Два метода адаптивной медианной фильтрации импульсного шума на изображениях

Два метода адаптивной медианной фильтрации импульсного шума на изображениях

Автор: Червяков Николай Иванович, Ляхов Павел Алексеевич, Оразаев Анзор Русланович

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов

Статья в выпуске: 4 т.42, 2018 года.

Бесплатный доступ

В статье предложены два новых метода адаптивной медианной фильтрации импульсного шума в изображениях. Первый метод основан на совместном применении итеративной обработки и преобразования результата медианной фильтрации на основе распределения Лоренца. Второй метод использует альтернативные маски медианного фильтра, рассчитанные с использованием метрики Евклида. Такой подход позволил уменьшить размер обрабатываемой области без потери качества обработки для шумов с низкой интенсивностью. В экспериментальной части статьи приведены результаты сравнения качества работы предложенных методов с известными. Для моделирования были использованы 3 различных изображения, искаженные импульсным шумом с вероятностями искажения пикселей от 1 % до 99 % включительно. Численная оценка качества очистки изображений от шума на основе пикового отношения сигнала к шуму (PSNR) и индекса структурного сходства (SSIM) показала, что предложенные методы показывают лучший результат обработки во всех рассмотренных случаях по сравнению с известными подходами. Полученные в статье результаты могут найти широкое практическое применение в обработке спутниковых и медицинских изображений, геофизических данных и других приложениях цифровой обработки изображений.

Еще

Обработка изображений, шум в системах визуализации, импульсный шум, фильтры, медианный фильтр, адаптивный фильтр

Короткий адрес: https://sciup.org/140238428

IDR: 140238428   |   DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-4-667-678

Список литературы Два метода адаптивной медианной фильтрации импульсного шума на изображениях

