350 rub
Journal Radioengineering №5 for 2010 г.
Article in number:
Restoration of Random Valued Impulse Noise Corrupted Images
Keywords: image restoration impulse noise rank order statistics image quality assessment nonlinear filtration
Authors:
A.L. Priorov, V.V. Khryashchev, M.N. Golubev
Abstract:
The model of impulse noise with random values of impulses is considered. The comparative analysis of several modern filtration algorithms with classical rank-order statistics filters is carried out. In research were used both numerical restoration errors, and visual expert quality estimations. Recommendations for the best filtration algorithm for different classes of entrance images and impulse noise probability are resulted.
Pages: 72-78
References
  1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера. 2005.
  2. Mitra S., Sicuranza G. Nonlinear Image Processing. AcademicPress. 2000.
  3. Хуанг Т.С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений: преобразования и медианные фильтры. М.: Радиоисвязь. 1984.
  4. Kong H., Guan L. A neural network adaptive filter for the removal of impulse noise in digital images // Neural networks. 1996. V. 9. № 3, P. 373-378.
  5. Бухтояров С.С., Приоров А.Л., Апальков И.В., Хрящев В.В. Применение переключающихся медианных фильтров для восстановления зашумленных изображений // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Общетехническая. 2006. Вып. 2. С. 137-147.
  6. Kondo K., Haseyama M., Kitajima H. Efficient fixed-valued and random-valued impulse detection for accurate image restoration // Proc. of the 3rd International Symposium on image and signal processing and analysis (ISPA-03). 2003. V. 2. P. 1009-1012.
  7. Yamashita N., Ogura M., Jianming Lu, Sekiya H., Yahagi T. A random-valued impulse noise detector using level detection // IEEE International Symposium on circuits and systems (ISCAS-05). 2005. V. 6. P. 6292-6295.
  8. Chan R., Hu C., Nikolova M. An iterative procedure for removing random-valued impulse noise // IEEE Signal Processing Letters. 2004. V. 11. P. 921-924.
  9. Dong Y., Xu S. A new directional weighted median filter for removal of random-valued impulse noise // IEEE Signal Processing Letters. 2006. V. 14. № 3. P. 193-196.
  10. Hu C., Lui S. Variational approach for restoring random-valued impulse noise // LNCS. 2005. V. 3401. P. 312-319.
  11. Schulte S., De Witte V., Nachtegael M., Van der Weken D., Kerre E.Fuzzy random impulse noise reduction method // Fuzzy Sets and Systems. 2007. V. 158. № 3. P. 270-283.
  12. Abreu E., Mitra S. A signal-dependent rank ordered mean (SD-ROM) filter-a new approach for removal of impulses from highly corrupted images // International Conference on acoustics, speech, and signal processing (ICASSP-95). 1995. V. 4. P. 2371-2374.
  13. Chen T., Wu H. Adaptive impulse detection using center-weighted median filters // IEEE Signal Processing Letters. 2001. V. 8. № 1. P. 1-3.
  14. Dong Y., Hu S. A new directional weighted median filter for removal of random-valued impulse noise // IEEE Signal Processing Letters. 2003. V. 14. № 3. P. 193-196.
  15. Luo W. Efficient removal of impulse noise from digital images // IEEE Trans. on consumer electronics. 2006. V. 52. № 2. P. 523-527.
  16. Ричардсон Я. Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 - стандарты нового поколения. М.: Техносфера. 2005.
  17. Арляпов С.А., Приоров А.Л., Хрящев В.В. Модифицированный критерий оценки качества восстановленных изображений // Цифровая обработка сигналов. 2006. № 2. С. 27-33.
  18. Апальков И.В., Абдуллоев А.А. Сравнительный анализ эталонных алгоритмов оценки качества изображений // Докл. 10-й Межд. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Москва. 2008. Т. 2. С. 463 -466.
  19. The USC-SIPI Image Database (http://sipi.usc.edu/ database/index.html).
  20. Апальков И.В., Хрящев В.В. Исследовательская среда PicLab: текущие возможности и перспективы развития // Докл. 10-й межд. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Москва. 2008. Т. 2. С. 467-470.