25/09/11රැහැන් රහිත සන්නිවේදනයේ සිට ඩිජිටල් ඡායාරූපකරණය දක්වා ඕනෑම මිනුම් පද්ධතියක - සංඥා-ශබ්ද අනුපාතය (SNR) ගුණාත්මකභාවය පිළිබඳ මූලික මිණුම් ලකුණකි. ඔබ දුරේක්ෂ රූප විශ්ලේෂණය කරන විට, මයික්‍රෆෝන පටිගත කිරීම් වැඩිදියුණු කරන විට හෝ රැහැන් රහිත සබැඳියක් දෝශ නිරාකරණය කරන විට, අනවශ්‍ය පසුබිම් ශබ්දයෙන් කොතරම් ප්‍රයෝජනවත් තොරතුරු කැපී පෙනෙනවාද යන්න SNR ඔබට කියයි.
නමුත් SNR නිවැරදිව ගණනය කිරීම සැමවිටම සරල නැත. පද්ධතිය මත පදනම්ව, අඳුරු ධාරාව, කියවීමේ ශබ්දය හෝ පික්සල් බිනින් කිරීම වැනි අමතර සාධක සලකා බැලීමට අවශ්‍ය විය හැකිය. මෙම මාර්ගෝපදේශය ඔබට න්‍යාය, මූලික සූත්‍ර, පොදු වැරදි, යෙදුම් සහ SNR වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා ප්‍රායෝගික ක්‍රම හරහා ගෙන යන අතර, ඔබට එය පුළුල් පරාසයක සන්දර්භයන් හරහා නිවැරදිව යෙදිය හැකි බව සහතික කරයි.
සංඥා-ශබ්ද අනුපාතය (SNR) යනු කුමක්ද?
එහි හරය තුළ, සංඥා-ශබ්ද අනුපාතය අපේක්ෂිත සංඥාවක ශක්තිය සහ එය අපැහැදිලි කරන පසුබිම් ශබ්දය අතර සම්බන්ධතාවය මනිනු ලබයි.
● සංඥාව = අර්ථවත් තොරතුරු (උදා: ඇමතුමක හඬක්, දුරේක්ෂ රූපයක තාරකාවක්).
● ශබ්දය = සංඥාව විකෘති කරන හෝ සඟවන අහඹු, අනවශ්‍ය උච්චාවචනයන් (උදා: ස්ථිතික, සංවේදක ශබ්දය, විද්‍යුත් මැදිහත්වීම්).
ගණිතමය වශයෙන්, SNR පහත පරිදි අර්ථ දක්වා ඇත:
මෙම අනුපාත විශාලත්වයේ අනුපිළිවෙලවල් ගණනාවකින් වෙනස් විය හැකි බැවින්, SNR සාමාන්‍යයෙන් ඩෙසිබල් (dB) වලින් ප්‍රකාශ වේ:
● ඉහළ SNR (උදා: 40 dB): සංඥාව ප්‍රමුඛ වන අතර, පැහැදිලි සහ විශ්වාසදායක තොරතුරු ලබා දෙයි.
● අඩු SNR (උදා: 5 dB): ශබ්දය සංඥාව යටපත් කරයි, අර්ථ නිරූපණය දුෂ්කර කරයි.
SNR ගණනය කරන්නේ කෙසේද?
ශබ්ද ප්‍රභවයන් ඇතුළත් කර ඇති ආකාරය අනුව, සංඥා-ශබ්ද අනුපාතය ගණනය කිරීම විවිධ නිරවද්‍යතා මට්ටම් සමඟ සිදු කළ හැකිය. මෙම කොටසේදී, ආකාර දෙකක් හඳුන්වා දෙනු ලැබේ: අඳුරු ධාරාව සඳහා හේතු වන එකක් සහ එය නොසලකා හැරිය හැකි යැයි උපකල්පනය කරන එකක්.
සටහන: ස්වාධීන ශබ්ද අගයන් එකතු කිරීම සඳහා ඒවා චතුරස්‍රයෙන් එකතු කිරීම අවශ්‍ය වේ. සෑම ශබ්ද ප්‍රභවයක්ම වර්ග කර, සාරාංශ කර, එකතුවේ වර්ගමූලය ගනු ලැබේ.
