Об обработке зашумленных контрастных изображений

Бесплатный доступ

Рассматривается проблема подавления шума на резком перепаде яркости в цифровых зашумленных контрастных изображениях. Цифровые изображения, получаемые при оцифровке аналогового сигнала цифровой фотоматрицей, помимо полезного сигнала имеют шумовую составляющую. Причем для получения привычного нам цифрового изображения в стандартной цветовой модели RGB к изображению полученному с цифровой фотоматрицы необходимо применить интерполяционный алгоритм, называемый демозаикой. Вследствие таких преобразований гауссовость распределения шума в цифровом зашумленном изображении нарушается. Использование стандартной модели представления изображения в цифровом виде для подавления шума является не целесообразным. Для более эффективного подавления шума цифровое изображение переводится из цветовой модели RGB в цветовую модель HSV или LAB, в которых можно отдельно фильтровать яркостную и цветовую составляющую цифрового шума. Подавление цветового шума происходит в цветовых каналах изображения с применением фильтра Гаусса. Подавление шума в яркостном канале цифрового изображения является более сложной задачей, в особенности на границе резкого перепада яркостей. Для подавления яркостного шума в контрастных изображениях предлагается использовать нелинейный фильтр на основе обобщенного метода наименьших модулей (ОМНМ). Описан процесс сглаживания контрастного зашумленного перепада ОМНМ-фильтром и показана его эффективность в сравнении с медианной фильтрацией.

Еще

Зашумленное контрастное изображение, негауссовость распределения шума, подавление шума, фильтрация изображений, контрастный перепад, обобщенный метод наименьших модулей

Короткий адрес: https://sciup.org/147234120

IDR: 147234120   |   DOI: 10.14529/mmph210102

Список литературы Об обработке зашумленных контрастных изображений

  • Гонсалес, Р.С. Цифровая обработка изображений / Р.С. Гонсалес, Р.Е. Вудс. - М.: Техносфера, 2012. - 1104 с.
  • Прэтт, У. Цифровая обработка изображений: в 2-х кн. / У. Прэтт, Д.С. Лебедев. - М.: Мир, 1982. - Кн. 1. - 310 с.; кн. 2. - 790 с.
  • Ярославский, Л.П. Введение в цифровую обработку изображений / Л.П. Ярославский. -М.: Советское радио, 1979. - 312 с.
  • Никитин, В.В. Телевидение в системах физической защиты / В.В. Никитин, А.К. Цыцулин. - СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2001. - 132 с.
  • Применение переключающихся медианных фильтров для восстановления зашумленных изображений / С.С. Бухтояров, А.Л. Приоров, И.В. Апальков, В.В. Хрящев // Вопросы радиоэлектроники: Серия общетехническая. - 2006. - Т. 4, № 2. - С. 137-147.
  • Мамаев, Н.В. HeNLM-LA: Локально-адаптивный алгоритм нелокального среднего на основе разложения по функциям Эрмита / Н.В. Мамаев, А.С. Лукин, Д.В. Юрин // Программирование. - 2014. - Т. 40, № 4. - С. 46-54.
  • Surin, V.A. Research of properties of digital noise in contrast images / V.A. Surin, A.N. Tyrsin // CEUR Workshop Proceeding. - 2016. - Vol. 1710. - P. 340-348. http://ceur-ws.org/Vol-1710/paper34.pdf
  • Television noise reduction IC / G. de Haan, T.G. Kwaaitaal-Spassova, M.M. Larragy et al. // IEEE Transactions on Consumer Electronics. - 1998. - Vol. 44, no. 1. - pp. 143-154.
  • Синтез цвета. Фотокинотехника: Энциклопедия / гл. ред. Е.А. Иофис. - М.: Советская энциклопедия, 1981. - 447 с.
  • Devies, A. Digital Imaging for Photographers / A. Davies, P. Fennessy // Focal Press. - 2001. -Paperback. - 214 p.
  • CIE Recommendations on Uniform Color Spaces, Color Difference Equations, Psychometric Color Terms, Supplement 2 to CIE publication 15 (E1.3.1) 1971/(TC1.3). Central Bureau of the Commission Internationale de l'Eclairage (Vienna, Austria). - 1978.
  • Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. Преобразования и медианные фильтры / Т.С. Хуанг, Дж.-О. Эклунд, Г.Дж. Нуссбаумер и др. - М.: Радио и связь, 1984. - 221 с.
  • Tukey, J.W. Discussion, Emphasizing the Connection Between Analysis of Variance and Spectrum Analysis / J.W. Tukey // Technometrics. - Vol. 3, no. 2. - P. 191-219.
  • Сурин, В.А. Модель нелинейного фильтра для цифровой обработки контрастных изображений / В.А. Сурин, А Н. Тырсин // Автометрия. - 2018. - Т. 54, № 2. - С. 54-62.
  • Тырсин, А.Н. Робастное построение регрессионных зависимостей на основе обобщенного метода наименьших модулей / А.Н. Тырсин // Записки научных семинаров ПОМИ РАН. - 2005. -Т. 328. - С. 236-250.
Еще
Статья научная