Устройства нелинейной фильтрации цифровых полутоновых изображений марковского типа

• Автор: Буторин, Евгений Леонидович
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Киров
• Количество страниц: 131 с. : ил.

АННОТАЦИЯ
Работа посвящена актуальной задаче разработки и исследованию устройств нелинейной фильтрации цифровых полутоновых изображений, реализующих статистическую избыточность изображений для повышения помехоустойчивости их приема.
Проведен обзор известных методов нелинейной фильтрации изображений и выявлены их основные недостатки. Разработаны математические модели цифровых полутоновых изображений марковского типа, адекватные реальным изображениям. На их основе получены алгоритмы и устройства оптимальной, квази-оптимальной и адаптивной нелинейной фильтрации цифровых полутоновых изображений, искаженных помехой в виде белого гауссовского шума. Проведен качественный и количественный анализ эффективности полученных алгоритмов фильтрации реальных и искусственных изображений.
ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИИЗОБР,ЖЕНИЙМАРКОВСКОГО ТИПА С ДИСКРЕТНЫМИ АРГУМЕНТАМИ
1.1. Постановка задачи
1.2. Математические модели полутоновых изображений
1.3. Модель 1 бинарного марковского изображения
1.4. Модель 2 бинарного марковского изображения
1.5. Марковская модель цифрового полутонового изображения
Выводы по главе
ГЛАВА 2. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ ФИЛЬТРАЦИИ БИНАРНЫХ
МАРКОВСКИХ ИЗОБР;ЖЕНИЙ
2.1. Постановка задачи
2.2. Уравнения двумерной фильтрации бинарных изображений
2.3. Квазиоптимальный алгоритм фильтрации бинарных изображений
Выводы по главе
ГЛАВА 3. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ ФИЛЬТРАЦИИ ЦИФРОВЫХ
ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
3.1; Постановка задачи
3.2. Двумерная фильтрация полутоновых изображений
3.3. Устойчивость устройств нелинейной фильтрации изображений к
неточности априорных данных
Выводы по главе
ГЛАВА 4. АДАПТИВНАЯФИЛЬТРАЦИИ
ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБР;ЖЕНИЙ
4.1. Постановка задачи
4.2. Адаптации по данным на входе приёмного устройства (Метод 1)
4.3. Адаптация но данным на выходе приёмного устройства (Метод 2)
4.4. Адаптивный алгоритм фильтрации полутоновых изображений
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
Цифровая обработка сигналов - интенсивно развивающаяся научная область, которая находит все более широкое применение в различных информационных технических системах: радиолокационных, связи, телевизионных и т.п. В настоящее время традиционная аналоговая техника повсеместно в мире заменяется более совершенной - цифровой, преимущества которой с точки зрения ее помехоустойчивости, гибкости и качества обработки информации общеизвестны. В то же время, объемы передаваемой по каналам связи информации постоянно и очень быстро растут, что предъявляет новые требования как к форме представления информации так и способам ее передачи. Особенно значительно (не только в разы, но и на порядки) объемы, а соответственно и требования, возрастают при переходе на новый информационный уровень: от текста, к векторной графике, далее - к статическим растровым изображениям, после чего - к видео и т.д.
В связи с этим цифровая обработка изображений и видео, ввиду ее особой важности выделилась в. самостоятельную область науки, в которую вовлечено огромное количество высококвалифицированных специалистов и всемирно известных компаний. Их деятельность уже на сегодняшний день принесла результаты, которые можно назвать действительно революционными, поскольку они не просто привели к появлению значительного числа патентов, но и, что несомненно, реально изменили сектор бытовой и профессиональной видео- и фототехники, телекоммуникаций и систем наблюдения и охраны, сделав его более доступным и значительно улучшив при этом все качественные показатели.
В свою очередь, как появление обособленной области науки, занимающейся обработкой изображений и видео, так и практические

Приёмные устройства (рис. 2.1) и (рис. 2.3) были смоделированы на ПК. В качестве исходного изображения, являющегося предметом исследования, было принято искусственное изображение с числом элементов 1024 х 1024, построенное по модели, описанной в п. 1.3. При этом предполагается, что элементы изображения передаются при различных отношениях сигнал/шум по мощности рд на входе ПУ. В качестве объективной количественной оценки восстановления двоичных коррелированных изображений принято отношение [64]:
Л = юЦрвых/рэ)дБ> (2.21)
где Рвых" отношения сигнал/шум по мощности сигнала на выходе нелинейного фильтра.
Рисунок 2.4 Выигрыш по мощности при двумерной оптимальной фильтрации искусственного бинарного изображения в зависимости от отношения сигнал/шум на входе ПУ (а=/3).