අඳුරු ධාරාව සමඟ සංඥා-ශබ්ද අනුපාතය
අඳුරු ධාරා ශබ්දය ඇතුළත් කිරීම අවශ්‍ය වන තරම් විශාල අවස්ථාවන්හිදී භාවිතා කළ යුතු සමීකරණය පහත දැක්වේ:
පදවල අර්ථ දැක්වීම මෙන්න:
සංඥාව (e-): මෙය ප්‍රකාශ ඉලෙක්ට්‍රෝන සඳහා උනන්දුවක් දක්වන සංඥාවයි, අඳුරු ධාරා සංඥාව අඩු කර ඇත.
මුළු සංඥාව (e-) යනු උනන්දුවක් දක්වන පික්සලයේ ඇති ප්‍රකාශ ඉලෙක්ට්‍රෝන ගණන වනු ඇත - අළු මට්ටම්වල ඒකකවල පික්සල අගය නොව. සමීකරණයේ පහළින් ඇති සංඥාවේ (e-) දෙවන අවස්ථාව වන්නේ ෆෝටෝන ඡායා ශබ්දයයි.
අඳුරු ධාරාව (DC):එම පික්සලය සඳහා අඳුරු ධාරා අගය.
t: නිරාවරණ කාලය තත්පර වලින්
σr: (අ)කැමරා ප්‍රකාරයේදී ශබ්දය කියවන්න.
නොසැලකිය හැකි අඳුරු ධාරාවක් සඳහා සංඥා-ශබ්ද අනුපාතය
කෙටි අවස්ථා වලදී (< තත්පර 1) නිරාවරණ කාලයන්, ඊට අමතරව සිසිල් කළ, ඉහළ ක්‍රියාකාරී කැමරා, අඳුරු ධාරා ශබ්දය සාමාන්‍යයෙන් කියවීමේ ශබ්දයට වඩා බෙහෙවින් අඩු වන අතර ආරක්ෂිතව නොසලකා හරිනු ලැබේ.
ඉහත අර්ථ දක්වා ඇති පරිදි පද නැවත වරක් දක්වා ඇති විට, අඳුරු ධාරා සංඥාව ශුන්‍යයට සමාන විය යුතු බැවින් එය ගණනය කර සංඥාවෙන් අඩු කිරීම අවශ්‍ය නොවන බව හැර.
මෙම සූත්‍රවල සීමාවන් සහ නැතිවූ පද
ප්‍රතිවිරුද්ධ සූත්‍ර මඟින් CCD සඳහා නිවැරදි පිළිතුරු පමණක් සපයනු ඇත සහCMOS කැමරා. EMCCD සහ තීව්‍ර කරන ලද උපාංග අතිරේක ශබ්ද ප්‍රභවයන් හඳුන්වා දෙයි, එබැවින් මෙම සමීකරණ භාවිතා කළ නොහැක. මේවා සහ අනෙකුත් දායකත්වයන් සඳහා හේතු වන වඩාත් සම්පූර්ණ සංඥා-ශබ්ද අනුපාත සමීකරණයක් සඳහා.
SNR සමීකරණවල බහුලව ඇතුළත් වන (හෝ භාවිතා කරන) තවත් ශබ්ද පදයක් වන්නේ ඡායාරූප ප්‍රතිචාර ඒකාකාර නොවීම (PRNU) යන්නයි, සමහර විට 'ස්ථාවර රටා ශබ්දය' (FPN) ලෙසද ලේබල් කර ඇත. මෙය සංවේදකය හරහා සංඥා ප්‍රතිචාරයේ සහ ප්‍රතිලාභයේ අසමානතාවය නියෝජනය කරයි, එය ප්‍රමාණවත් තරම් විශාල නම් ඉහළ සංඥා වලදී ප්‍රමුඛ විය හැකි අතර, SNR අඩු කරයි.
මුල් කාලීන කැමරාවලට ඇතුළත් කිරීමට අවශ්‍ය තරම් සැලකිය යුතු PRNU තිබුණද, බොහෝ නවීනවිද්‍යාත්මක කැමරාෆෝටෝන වෙඩි ශබ්දයට වඩා බෙහෙවින් අඩු දායකත්වයක් ලබා දීමට ප්‍රමාණවත් තරම් අඩු PRNU ඇති අතර, විශේෂයෙන් පුවරුවේ නිවැරදි කිරීම් යෙදීමෙන් පසුව. එබැවින් දැන් එය සාමාන්‍යයෙන් SNR ගණනය කිරීම් වලදී නොසලකා හරිනු ලැබේ. කෙසේ වෙතත්, PRNU තවමත් සමහර කැමරා සහ යෙදුම් සඳහා වැදගත් වන අතර, සම්පූර්ණත්වය සඳහා වඩාත් දියුණු SNR සමීකරණයට ඇතුළත් කර ඇත. මෙයින් අදහස් කරන්නේ සපයා ඇති සමීකරණ බොහෝ CCD/CMOS පද්ධති සඳහා ප්‍රයෝජනවත් වන නමුත් විශ්වීය වශයෙන් අදාළ වන ලෙස නොසැලකිය යුතු බවයි.
SNR ගණනය කිරීම් වලදී ශබ්ද වර්ග
SNR ගණනය කිරීම යනු සංඥාවක් තනි ශබ්ද අගයකට සංසන්දනය කිරීම පමණක් නොවේ. ප්‍රායෝගිකව, බහු ස්වාධීන ශබ්ද ප්‍රභවයන් දායක වන අතර ඒවා තේරුම් ගැනීම අත්‍යවශ්‍ය වේ.
වෙඩි ශබ්දය
● සම්භවය: ෆෝටෝන හෝ ඉලෙක්ට්‍රෝන වල සංඛ්‍යානමය පැමිණීම.
● සංඥාවේ වර්ගමූලය සහිත පරිමාණයන්.
● ෆෝටෝන-සීමිත ප්‍රතිබිම්බකරණයේ (තාරකා විද්‍යාව, ප්‍රතිදීප්ත අන්වීක්ෂය) ප්‍රමුඛ වේ.
තාප ශබ්දය
● එය ජොන්සන්-නයික්විස්ට් ශබ්දය ලෙසද හැඳින්වේ, ප්‍රතිරෝධකවල ඉලෙක්ට්‍රෝන චලිතය මගින් නිපදවනු ලැබේ.
● උෂ්ණත්වය සහ කලාප පළල සමඟ වැඩි වේ.
● ඉලෙක්ට්‍රොනික හා රැහැන් රහිත සන්නිවේදනයේ වැදගත්.
අඳුරු ධාරා ශබ්දය
● සංවේදක තුළ අඳුරු ධාරාවේ අහඹු විචලනය.
● දිගු නිරාවරණ හෝ උණුසුම් අනාවරක වලදී වඩාත් වැදගත් වේ.
● සංවේදකය සිසිල් කිරීමෙන් අඩු කර ඇත.
ශබ්දය කියවන්න
● ඇම්ප්ලිෆයර් වලින් ශබ්දය සහ ඇනලොග්-ඩිජිටල් පරිවර්තනය.
● කියවීමකට ස්ථාවරයි, අඩු සංඥා තන්ත්‍රවලදී ඉතා වැදගත්.
ප්‍රමාණකරණ ශබ්දය
● ඩිජිටල්කරණය (විවික්ත මට්ටම් දක්වා වට කිරීම) මගින් හඳුන්වා දෙන ලදී.
● අඩු-බිට්-ගැඹුරු පද්ධති සඳහා වැදගත් වේ (උදා: 8-බිට් ශ්‍රව්‍ය).
පාරිසරික/පද්ධති ශබ්දය
● EMI, හරස් කතා, බල සැපයුම් රැළිය.
● පලිහ/බිම්කරණය දුර්වල නම් ආධිපත්‍යය දැරිය හැක.
මේවායින් ප්‍රමුඛ වන්නේ කුමක්දැයි තේරුම් ගැනීම නිවැරදි සූත්‍රය සහ අවම කිරීමේ ක්‍රමය තෝරා ගැනීමට උපකාරී වේ.
