350 rub
Journal Achievements of Modern Radioelectronics №6 for 2012 г.
Article in number:
Multicriteria method of smoothing the two-dimensional signals in a limited amount of a priori information
Authors:
E.A. Semenishchev, I.S. Shraifel, V.I. Marchuk, I.A. Toropov
Abstract:
The development and widespread adoption of digital communication systems, the use of new light-sensitive matrices, as well as the creation of automated control systems with cameras, make an urgent task denoising of the action in images. The main causes of the noise component in the digital image can be considered: the lack of illumination of the subject, a limited number of active light-sensitive elements, a linear or inaccurate gamma correction, inhomogeneity of the crystal lattice and the impurities in it; noise analog electronics (analog-digital conversion, noise amplifiers, light-sensitive binding matrix), etc. The presence of noise in the image, making it difficult to perception. The most noticeable is the noise component in the plain areas of the image. Preserving boundaries for image filtering is also an important task. In this connection, the simultaneous reduction of the noise component of the image while preserving the boundaries of objects and highly detailed parts in a limited amount of a priori information about the useful and noise components is an important task. In the paper a multi-criteria method for smoothing two-dimensional digital signals. Studies have shown that the estimates obtained in the processing of the target function has an extremum, prove its strict convexity. Expressions are given for finding the smoothed values of the two-dimensional digital signal by the proposed method.
Pages: 35-39
References
  1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений // М.: Техносфера. 2005.
  2. Chatterjee, P., Milanfar, P., Is Denoising Dead - // IEEE transactions on image processing. 2010. V. 19. № 4. P. 895-907.
  3. Dabov, K., Foi, A., Katkovnik, V., Egiazarian, K., Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering // IEEE Trans. Image Process. 2007. V. 16. № 8.
    P. 2080-2095.
  4. Марчук В. И., Воронин В. В., Франц В. А. Модифи­цированный метод восстановления двумерных сигналов // Научно-тех­нические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2011. № 115. С. 31-36.
  5. Марчук В. И., Воронин В. В., Шерстобитов А. И. Сравнительный анализ результатов восстановления изображений двумерным методом размножения оценок и его модификаций // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2010. Т. 6. № 1. С. 26-34.
  6. Семенищев Е. А., Шрайфель И. С., Марчук В. И. Синтез двухкритериального метода сглаживания результатов измерений // Успехи современной радиоэлектроники. М. 2011. № 9. С. 21-26.
  7. Марчук В. И., Семенищев Е. А. Уменьшение дисперсии входного аддитивного шума многокритериальным методом сглаживания // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехничес­кого университета. 2009. № 72. С. 60-64.
  8. Марчук В. И., Румянцев К. Е. Новый способ повышения достоверности результатов измерений при проведении ракетно-космических исследований // Авиакосмическое приборостроение. 2004. № 2.