350 руб
Журнал «Радиотехника» №5 за 2010 г.
Статья в номере:
Удаление импульсного шума со случайными значениями импульсов из изображений
Ключевые слова: восстановление изображений импульсный шум ранговая статистика оценка качества изображений нелинейная фильтрация
Авторы:
А.Л. Приоров - к.т.н., доцент кафедры динамики электронных систем. Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова. E-mail: andcat@yandex.ru В.В. Хрящев - к.т.н., доцент кафедры динамики электронных систем. Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова. E-mail: vladimir@piclab.ru М.Н. Голубев - аспирант. Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова
Аннотация:
Рассмотрена модель импульсного шума со случайными значениями импульсов. Проведен сравнительный анализ трех современных алгоритмов фильтрации с классическими фильтрами на основе ранговой статистики как с точки зрения численной ошибки восстановления, так и с точки зрения визуального восприятия. Приведены рекомендации по выбору наилучшего алгоритма фильтрации для разных классов входных изображений и степени зашумления.
Страницы: 72-78
Список источников
  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.