат основой для построения других более сложных методов решения задач по устранению шумовой составляющей на изображениях.

Каждый владелец сайта желает получить доход от своего детища. Большинство вебмастеров решают проблему монетизации с помощью размещения рекламы, но для того, чтобы найти наиболее выгодный вариант сотрудничества, необходимо потратить время и усилия:

В данной статье представлена информация о кликандер-рекламе как об одном из возможных вариантов монетизации информационного ресурса.

Основные сведения

Кликандер представляет собой один из так называемых агрессивных вариантов рекламы. Его суть состоит в следующем: посетитель попадает на сайт, содержащий clickunder -рекламу, а при первом же клике по какой-либо области страницы открывается сайт рекламодателя (либо же страница с рекламным объявлением ).

При этом важно отметить, что рекламируемый информационный ресурс открывается в новой вкладке, которая сворачивается и не мешает посетителю продолжать просмотр сайта. Именно это существенно отличает кликандер-рекламу от близкого «родственника » — popunder (в которой от рекламного окна ни спрятаться, ни скрыться ).

Чтобы установить кликандер-рекламу на свой сайт, необходимо стать участником одной из партнерских программ. Если ваш информационный ресурс удовлетворяет требованиям партнерки, то вы получите код скрипта, подобный коду обычного баннера. Всё, что останется делать дальше – получать пассивный доход.

Преимущества и недостатки

Определим основные положительные стороны, которыми обладает кликандер-реклама:

• Экономия места. Не секрет, что для рекламных баннеров необходимо выделять отдельные зоны, которые, вместо этого, могли бы заполниться полезным контентом;
• Умеренная агрессия в сравнении с попандер-рекламой. Когда пользователь читает интересующий его материал, внезапно выскакивающая перед глазами реклама (попандер ) вряд ли поспособствует формированию приятного впечатления от информационного ресурса. Кликандер же нервирует намного меньше;
• Широкий диапазон тематик сайтов. Как правило, серьезные рекламодатели не используют кликандер-рекламу, рекламируются в основном развлекательные ресурсы, товары и услуги, поэтому вам не потребуется изначально «затачивать » свой сайт под кликандер-партнерки.

Существуют также некоторые минусы в использовании кликандер-рекламы:

• Негативное восприятие посетителями. Как бы то ни было, вы без согласия пользователя создаете в его браузере новую вкладку с рекламой, а это достаточно для того, чтобы вызвать чувство раздражения;
• Небольшие доходы. Кликандер обеспечивает приток нецелевой аудитории, поэтому стоимость показа рекламы достаточно небольшая (110-130 рублей за 1000 переходов ).

Обзор партнерских программ

Ниже представлены некоторые популярные clickunder-партнерки:

• Webunder.ru . Популярная партнерская программа, в которой гораздо выше ценятся сайты с женской аудиторией (цена клика в среднем в полтора раза больше):

Партнерка принимает сайты с посещаемостью от 1000 человек в день. Минимальная выплата – 50 рублей.

• Bodyclick.net . Данная партнерская программа принимает сайты развлекательной тематики (здесь же и взрослый контент):

Минимальное количество уникальных посетителей – 100 человек. Минимальная сумма вывода – 100 рублей.

• Traffstock.ru . Партнерская программа принимает в свои ряды сайты практически любой тематики (не запрещенной законодательством):

Минимальная сумма вывода – 100 рублей. Выплаты проводятся по четвергам.

Что же выбрать?

Если ваша цель – быстрое получение большого дохода, то для этого лучше подойдёт попандер-реклама, так как стоимость перехода значительно выше, чем в кликандере. Однако всплывающие попандер-окна представляют серьезную угрозу для посещаемости сайта.

В том же случае, когда вас интересует стабильный доход в течение длительного периода времени, то лучше выбрать кликандер-рекламу, которая гораздо меньше раздражает человека, посетившего ваш сайт.

В любом случае, необходимо помнить, что как кликандер, так и попандер – радикальные средства монетизации сайта, которые в той или иной степени негативно скажутся на численности аудитории вашего информационного ресурса.

Заработать на попандерах и кликандерах

Популярный заработок у веб мастеров. Имея даже 5 средних сайтов можно зарабатывать неплохие деньги ничего не делая, просто устанавливаете код на сайт и все происходит автоматически.

Попандеры - всплывающий банер при открытие сайта. Да раздражает пользователей, но платят до 10 баксов за 1000 показов, закрытий и переходов по банеру.
Кликандеры - более лояльный способ рекламы - если пользователь кликает на любое место сайта, то рекламный блок открывается в новом окне и не раздражает пользователя, соответственно оплата в два раза меньше. Для каждого нового пользователя окно открывается один раз в сутки.

Самым большим недостатком данного заработка является то, что как вы и сами догадались попандеры и кликандеры очень сильно раздражают посетителей сайта. Но если не обращать на данный факт внимания, то вы размещая попандер и кликандер будете получать большой заработок с сайта.

Размер заработка на попандерах и кликандерах очень большой. Успешные владельцы сайтов зарабатывают до 30 000 рублей в день.

Ниже приведу список самых популярных и надёжных партнёрок, с которыми работаю я и с которых получены неоднократные выплаты.

B odyclick - доходная партнерка - кликандеры и попандеры, тизерная сеть, банерная сеть, контрексная реклама. Стабильные выплаты на электронный кошелек. После добавления сайта предоставляют все известные типы рекламы.

Advmaker - работает на рынке уже 6 лет и отличается качеством рекламы и стабильностью выплат, приятный ассортимент выбора направлений и дизайн сайта.

Adskape - легкие настройки, зарабатывать вы начнете практически мгновенно, широкий выбор рекламы и стабильные выплаты.

Pingmedia - качественная реклама, серьезное отношение к делу. Подбор баннеров, которые интересны именно вашей аудитории посетителей.

Medianaft - привлекательные цены, широкий выбор видов рекламы. Комбинированная партнерская программа. 5 лет без сбоев - это показатель.

Popupclick - очень прибыльный вариант для партнеров, платят 10 % от прибыли привлеченного вами вебмастера + бонусы.

Wizard-traffic - отличный кликандер с максимальной оплатой, отличный отбор рекламы, не падает посещаемость.

Ruigra - партнерка совмещает в себе несколько направлений: тизеры, контрексная реклама, попандеры и кликандеры. Отлично платят и вывод денег всего от 5 баксов по запросу в течении суток. РЕКОМЕНДУЕМ!!!

Realtraf - отличная партнерка с ежедневными выплатами, давно работают без претензий.