SNR ගණනය කිරීමේදී නිතර සිදුවන වැරදි
ප්‍රතිබිම්බනයේදී සංඥා-ශබ්ද අනුපාතය ඇස්තමේන්තු කිරීම සඳහා බොහෝ 'කෙටිමං' ක්‍රම සොයා ගැනීම පහසුය. මේවා ප්‍රතිවිරුද්ධ සමීකරණවලට වඩා අඩු සංකීර්ණ වන අතර, කියවීමේ ශබ්දය වැනි කැමරා පරාමිතීන් පිළිබඳ දැනුමක් අවශ්‍ය කිරීමට වඩා රූපයකින්ම පහසුවෙන් ව්‍යුත්පන්න කිරීමට ඉඩ සලසයි, නැතහොත් දෙකම. අවාසනාවකට මෙන්, මෙම ක්‍රමවලින් සෑම එකක්ම වැරදි විය හැකි අතර, විකෘති සහ ප්‍රයෝජනවත් නොවන ප්‍රතිඵලවලට තුඩු දෙනු ඇත. සෑම අවස්ථාවකදීම ප්‍රතිවිරුද්ධ සමීකරණ (හෝ උසස් අනුවාදය) භාවිතා කළ යුතු බව තරයේ අවවාද කෙරේ.
වඩාත් පොදු ව්‍යාජ කෙටිමං කිහිපයක් අතරට:
1、අළු මට්ටම්වලින් සංඥා තීව්‍රතාවය සහ පසුබිම් තීව්‍රතාවය සංසන්දනය කිරීම. මෙම ප්‍රවේශය උපරිම තීව්‍රතාවයක් පසුබිම් තීව්‍රතාවයකට සංසන්දනය කිරීමෙන් කැමරා සංවේදීතාව, සංඥා ශක්තිය හෝ සංඥාවකට ශබ්ද අනුපාතය විනිශ්චය කිරීමට උත්සාහ කරයි. කැමරා ඕෆ්සෙට් වල බලපෑම අත්තනෝමතික ලෙස පසුබිම් තීව්‍රතාවය සැකසිය හැකි අතර, ලාභය අත්තනෝමතික ලෙස සංඥා තීව්‍රතාවය සැකසිය හැකි අතර, සංඥාව හෝ පසුබිම තුළ ශබ්දයේ දායකත්වයක් නොසලකන බැවින් මෙම ප්‍රවේශය ගැඹුරින් දෝෂ සහිතය.
2、පසුබිම් පික්සල ප්‍රදේශයක සම්මත අපගමනය මගින් සංඥා උච්චයන් බෙදීම. නැතහොත්, රේඛීය පැතිකඩකින් හෙළි වන පසුබිමේ දෘශ්‍ය ශබ්දයට උච්ච අගයන් සංසන්දනය කිරීම. බෙදීමට පෙර අගයන්ගෙන් ඕෆ්සෙට් නිවැරදිව අඩු කර ඇති බව උපකල්පනය කළහොත්, මෙම ප්‍රවේශයේ වඩාත්ම වැදගත් අනතුර වන්නේ පසුබිම් ආලෝකය පැවතීමයි. ඕනෑම පසුබිම් ආලෝකයක් සාමාන්‍යයෙන් පසුබිම් පික්සලවල ශබ්දය ආධිපත්‍යය දරයි. තවද, වෙඩි ශබ්දය වැනි උනන්දුවක් දක්වන සංඥාවේ ශබ්දය ඇත්ත වශයෙන්ම කිසිසේත් නොසැලකේ.
3、 උනන්දුවක් දක්වන පික්සලවල මධ්‍යන්‍ය සංඥාව එදිරිව පික්සල අගයන්හි සම්මත අපගමනය: අසල්වැසි පික්සල හෝ අනුප්‍රාප්තික රාමු හරහා උච්ච සංඥාවක් කොපමණ වෙනස් වේද යන්න සංසන්දනය කිරීම හෝ නිරීක්ෂණය කිරීම අනෙකුත් කෙටිමං ක්‍රමවලට වඩා නිවැරදි වීමට ආසන්නයි, නමුත් ශබ්දයෙන් ව්‍යුත්පන්න නොවන සංඥාවේ වෙනසක් වැනි අගයන් විකෘති කරන වෙනත් බලපෑම් වළක්වා ගැනීමට අපහසුය. සංසන්දනය කිරීමේදී අඩු පික්සල ගණන නිසා මෙම ක්‍රමය ද සාවද්‍ය විය හැකිය. ඕෆ්සෙට් අගය අඩු කිරීම ද අමතක නොකළ යුතුය.
