Удаление шума из изображений нелинейными цифровыми фильтрами на основе ранговой статистики

• Автор: Бухтояров, Сергей Сергеевич
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Ярославль
• Количество страниц: 184 с. : ил.

1. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ УДАЛЕНИЯ ШУМА ИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ РАНГОВОЙ СТАТИСТИКИ
1.1. Задача восстановления изображений и основные подходы к ее решению
1.1.1. Линейные фильтры для восстановления изображений
1.1.2. Нелинейные фильтры
1.2. Определение и свойства ранговой статистики
1.3. Определение медианных фильтров
1.3.1. Одномерный медианный фильтр
1.3.2. Двумерный медианный фильтр
1.3.3. Взвешенный медианный фильтр
1.3.4. Адаптивный медианный фильтр
1.3.5. Медианный фильтр с детектором импульсов
1.3.6. Прогрессивный переключающийся медианный фильтр
1.4. Модели шумов на изображениях и их основные характеристики
1.4.1. Типы шумов
1.4.2. Примеры функций плотности распределения вероятностей для описания моделей шума
1.5. Сравнительный анализ алгоритмов удаления шума из изображений
1.5.1. Анализ восстановленного изображения для Гауссова шума
1.5.2. Анализ восстановленного изображения для импульсного шума с фиксированными значениями импульсов
1.5.3. Анализ восстановленного изображения для импульсного шума со случайными значениями импульсов (равномерное распределение)
1.5.4. Анализ восстановления изображения для смеси Гауссова шума и импульсного шума со случайными значениями импульсов (равномерное распределение)
1.5.5. Относительное время работы фильтров при удалении импульсного шума
1.6. Краткие выводы
2. МОДИФИЦИРОВАННЫЙ ПРОГРЕССИВНЫЙ ПЕРЕКЛЮЧАЮЩИЙСЯ МЕДИАННЫЙ ФИЛЬТР
2.1. Вводные замечания
2.2. Прогрессивный переключающийся медианный фильтр
2.2.1. Процедура обнаружения импульсов
2.2.2. Процедура фильтрации
2.3. Модификация прогрессивного переключающегося медианного фильтра

2.3.1. Предварительное обнаружение импульсов
2.3.2. Процедура фильтрации
2.3.3. Настройка параметров алгоритма 67 2.4. Сравнительный анализ алгоритмов удаления импульсного шума
с фиксированными значениями импульсов
2.4.1. Анализ ПОСШ восстановленного изображения для шума с 72 фиксированными значениями импульсов
2.4.2. Анализ ПОСШ для смеси шума с фиксированными 74 значениями импульсов и Гауссова шума
2.4.3. Визуальный анализ алгоритмов
2.4.4. Сравнение времени работы алгоритмов
2.5. Краткие выводы
3. РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ РАНЖИРУЮЩЕГО ФИЛЬТРА
3.1. Вводные замечания
3.2. Определение и структура ранжирующего фильтра
3.2.1. Метод двух состояний. Оптимизация выбора пороговых значений
3.2.2. Метод М-состояний
3.3. Расчет коэффициентов ранжирующих фильтров
3.3.1. Реализация по методу наименьших квадратов
3.3.2. Реализация по методу наименьшего СКО
3.3.3. Рекурсивная реализация
3.3.4. Результаты моделирования
3.4. Сравнительный анализ алгоритмов восстановления
3.4.1. Анализ ПОСШ восстановленного изображения для шума с фиксированными значениями импульсов
3.4.2. Анализ ПОСШ восстановленного изображения для импульсного шума со случайными значениями импульсов (равномерное распределение)
3.4.3. Анализ ПОСШ восстановленного изображения для импульсного шума со случайными значениями импульсов
(Г ауссово распределение)
3.4.4. Удаление полос
3.4.5. Визуальный анализ алгоритмов
3.4.6. Сравнение времени работы алгоритмов
3.5. Краткие выводы
4. РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ АЛГОРИТМА УДАЛЕНИЯ
ШУМА НА ОСНОВЕ БИЛАТЕРАЛЬНОГО ФИЛЬТРА
4.1. Вводные замечания
4.2. Определение ранговой абсолютно-разностной статистики
4.3. Билатеральный и Три латеральный фильтры
4.4. Оптимизация параметров билатерального и трилатерального фильтров

4.5. Сравнительный анализ алгоритмов восстановления
4.5.1. Анализ ПОСШ восстановленного изображения для Гауссова
шума
4.5.2. Анализ ПОСШ восстановленного изображения для импульсного шума со случайными значениями импульсов (равномерное распределение)
4.5.3. Анализ ПОСШ для комбинированного шума
4.5.4. Визуальный анализ алгоритмов
4.5.5. Сравнение времени работы алгоритмов
4.6. Краткие выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Оценка качества цифровых изображений
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Примеры функций плотности распределения
вероятностей для описания моделей шума
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Быстрый алгоритм вычисления медианы
(языкС++)
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Тестовые изображения

Д) АМФ е) ППМФ
(ПОСШ = 18,06) (ПОСШ = 19,19)
Рис. 1.7. Результаты восстановления тестового изображения «Бабуин», искаженного смесью 20% импульсного шума со случайными значениями импульсов (равномерное распределение) и Гауссова шума (ст =30)
б) Зашумленное изображение
в) МФ
г) Фильтр Винера