gototopgototop

УДК 004.932004

Фильтрация изображений подверженных влиянию периодического шума оптимальным фильтром

Избитский Виктор Валентинович – магистрант Белгородского государственного национального исследовательского университета. (БелГУ, г.Белгород)

Труцуненко Алексей Николаевич – магистрант Белгородского государственного национального исследовательского университета. (БелГУ, г.Белгород)

Аннотация: В работе приведены результаты экспериментальных исследований эффективности метода оптимальной фильтрации изображений, подверженных влиянию периодического шума.

Ключевые слова: Изображение, фильтрация, шум

В процессе формирования или передачи, изображения часто подвергаются влиянию помех. В результате этого ухудшается качество визуального восприятия и снижению достоверности решений, принимаемых на основе анализа таких изображений. Поэтому задача устранения или снижения уровня шумов на изображениях является актуальной.

Ослабление действия помех достигается фильтрацией [2]. В настоящее время используется большое количество различных фильтров для удаления помех на изображениях, однако все они не лишены недостатков.

Периодический шум возникает при интерференции различных электрических и электромеханических процессов [1]. Воздействие данного шума на изображение показано на рисунке 1.

 

Изображение содержащее шум полосы частота fш=100

Рисунок 1. Изображение, содержащее шум «полосы», частота fш=100.

Для повышения визуального качества изображения, подверженного влиянию шума «полосы», использован фильтр, основанный на методе оптимальной фильтрации. Данный фильтр был взят из работы [2].

Метод оптимальной фильтрации изображений на основе частотных представлений позволяет найти результат фильтрации изображения в любой частотной двумерной области [2]. Поскольку шум «полосы» может располагаться на разных частотах, а также в силу периодичности дискретного спектра, для более качественной обработки были использованы несколько фильтров одновременно, а результаты фильтрации – просуммированы. Благодаря этому, результирующее изображение стало менее размытым, повысилась его детализация.

Было проведено сравнение предлагаемого фильтра с существующими, такими как фильтр Гаусса низких частот и фильтр Баттерворта низких частот.

Результирующие изображения: а)– фильтр Гаусса (R=0.05), б) – фильтр Баттерворта (R=0.1, k=10); в) – фильтр на основе оптимального метода фильтрации; R – верхняя граница фильтра; k – порядок фильтра

а)    б)    в)

Рисунок 2. Результирующие изображения: а)– фильтр Гаусса (R=0.05), б) – фильтр Баттерворта (R=0.1, k=10); в) – фильтр на основе оптимального метода фильтрации; R – верхняя граница фильтра; k – порядок фильтра.

Оценка полученных результатов производилась посредством нахождения относительного среднеквадратического отклонения (СКО) по следующему выражению (1):

(1)

где f – исходное изображение; f* – отфильтрованное изображение.

Таблица 1. СКО фильтров, fш=100.

Полоса пропускания фильтра

0 - 0.05

0 - 0.1

0 - 0.2

СКО, фильтр Гаусса

0.1850

0.1191

0.1204

СКО, фильтр Баттерворта

0.1958

0.1263

0.1217

СКО, оптимальный фильтр

0.1245

 

Среднеквадратическое отклонение было рассчитано относительно «чистого», не зашумленного изображения.

По результатам количественной оценки качества обработки изображений, содержащих шум «полосы», фильтрами Гаусса и Баттерворта, а также фильтра на основе частотных представлений, можно сделать вывод, что среднеквадратическое отклонение полученных изображений от исходного, «чистого» изображения отличается не существенно. Однако, при визуальном сравнении полученных в результате фильтрации изображений, наблюдается преимущество используемого алгоритма фильтрации шума, сосредоточенного в определенной полосе частот, по отношению к фильтрации на основе фильтров Баттерворта и Гаусса.

Разработанный алгоритм автоматического поиска границ фильтров в совокупности с методом оптимальной субполосной фильтрации позволяет, не имея представления о параметрах периодического шума получить мощный инструмент фильтрации изображений, который способен устранять шумы, подавляя те области частот, в которых сосредоточены помехи с малой погрешностью, что даёт возможность проводить дальнейший их анализ.

Список литературы

1. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Москва: Техносфера, 2006. – 616с.

2. Жиляков Е.Г. Оптимальная фильтрация изображений на основе частотных представлений [Текст] / Е. Г. Жиляков, А.А. Черноморец // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ЭВТ. - 2008. - Вып.1. - С.118-132.

Интересная статья? Поделись ей с другими:

Внимание, откроется в новом окне. PDFПечатьE-mail

Отправить статью

...

Форма оплаты

Номер статьи, присвоенный редакцией
Количество страниц в статье
Количество экземпляров журнала
Доставка: РФСНГ
Скидка (%)
Заказать свидетельство о публикации
1. Стоимость публикации каждой страницы статьи составляет 200 рублей.
2. Стоимость каждого экземпляра журнала, включая его печать и доставку, составляет 350 рублей для России и 420 рублей для стран СНГ.
3. Стоимость свидетельства о публикации составляет 120 рублей

Реквизиты для оплаты через банк