  • Gonzalez, R.C. Digital image processing/R.C. Gonzalez, R.E. Woods. -3rd ed. -Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2007. -P. 976. -ISBN: 978-0-13-168728-8.
  • Gonzalez, R.C. Digital image processing using MATLAB/R.C. Gonzalez, R.E. Woods, S.L. Eddins. -2nd ed. -Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, Inc., 2010. -P. 344. -ISBN: 978-0-9820854-0-0.
  • Bovik, A.C. Handbook of image and video processing/A.C. Bovik. -Orlando, FL: Academic Press, 2010. -P. 1372. -ISBN: 978-0-12-119792-6.
  • Tukey, J.W. Exploratory data analysis/J.W. Tukey. -Reading, MA: Pearson, 1977. -ISBN: 978-0-201-07616-5.
  • Ko, S.-J. Center weighted median filters and their applications to image enhancement/S.-J. Ko, Y.H. Lee//IEEE Transactions on Circuits and Systems. -1991. -Vol. 38, Issue 9. -P. 984-993. - DOI: 10.1109/31.83870
  • Wang, Z. Progressive switching median filter for the removal of impulse noise from highly corrupted images/Z. Wang, D. Zhang//IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing. -1999. -Vol. 46, Issue 1. -P. 78-80. - DOI: 10.1109/82.749102
  • Hwang, H. Adaptive median filters: new algorithms and results/H. Hwang, R.A. Haddad//IEEE Transactions on Image Processing. -1995. -Vol. 4, Issue 4. -P. 499-502. - DOI: 10.1109/83.370679
  • Lu, C.-T. Removal of salt-and-pepper noise in corrupted image using three-values-weighted approach with variable-size-window/C.-T. Lu, Y.-Y. Chen, L.-L. Wang, C.-F. Chang//Pattern Recognition Letters. -2016. -Vol. 80. -P. 188-199. - DOI: 10.1016/j.patrec.2016.06.026
  • Fabijańska, A. Noise adaptive switching median-based filter for impulse noise removal from extremely corrupted images/A. Fabijańska, D. Sankowski//IET Image Processing. -2011. -Vol. 5, Issue 5. -P. 472-480. - DOI: 10.1049/iet-ipr.2009.0178
  • Ng, P.-E. A switching median filter with boundary discriminative noise detection for extremely corrupted images/P.-E. Ng, K.-K. Ma//IEEE Transactions on Image Processing. -2006. -Vol. 15, Issue 6. -P. 1506-1516. - DOI: 10.1109/TIP.2005.871129
  • Peixuan, Z. A new adaptive weighted mean filter for removing salt-and-pepper noise/Z. Peixuan, L. Fang//IEEE Signal Processing Letters. -2014. -Vol. 21, Issue 10. -P. 1280-1283. - DOI: 10.1109/LSP.2014.2333012
  • Roy, A. Combination of adaptive vector median filter and weighted mean filter for removal of high-density impulse noise from colour images/A. Roy, J. Singha, L. Manam, R.H. Laskar//IET Image Processing. -2017. -Vol. 11, Issue 6. -P. 352-361. - DOI: 10.1049/iet-ipr.2016.0320
  • Toh, K.K.V. Noise adaptive fuzzy switching median filter for salt-and-pepper noise reduction/K.K.V. Toh, N.A.M. Isa//IEEE Signal Processing Letters. -2010. -Vol. 17, Issue 3. -P. 281-284. - DOI: 10.1109/LSP.2009.2038769
  • Hsieh, M.-H. Fast and efficient median filter for removing 1-99% levels of salt-and-pepper noise in images/M.-H. Hsieh, F.-C. Cheng, M.-C. Shie, S.-J. Ruan//Engineering Applications of Artificial Intelligence. -2013. -Vol. 26, Issue 4. -P. 1333-1338. - DOI: 10.1016/j.engappai.2012.10.012
  • Vijaykumar, V.R. High density impulse noise removal using robust estimation based filter/V.R. Vijaykumar, P.T. Vanathi, P. Kanagasabapathy, D. Ebenezer//IAENG International Journal of Computer Science. -2008. -Vol. 35, Issue 3. -P. 259-266.
  • Jourabloo, A. New algorithms for recovering highly corrupted images with impulse noise/A. Jourabloo, A.H. Feghahati, M. Jamzad//Scientia Iranica. -2012. Vol. 19, Issue 6. -P. 1738-1745. - DOI: 10.1016/j.scient.2012.07.016
  • Chen, Y. Structure-adaptive fuzzy estimation for random-valued impulse noise suppression/Y. Chen, Y. Zhang, J. Yang, H. Shu, L. Luo, J. Coatrieux, Q. Feng,//IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. -2018. -Vol. 28, Issue 2. -P. 414-427. - DOI: 10.1109/TCSVT.2016.2615444
  • Srinivasan, K.S. A new fast and efficient decision-based algorithm for removal of high-density impulse noises/K.S. Srinivasan, D. Ebenezer//IEEE Signal Processing Letters. -2007. -Vol. 14, Issue 3. -P. 189-192. - DOI: 10.1109/LSP.2006.884018
  • Brownrigg, D.R.K. The weighted median filter//Communications of the ACM. -1984. -Vol. 27, Issue 8. -P. 807-818. - DOI: 10.1145/358198.358222
  • Yin, L. Weighted median filters: a tutorial/L. Yin, R. Yang, M. Gabbouj, Y. Neuvo//IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing. -1996. -Vol. 43, Issue 3. -P. 157-192. - DOI: 10.1109/82.486465
  • Zhou, H. Weighted FIR median hybrid filters for image processing/H. Zhou, B. Zeng, Y. Neuvo//Proceedings of the International Conference on Circuits and Systems. -1991. -P. 793-796. - DOI: 10.1109/CICCAS.1991.184480
  • Chen, T. Adaptive impulse detection using center-weighted median filters/T. Chen, H.R. Wu//IEEE Signal Processing Letters. -2001. -Vol. 8, Issue 1. -P. 1-3. - DOI: 10.1109/97.889633
  • Chan, R.H. An iterative procedure for removing random-valued impulse noise/R.H. Chan, Ch. Hu, M. Nikolova//IEEE Signal Processing Letters. -2004. -Vol. 11, Issue 12. -P. 921-924. - , DOI: 10.1109/LSP.2004.838190
  • Black, M.J. On the unification of line processes, outlier rejection, and robust statistics with applications in early vision/M.J. Black, A. Rangarajan//International Journal of Computer Vision. -1996. -Vol. 19, Issue 1. -P. 57-91. - DOI: 10.1007/BF00131148
  • Jähne, B. Digital image processing/B. Jähne. -Berlin, Heidelberg: Springer, 2005. -P. 584. -ISBN: 978-3-540-24035-8.
  • Jelodari, P.T. FPGA implementation of an adaptive window size image impulse noise suppression system/P.T. Jelodari, M.P. Kordasiabi, S. Sheikhaei, B. Forouzandeh//Journal of Real-Time Image Processing. -2017. -P. 1-12. - DOI: 10.1007/s11554-017-0705-4
  • Wang, Z. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity/Z. Wang, A.C. Bovik, H.R. Sheikh, E.P. Simoncelli//IEEE Transactions on image processing. -2004. -Vol. 13, Issue 4. -P. 600-612. - DOI: 10.1109/TIP.2003.819861
  • Bitbucket . -URL: https://bitbucket.org/anzor_orazaev/mmm/src/master/(дата обращения 25.04.2018).
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©