Главная Обратная связь

Дисциплины:






Обработка цифрового изображения



Одной из главных и трудноразрешимых до настоящего времени проблем является плохое качество изображения, его зашумленность. Шумоподавление служит для улучшения визуального восприятия, увеличения четкости изображения, в качестве предобработки для последующего распознавания, при сжатии видеопоследовательностей и изображений.

Источники шума могут быть различными:

  • неидеальное оборудование для захвата изображения;
  • плохие условия съемки - например, сильные шумы, возникающие при плохом освещении;
  • помехи при передаче по аналоговым каналам - наводки от источников электромагнитных полей, собственные шумы активных компонентов (усилителей) линии передачи.

Соответственно, шумы тоже бывают разных видов. Самые распространенные:

  • белый шум - сигнал, отсчеты которого не коррелируют друг с другом, и его разновидность - белый гауссовский шум, который возникает, в частности, при плохих условиях приема сигнала;
  • импульсный шум - случайные изолированные точки на изображении, значение которых значительно отличается от значений окружающих их точек (обычно возникает при передаче по аналоговым каналам);
  • цветные пятна - характерны для аналогового сигнала;
  • шум вида «соль и перец» (как правило, вызывается помехами в электросети)

Алгоритмы шумоподавления обычно специализируются на подавлении какого-то конкретного вида шума. Не существует пока универсальных фильтров, детектирующих и подавляющих все виды шумов. Однако многие шумы можно довольно хорошо приблизить моделью белого гауссовского шума, поэтому большинство алгоритмов ориентировано на подавление именно этого вида шума.

Можно выделить следующие базовые подходы к пространственному шумоподавлению:

  • Линейное усреднение пикселей по соседям
  • Медианная фильтрация
  • Математическая морфология
  • Гауссовское размытие
  • Методы на основе вейвлет-преобразования
  • Метод главных компонент
  • Анизотропная диффузия
  • Фильтры Винера

В ходе экспериментов, проведенных в среде Matlab, наиболее приемлемым методом оказалась медианная фильтрация:

Рис.2 Исходное изображение(пузырь-вздутие)

Рис.3 Результат медианной фильтрации

Анимация.1 Применение прочих фильтров:

Размер анимации: 113 Кбайт

Количество кадров: 5

Экспозиция кадра: 2 сек (1 кадр), 5 сек (2-5 кадр)

Количество циклов повторения: 8





sdamzavas.net - 2020 год. Все права принадлежат их авторам! В случае нарушение авторского права, обращайтесь по форме обратной связи...