Разработка и исследование алгоритмов нелинейной фильтрации цифровых полутоновых изображений и видеопоследовательностей

• Автор: Колупаев, Александр Владимирович
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Киров
• Количество страниц: 139 с. : ил.

АННОТАЦИЯ
Работа посвящена решению актуальных задач уменьшения вычислительной сложности алгоритмов, реализующих статистическую избыточность изображений и видеопоследовательностей для повышения помехоустойчивости их приема.
АРММ ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ СОКРАЩЕНИЯ авторегрессионная математическая модель
БГШ - белый гауссовский шум
БИС - большая интегральная схема
вп - видеопоследовательность
ис - интегральная схема
мвп - матрица вероятностей переходов
мм - математическая модель
МП - микропроцессор
нспп - несимметричная полуплоскость
омсп - одностороннее марковское случайное поле
плис - программируемая логическая интегральная схема
рди - разрядное двоичное изображение
СБИС - сверхбольшая интегральная схема
цпи - цифровое полутоновое изображение
цеп - цифровой сигнальный процессор
ЭВМ - электронно-вычислительная машина
ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОПТИМАЛЬНОЙ
ФИЛЬТРАЦИИ ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
1Л Математические модели цифровых полутоновых изображений
1.2 Двумерная модель цифровых полутоновых изображений марковского типа
1.3 Трехмерная модель видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений марковского типа
1.4 Алгоритмы фильтрации цифровых полутоновых изображений
1.5 Двумерная оптимальная нелинейная фильтрация цифровых полутоновых изображений
1.6 Трехмерная оптимальная нелинейная фильтрации видеопоследовательностей цифровых полутоновых изображений
1.7 Анализ помехоустойчивости алгоритмов оптимальной нелинейной
фильтрации цифровых полутоновых изображений
Выводы по главе
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.1 Кусочно-линейные аппроксимации нелинейных функций, содержащихся в уравнениях оптимальной фильтрации
2.1.1 Двухкусочная аппроксимация нелинейных функций
2.1.2 Трехкусочная аппроксимация нелинейных функций
2.1.3 Методика построения многокусочных аппроксимаций нелинейных функций
2.2 Исследование эффективности фильтрации цифровых полутоновых изображений, представленных малым количеством разрядов
2.3 Устранение визуальных искажений, возникающих при квазиоптимальной фильтрации цифровых полутоновых изображений
Выводы но главе
ГЛАВА 3. ПРОГРАММНО-АППАРАТНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ФИЛЬТРАЦИИ ЦИФРОВЫХ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
3.1 Анализ современной элементной базы для реализации приемных устройств
3.2 Программная реализация алгоритмов фильтрации изображений
3.3 Аппаратная реализация алгоритмов фильтрации изображений
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
При переходе к новым цифровым способам представления данных: от текста к векторной графике, далее - к статическим растровым изображениям, после чего - к видеопоследовательностям (ВП) объемы информации, а, соответственно, и требования к системам её передачи значительно возрастают (не только в разы, но и на порядки). В связи с чем, в настоящее время повсеместно в различных информационно-технических областях: радиолокация, связь, телевидение и т.п. внедряется современная цифровая техника, преимущества которой над традиционной аналоговой, с точки зрения стоимости, простоты обслуживания, гибкости представления информации и скорости её обработки общеизвестны [1].
Развитие цифрового телевидения, цифровой фотографии, систем цифровой передачи и обработки видеосигналов вызывает большой интерес специалистов самых разных областей: охранное и эфирное телевидение, картография, медицина, криминалистика, астрономия, геология, метеорология. При этом цифровая обработка изображений и видео [2-5], 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 дала результаты, которые можно назвать действительно революционными, поскольку они значительно изменили многие сферы бытовой и профессиональной деятельности: видео- и фототехника, телекоммуникации, системы наблюдения и охраны, сделав их более доступными и значительно улучшив при этом все качественные показатели.
Появление обособленной области науки, занимающейся обработкой изображений и видео, и скорости ее развития, обусловлены, прежде всего, тем, что обрабатываемые данные обладают статистической избыточностью [6,7]: изображения - в двух, а видео - в трех измерениях. Соседние точки изображения, пространственно принадлежащие фону или одному из объектов

Рисунок 1.12 — Поразрядные вероятности переходов по горизонтали для тестовых
изображений
В работах [58,59] для количественной оценки качества фильтрации ЦПИ и ВП авторами предложено использовать характеристику выигрыша в отношении сигнал-шум (выигрыша по мощности сигнала) гр
( 2 Л
7(дБ) = 101ё — р1ах (дБ) — (дб) , (1.39)
V Рэ
где р1,р1ых — отношение сигнал-шум на входе и выходе устройства фильтрации, соответственно. Отношение сигнал-шум на входе фильтра р* задается перед моделированием и в ходе эксперимента считается постоянным и одинаковым для всех двоичных элементов ЦПИ или ВП. В работах [62,67,73] отношение сигнал-шум на выходе устройства фильтрации /Г1Х авторами
и 2( I)
предложено определять взвешенным усреднением отношении сигнал-шум рвь|х полученных на выходе отдельных разрядных каналов фильтрации ЦПИ или ВП: