350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №4 за 2010 г.
Статья в номере:
Адаптивный метод непараметрической фильтрации изображений на основе многофункциональной нейронной сети*
Ключевые слова: адаптивный метод цифровые изображения сигнально-помеховая априорная неопределенность
Авторы:
Е. А. Самойлин - к. т. н., Ростовский военный институт РВ. г. Ростов-на-Дону
Аннотация:
Предложен адаптивный метод непараметрической фильтрации импульсных помех на цифровых изображениях для условий полной априорной неопределенности относительно яркостных распределений сигналов и помех, основанный на использовании многофункциональной нейронной сети, решающей задачи оценивания положения помех, помехоустойчивого градиентного выделения контура изображения и его ранговую обработку по наилучшей форме апертуры. Представлены численные результаты, свидетельствующие о повышении качества обработки изображений в условиях полной сигнально-помеховой априорной неопределенности по сравнению с известными решениями.
Страницы: 42-53
Список источников
  1. Нейрокомпьютеры в прикладных задачах обработки изображений / под ред. А. Н. Балухто, А. И. Галушкина // Сер. Нейрокомпьютеры и их применение. Кн. 25. М.: Радиотехника, 2007.
  2. Нейрокомпьютеры в системах обработки изображений: Коллективная монография / под общ. ред. А. И. Галушкина // Нейрокомпьютеры и их применение. Кн. 7. М.: Радиотехника. 2003.
  3. Аляутдинов М. А., Галушкин А. И., Назаров Л. Е. Методы распараллеливания и программно-аппаратной реализации нейросетевых алгоритмов обработки изображений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 2. С. 3-21.
  4. Адаптивные методы обработки изображений: Сб. науч. тр. / под ред. В. И. Сифорова, Л. П. Ярославского.М.: Наука. 1988.
  5. Huang, T. S. (ed.), Eklundh, J.-O., Justusson, B. I. et al.,Two-Dimensional Digital Signal Processing II: Transforms and Median Filters. Sprinder-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York. 1981. Рус. перевод: ХуангТ. С., ЭклундДж.-О., НуссбаумерГ. идр.Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / под ред. Т. С. Хуанга: Пер. с англ. М.: Радиоисвязь. 1984.
  6. Song, W.-J., and Pearlman, W. A.,Edge-preserving noise filtering based on adaptive windowing // IEEE Trans. 1988.
    V. CS-35. No. 8. P. 1048.
  7. Белявцев В. Г., Воскобойников Ю. Е. Алгоритмы фильтрации изображений с адаптацией размеров апертуры // Автометрия. 1998. № 3. С. 18-27.
  8. Самойлин Е. А. Нейросетевой метод раздельной оптимизации апертуры в теории нелинейной фильтрации изображений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 3. С. 50-59.
  9. Самойлин Е. А. Нейросетевой метод совместной оптимизации апертуры в теории нелинейной фильтрации изображений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 5. С. 21-28.
  10. Самойлин Е. А. Численные методы анализа эффективности процедур фильтрации изображений // Математическое моделирование. 2008. Т. 20. № 2. С. 113-121.
  11. Самойлин Е. А. Синтез оптимальных пороговых активационных функций нейронных сетей для обработки изображений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008. № 9. С. 23-29.
  12. Gonzalez, R. C., and Woods, R. E., Digital image processing. Pearson Education, Inc., Prentice Hall, New Jersey, 2002. Рус. перевод:ГонсалесР., ВудсР. Цифроваяобработкаизображений. М.: Техносфера, 2005.