4, ප්‍රකාශ ඉලෙක්ට්‍රෝනවල තීව්‍රතා ඒකක බවට පරිවර්තනය නොකර හෝ ඕෆ්සෙට් ඉවත් නොකර SNR ගණනය කිරීම: ෆෝටෝන වෙඩි ශබ්දය සාමාන්‍යයෙන් විශාලතම ශබ්ද ප්‍රභවය වන අතර මිනුම් සඳහා කැමරාවේ ඕෆ්සෙට් සහ ලාභය පිළිබඳ දැනුම මත රඳා පවතින බැවින්, SNR ගණනය කිරීම් සඳහා ප්‍රකාශ ඉලෙක්ට්‍රෝන වෙත නැවත ගණනය කිරීම වළක්වා ගත නොහැක.
5, ඇසින් SNR විනිශ්චය කිරීම: සමහර අවස්ථාවලදී ඇසින් SNR විනිශ්චය කිරීම හෝ සංසන්දනය කිරීම ප්‍රයෝජනවත් විය හැකි නමුත්, අනපේක්ෂිත අන්තරායන් ද ඇත. ඉහළ අගයක් ඇති පික්සලවල SNR විනිශ්චය කිරීම අඩු අගයක් හෝ පසුබිම් පික්සලවලට වඩා දුෂ්කර විය හැකිය. වඩාත් සියුම් බලපෑම් ද කාර්යභාරයක් ඉටු කළ හැකිය: උදාහරණයක් ලෙස, විවිධ පරිගණක මොනිටරවලට ඉතා වෙනස් වෙනසකින් රූප විදැහුම් කළ හැකිය. තවද, මෘදුකාංගයේ විවිධ විශාලන මට්ටම්වල රූප ප්‍රදර්ශනය කිරීමෙන් ශබ්දයේ දෘශ්‍ය පෙනුමට සැලකිය යුතු ලෙස බලපෑම් කළ හැකිය. විවිධ වස්තු අවකාශ පික්සල් ප්‍රමාණ සමඟ කැමරා සංසන්දනය කිරීමට උත්සාහ කරන විට මෙය විශේෂයෙන් ගැටළු සහගතය. අවසාන වශයෙන්, පසුබිම් ආලෝකය පැවතීම SNR දෘශ්‍යමය වශයෙන් විනිශ්චය කිරීමට ගන්නා ඕනෑම උත්සාහයක් අවලංගු කළ හැකිය.
SNR හි යෙදුම්
SNR යනු පුළුල් පරාසයක යෙදුම් සහිත විශ්වීය මිනුමකි:
● ශ්‍රව්‍ය සහ සංගීත පටිගත කිරීම: පටිගත කිරීම්වල පැහැදිලි බව, ගතික පරාසය සහ විශ්වාසවන්තභාවය තීරණය කරයි.
● රැහැන් රහිත සන්නිවේදනය: SNR බිට් දෝෂ අනුපාත (BER) සහ දත්ත ප්‍රතිදානය සමඟ සෘජුවම සම්බන්ධ වේ.
● විද්‍යාත්මක ප්‍රතිබිම්බකරණය: තාරකා විද්‍යාවේදී, පසුබිම් අහසේ දීප්තියට එරෙහිව දුර්වල තරු හඳුනා ගැනීම සඳහා ඉහළ SNR අවශ්‍ය වේ.
● වෛද්‍ය උපකරණ: සංඥා සහ භෞතික විද්‍යාත්මක ශබ්දය වෙන්කර හඳුනා ගැනීම සඳහා ECG, MRI සහ CT ස්කෑන් ඉහළ SNR මත රඳා පවතී.
● කැමරා සහ ඡායාරූපකරණය: පාරිභෝගික කැමරා සහ විද්‍යාත්මක CMOS සංවේදක දෙකම අඩු ආලෝක තත්ත්වයන් තුළ කාර්ය සාධනය මිණුම් සලකුණු කිරීමට SNR භාවිතා කරයි.
SNR වැඩි දියුණු කිරීම
SNR ඉතා වැදගත් මිනුමක් වන බැවින්, එය වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා සැලකිය යුතු උත්සාහයක් දැරීමට සිදුවේ. උපාය මාර්ග අතරට:
දෘඩාංග ප්‍රවේශයන්
● අඩු අඳුරු ධාරාවක් සහිත වඩා හොඳ සංවේදක භාවිතා කරන්න.
