350 руб
Журнал «Электромагнитные волны и электронные системы» №11 за 2012 г.
Статья в номере:
Параллельная процедура фильтрации изображений на основе анализа главных компонент и нелокальной обработки
Ключевые слова: анализ главных компонент область обучения векторы обучения нелокальная обработка параллельная процедура фильтрации
Авторы:
А.Л. Приоров - д.т.н., доцент, Ярославский государственный университет (ЯрГУ) им. П.Г. Демидова. Е-mail: andcat@yandex.ru В.А. Волохов - к.т.н., Ярославский государственный университет (ЯрГУ) им. П.Г. Демидова. Е-mail: volokhov@piclab.ru Е.В. Сергеев - Ярославский государственный университет (ЯрГУ) им. П.Г. Демидова. Е-mail: sergeev@piclab.ru И.С. Мочалов - к.т.н., Ярославский государственный университет (ЯрГУ) им. П.Г. Демидова. Е-mail: yar_panda@yahoo.com
Аннотация:
Предложен метод фильтрации, основанный на параллельной процедуре восстановления цифровых изображений с использованием анализа главных компонент и нелокальной обработки; представлены результаты моделирования, показывающие основные особенности данного метода обработки; проведен сравнительный анализ предложенной процедуры фильтрации с современными алгоритмами шумоподавления.
Страницы: 64-70
Список источников
  1. Katkovnik V., Foi A., Egiazarian K., Astola J. From local kernel to nonlocal multiple-model image denoising // Int. J. Computer Vision. 2010. V. 86. №8. P. 1-32.
  2. Dabov K., Foi A., Katkovnik V., Egiazarian K. Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering // IEEE Trans. Image Processing. 2007. V. 16. №8. P. 2080-2095.
  3. Foi A., Katkovnik V., Egiazarian K.Pointwise shape-adaptive DCT for high-quality denoising and deblocking of grayscale and color images // IEEE Trans. Image Processing. 2007. V. 16. №5. P. 1395-1411.
  4. Aharon M., Elad M., Bruckstein A., Katz Y. The K-SVD: An algorithm for designing of overcomplete dictionaries for sparse representation // IEEE Trans. Signal Processing. 2006. V. 54. №11. P. 4311-4322.
  5. Buades A., Coll B., Morel J.M. A non-local algorithm for image denoising // Proc. IEEE Comp. Soc. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition. 2005. V. 2. P. 60-65.
  6. Katkovnik V., Foi A., Egiazarian K., Astola J. Directional varying scale approximations for anisotropic signal processing // Proc. XII European Signal Processing Conf. 2004. P. 101-104.
  7. Сэломон Д. Сжатие данных, изображений и звука. М.: Техносфера. 2004.
  8. Wang Z., Bovik A.C., Sheikh H.R., Simoncelli E.P. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity // IEEE Trans. Image Processing. 2004. V. 13. №4. P. 600-612.
  9. Muresan D.D., Parks T.W.Adaptive principal components and image denoising // Proc. IEEE Int. Conf. Image Processing. 2003. V. 1. P. 101-104.
  10. Mallat S. A wavelet tour of signal processing. Academic Press. 1999.
  11. Yaroslavsky L. Digital picture processing - an introduction. Springer. 1985.