Авторитетность издания
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
Программно-реализуемые алгоритмы нелинейной фильтрации цифровых изображений
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Самойлин Е.А. (es977@mail.ru) - Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (профессор), Воронеж, Россия, доктор технических наук | |
Ключевое слово: |
|
Ключевое слово: |
|
Количество просмотров: 17569 |
Версия для печати Выпуск в формате PDF (1.30Мб) |
К настоящему времени созданы и продолжают развиваться различные оптические и оптико-электронные системы с цифровой обработкой изображений [1-3]. Цифровая обработка обладает несомненными преимуществами перед традиционной аналоговой и позволяет получать изображения с более высокими характеристиками качества. Между тем для многих практических условий функционирования оптико-электронных устройств с цифровой обработкой является характерным возникновение на изображениях нежелательных искажений, получивших наименование импульсных шумов (ИШ) [1]. ИШ на изображении представляют собой случайные на интервале квантования яркости отклонения амплитуды некоторых элементов растра, то есть появление сбойных, или испорченных пикселей. Для фильтрации ИШ наиболее приемлем медианный алгоритм обработки, при котором выходной сигнал фильтра определяется как медиана (срединное значение) элементов, попавших в скользящее окно или апертуру. Как известно [1,2], медианная обработка является инвариантной по пространству процедурой, то есть все области изображения подвергаются ранговому упорядочиванию. Если ИШ локализованы на каком-либо отдельном участке изображения, медианной обработке будут подвергнуты все области, что приведет к неизбежным искажениям мелких деталей на изображении. Выходом из этой ситуации может быть разделение процедуры фильтрации на два этапа – предварительное пространственное оценивание ИШ и восстановление сигналов исключительно в местах сбойных пикселей изображения. Кроме того, из-за широкого распространения компьютерной обработки изображений процедуры фильтрации должны предполагать программную реализацию алгоритмов. Рассмотрим математические модели изображений и ИШ. Используемая модель цифрового (со строками
где Значения яркости элементов изображения
где Изображение, искаженное воздействием шума, в общем случае описывается выражением:
где Положим
где
Появления Задачу фильтрации изображений сформулируем следующим образом. Необходимо синтезировать алгоритм обработки зашумленного изображения
при котором минимизировалась бы норма невязки между
Алгоритм оценивания ИШ Оценивание ИШ по пространству на изображении возможно проводить в два этапа. На первом этапе необходимо выполнить операцию выделения полезных сигнальных перепадов яркости (контуров объектов), после чего изображение будет состоять как из элементов, принадлежащих контурам, так и элементов, являющихся шумовыми пикселями. В предлагаемом алгоритме оценивания ИШ можно использовать любые процедуры выделения контуров изображений [4-6]. Рассмотрим алгоритм определения контурных признаков изображений [6], где решение о соответствии элемента Работа алгоритма выглядит следующим образом. На первом шаге для каждого
где На втором шаге на основе величин (8) вычисляется бинарная матрица
где
При занижении значения порога P относительно расчетного (10) наблюдается нежелательное утолщение контуров, а при завышении – их необнаружение на изображении. Таким образом, единицы бинарной матрицы На втором этапе необходимо выполнить процедуру отделения элементов ИШ от элементов, являющихся полезными контурами. Это несложно осуществить на основе гипотезы о том, что элементы контура какого-либо объекта всегда имеют смежные единичные значения матрицы
где символы Таким образом, результатом вычислительной процедуры (8)-(11) будет бинарная матрица Алгоритмы нелинейной фильтрации изображений Оптимальное в смысле (7) восстановление значений уровня яркости в испорченных пикселях (координатах шума Алгоритм 1. Избирательное по пространству с учетом (8)-(11) усреднение по окрестности:
В выражении (12) Алгоритм 2. Избирательная по пространству с учетом (8)-(11) медиана окрестности:
Таким образом, последовательность выражений (8)-(12) либо (8)-(11), (13) будет определять искомый оператор F (6), (7) для фильтрации изображений. Численное исследование предлагаемых программно-реализуемых алгоритмов фильтрации проводилось в среде MathCAD 11. Для обработки были выбраны самые различные цифровые изображения в виде модели (1)-(2), зашумленные ИШ в соответствии с законом (3)-(5). Наиболее приемлемое значение порога (10) составило При оценивании эффективности предлагаемых алгоритмов фильтрации в качестве критерия невязки изображений
Перед фильтрацией исходные изображения искусственно зашумлялись в соответствии с моделью (3)-(5). Вычисление критериальных показателей (14) проведено при различной зашумленности (интенсивности) ИШ
то есть отношения числа искаженных шумом элементов изображения к их общему количеству. Исследование проводилось в наиболее характерном диапазоне Результаты численных исследований и обработки изображений позволяют сделать вывод о том, что предложенные алгоритмы нелинейной пространственно-избирательной фильтрации являются более эффективными, чем аналогичные традиционные. Предлагаемые алгоритмы достаточно легко реализуемы программно и могут использоваться в различных компьютерных системах и самостоятельных программных модулях для обработки цифровых изображений. Список литературы 1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с. 2. Сойфер В.А., Гашников М.В., Глумов Н.И. и др. Методы компьютерной обработки изображений. – М.: Физматлит, 2001. – 784 с. 3. Дьяконов В.П., Абраменкова И.В. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. – СПб: Питер, 2002. – 608 с. 4. Серпенинов О.В., Самойлин Е.А., Банников А.В. Нейропрограммный алгоритм предварительной обработки изображений в условиях шумов. // Программные продукты и системы. - 2003. - № 2. - С. 17-19. 5. Самойлин Е.А. Нейросетевой метод определения информативных признаков полутоновых изображений // Изв. вузов. Северо-Кавказский регион. Сер. Технические науки. - 2004. - № 1. - С. 7-9. 6. Самойлин Е.А. Нелинейные алгоритмы фильтрации импульсного шума на изображениях // Автометрия. - 2005. -Т. 41. - № 5. - С. 26-32. 7. Самойлин Е.А. Оценка эффективности программных методов обработки изображений // Программные продукты и системы. - 2003. - № 4. - С. 34-37. |
Постоянный адрес статьи: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=431 |
Версия для печати Выпуск в формате PDF (1.30Мб) |
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2006 год. |
Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик:
- Основные характеристики методики АДЕСА-2 для разработки информационных систем и возможности ее практического применения
- Зарубежные базы данных по программным средствам вычислительной техники
- Реализация теней с помощью библиотеки OpenGL
- Системное тестирование программных изделий
- Статическая обработка спецификаций программных систем реального времени
Назад, к списку статей