● EMI අඩු කිරීම සඳහා ආවරණ සහ බිම් ආවරණ යොදන්න.
● තාප ශබ්දය මැඩපැවැත්වීම සඳහා සිසිල් අනාවරක.
මෘදුකාංග ප්‍රවේශයන්
● අනවශ්‍ය සංඛ්‍යාත ඉවත් කිරීමට ඩිජිටල් පෙරහන් යොදන්න.
● බහු රාමු හරහා සාමාන්‍යකරණය භාවිතා කරන්න.
● රූපකරණයේදී හෝ ශ්‍රව්‍ය සැකසීමේදී ශබ්දය අඩු කිරීමේ ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරන්න.
පික්සල් බිනින් කිරීම සහ SNR මත එහි බලපෑම
බින් කරන ලද සහ බින් නොකරන ලද කැමරාවල ශබ්ද ක්‍රියාකාරිත්වය සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් විය හැකි බැවින්, සංඥා-ශබ්ද අනුපාතයට බින් කිරීමේ බලපෑම කැමරා තාක්ෂණය සහ සංවේදක හැසිරීම මත රඳා පවතී.
CCD කැමරාවලට යාබද පික්සලවල ආරෝපණය 'චිපයේ' සාරාංශ කළ හැක. කියවීමේ ශබ්දය ඇති වන්නේ එක් වරක් පමණි, නමුත් එක් එක් පික්සලයෙන් ලැබෙන අඳුරු ධාරා සංඥාව ද සාරාංශ කරනු ලැබේ.
බොහෝ CMOS කැමරා චිපයෙන් පිටත බිනින් කිරීම සිදු කරයි, එනම් අගයන් පළමුව මනිනු ලැබේ (සහ කියවන ශබ්දය හඳුන්වා දෙනු ලැබේ), පසුව ඩිජිටල් ලෙස සාරාංශ කරනු ලැබේ. එවැනි සාරාංශ සඳහා කියවන ශබ්දය සාරාංශ කළ පික්සල ගණනේ වර්ගමූලයෙන් ගුණ කිරීමෙන් වැඩි වේ, එනම් 2x2 බිනින් කිරීම සඳහා 2 ක සාධකයකින්.
සංවේදකවල ශබ්ද හැසිරීම සංකීර්ණ විය හැකි බැවින්, ප්‍රමාණාත්මක යෙදුම් සඳහා කැමරාවේ ඕෆ්සෙට්, ලාභය සහ කියවීමේ ශබ්දය බින් කළ ආකාරයෙන් මැනීම සහ සංඥා-ශබ්ද අනුපාත සමීකරණය සඳහා මෙම අගයන් භාවිතා කිරීම සුදුසුය.
නිගමනය
සංඥා-ශබ්ද අනුපාතය (SNR) විද්‍යාව, ඉංජිනේරු විද්‍යාව සහ තාක්ෂණයේ වැදගත්ම මිනුම් වලින් එකකි. දුරකථන ඇමතුම්වල පැහැදිලි බව නිර්වචනය කිරීමේ සිට දුරස්ථ මන්දාකිණි හඳුනා ගැනීම සක්‍රීය කිරීම දක්වා, SNR මිනුම් සහ සන්නිවේදන පද්ධතිවල ගුණාත්මකභාවය තහවුරු කරයි. SNR ප්‍රගුණ කිරීම යනු සූත්‍ර කටපාඩම් කිරීම පමණක් නොවේ - එය උපකල්පන, සීමාවන් සහ සැබෑ ලෝකයේ හුවමාරු තේරුම් ගැනීමයි. මෙම දෘෂ්ටිකෝණයෙන්, ඉංජිනේරුවන්ට සහ පර්යේෂකයන්ට ඝෝෂාකාරී තත්වයන් තුළ පවා අර්ථවත් අවබෝධයක් ලබා ගන්නා වඩාත් විශ්වාසදායක මිනුම් සහ සැලසුම් පද්ධති කළ හැකිය.
තව දැන ගැනීමට අවශ්‍යද? අදාළ ලිපි බලන්න:
ටක්සන් ෆොටෝනික්ස් සමාගම, සීමාසහිත. සියලුම හිමිකම් ඇවිරිණි. උපුටා දක්වන විට, කරුණාකර මූලාශ්‍රය පිළිගන්න:www.ටක්සන්.කොම්
