350 rub
Journal Nonlinear World №11 for 2010 г.
Article in number:
Method of Combined Nonlinear Filtration of Correlated Videoimages
Authors:
E.P. Petrov, E.V. Medvedeva, A.P. Metelyov
Abstract:
The adaptive algorithm of combined nonlinear filtration of digital grayscale images videosequence allows to restore digital grayscale images with the signal-to-noise ratio by power of much less than 1 dB. In synthesis of the filtration algorithm the digital grayscale image is represented by g-digit binary numbers and it is transmitted digit-by-digit (in parallel or in sequence) as binary signals. Using approximation of digit binary image sequence by three-dimensional Markov chain with two states, an equation of nonlinear filtration for the digit binary image sequence of the l-th digit in the digital grayscale image is received. A set of these equations forms a system of g equations for filtration of the digital grayscale images videosequence. Adaptation is carried out by calculating estimations of elements in transition probability matrixes and their substitution in the algorithm. Time of receiving estimations close to the true ones does not exceed three  five slots at the signal-to-noise ratio by power on the input of the receiving device from ρ2=0 dB to ρ2=12 dB. After processing by the adaptive nonlinear filter on the filtered digital grayscale images there are distortions in the form of noise spike with casual values of impulses. The probability of occurrence of such distortions by that more than is less signal-to-noise ratio. For elimination of noise spike the simple median filter in realization is used. The combined method of nonlinear filtration of correlated video images allows to improve visual quality of video images and possesses high efficiency at the signal-to-noise ratio from 12 dB to 0 dB. The developed method is simple in realization and demands small computing resources.
Pages: 677-684
References
  1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2005.
  2. Новейшие методы обработки изображений / под ред. А.А. Потапова. М.: Физматлит. 2008.
  3. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ.  М.: Мир. 1982.
  4. Цифровая обработка сигналов и изображений в радиофизических приложениях / под ред. В.Ф. Кравченко. М.: Физматлит. 2007.
  5. Приоров А.Л. Апальков И.В., Хрящев В.В. Цифровая обработка изображений: Учеб. пособие / Ярославль: ЯрГУ, 2007.
  6. KervrannC., J. Boulanger Local Adaptivity to Variable Smoothness for Exemplar-Based Image Regularization and Representation // Int. J. Comput. Vis. 2008. V.79. P.45-69.
  7. Chen C.H., Wang Xianju, Speckle reduction and edge enhancement of NDE C-Scan images using ICA // Review of Quantitative Nondestructive Evaluation.  2004. V.23. P.573-580.
  8. Happonen A. P., Koskinen M. O., Experimental investigation of angular stackgram filtering for noise reduction of SPECT projection data: study with linear and nonlinear filters // International Journal of Biomedical Imaging. 2007. P.1-12.
  9. Кравченко В.Ф., Пономарев В.И., Пустовойт В.И. Подавление импульсных шумов в многоканальных изображениях на основе теории нечетких множеств и угловых расхождений пикселей // Доклады академии наук. 2008. Т.423. №1. С.39-43.
  10. Самойлин Е.А. Метод несимметричной помехоустойчивой адаптации апертуры в задачах непараметрической фильтрации изображений // Радиотехника и электроника. 2009. Т. 54. №7. С. 842-852.
  11. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1988.
  12. Джиган В. Прикладная библиотека адаптивных алгоритмов // Электроника: наука, технология, бизнес. 2006. № 1. С.60-65.
  13. Петров Е.П., Трубин И.С. Математические модели видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений // Успехи современной радиоэлектроники. 2007. №6. С.3-31.
  14. Трубин И.С., Медведева Е.В., БулыгинаО.П. Нелинейная фильтрация видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений // Инфокоммуникационные технологии. 2007. Т. 5. №4. С. 29-36.
  15. Петров Е.П., Медведева Е.В. Нелинейная фильтрация статистически связанных видеопоследовательностей на основе скрытых марковских цепей // Радиотехника и электроника. 2010. Т. 55. №3. С. 330-339.
  16. Медведева Е.В., Метелёв А.П., Петров Е.П., Трубин И.С. Нелинейная многомерная фильтрация цифровых полутоновых изображений // Радиолокация, навигация, связь: сб. докл. XV МНТК. (г. Воронеж) 2009. В 2-х томах. Т.1. С.182-192.