Компьютерные книги
Главное меню
Главная Поиск по сайту Добавить материал О нас Карта книг Карта сайта
Реклама
computersbooks.net -> Добавить материал -> Графика -> Гонсалес Р. -> "Цифровая обработка изображений" -> 121

Цифровая обработка изображений - Гонсалес Р.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений — М.: Техносфера, 2005. — 1072 c.
ISBN 5-94836-028-8
Скачать (прямая ссылка): cifrovayaobrabotkaizobrajeniy2005.djvu
Предыдущая << 1 .. 115 116 117 118 119 120 < 121 > 122 123 124 125 126 127 .. 349 >> Следующая

5.3. Подавление шумов — пространственная фильтрация 359
Рис. 5.13. (а) Изображение, искаженное аддитивным гауссовым шумом с нулевым средним и дисперсией 1000 (б) Результат обработки с использованием среднеарифметического фильтра, (в) Результат обработки с использованием среднегеометрического фильтра, (г) Результат обработки с использованием адаптивного фильтра уменьшения шума. Размеры всех фильтров равны 7x7.
тельно лучше двух предыдущих. Общее уменьшение шума, которое достигается при использовании адаптивного фильтра, сравнимо с уменьшением шума при использовании среднеарифметического и среднегеометрического фильтров. Однако изображение, получаемое после обработки с помощью адаптивного фильтра, является намного более резким. Например, штырьки разъема в верхней части изображения платы выглядят на Рис. 5.13 (г) намного более резкими. Другие характерные детали, такие как отверстия или восемь ножек элемента схемы в левом нижнем углу изображения, видны на Рис. 5.13 (г) значительно более отчетливо. Эти результаты являются типичным примером того, чего
360 Глава 5. Восстановление изображений
можно достичь, используя адаптивные фильтры. Как было отмечено в начале параграфа, платой за улучшение рабочих характеристик фильтров является увеличение их сложности.
При получении представленных выше результатов мы использовали значение с2^, которое в точности соответствует значению дисперсии шума. Если эта величина заранее неизвестна и используемая для нее оценка слишком занижена, то в результате обработки мы получим изображение, которое очень похоже на исходное (до обработки) изображение, поскольку коррекция будет меньше, чем ей следовало бы быть. Использование завышенной оценки приведет к тому, что отношение дисперсий в (5.3-12) будет обрезаться на уровне 1 для большего, чем следовало бы, числа точек. Для таких точек отклик фильтра будет равен значению локального среднего5. При другом подходе к реализации алгоритма — когда допускаются отрицательные значения (т.е. обрезание отсутствует), а в конце производится изменение шкалы яркости — результатом использования слишком завышенной оценки станет, как указывалось выше, сокращение динамического диапазона. ¦
Адаптивные медианные фильтры
Рассмотренные в Разделе 5.3.2 медианные фильтры хорошо работают до тех пор, пока пространственная плотность импульсного шума невелика (эмпирическое правило — Раи Рь не превышают 0,2). В этом параграфе показано, что адаптивная медианная фильтрация помогает справиться с импульсным шумом, вероятности которого превышают указанные значения. Дополнительное преимущество адаптивного медианного фильтра состоит в том, что такой фильтр «старается сохранить детали» в областях, искаженных не импульсным шумом. Обычный медианный фильтр таким свойством не обладает. Подобно всем рассмотренным до сих пор фильтрам, адаптивный медианный фильтр осуществляет обработку в прямоугольной окрестности Sxy. Однако, в отличие от этих фильтров, адаптивный медианный фильтр изменяет (увеличивает) размеры окрестности Sxy во время работы в соответствии с приведенными ниже условиями. Будем помнить о том, что отклик фильтра представляет собой единственное число, замещающее значение элемента изображения в той точке (xj>), которая является центром окрестности Sxy в текущий момент.
5 Т.е. будет совпадать с откликом среднеарифметического фильтра. В других точках отклик фильтра также будет ближе, чем следовало бы, к среднеарифметическому значению, что в конечном счете приведет к излишнему размазыванию изображения. — Прим. перев.
5.3. Подавление шумов — пространственная фильтрация 361
Введем следующие обозначения:
Smin — минимальное значение яркости в Sxy;
Zmax — максимальное значение яркости в Sxy,
^med — медиана значений яркости в Sxy;
Zyy — значение яркости в точке (х,^);
^тах — максимальный допустимый размер Sxy.
Алгоритм адаптивной медианной фильтрации состоит из двух ветвей, обозначенных ниже как ветвь А и ветвь Б, и его действие заключается в следующем.
— ?med — Zm[n,
А2 — ?тесі — Zmdx,
если /41 > 0 и А2< 0, перейти к ветви Б; иначе увеличить размер окрестности; если размер окрестности < .Smax повторить ветвь А; иначе результат равен zxy-
~ Zxy ^min>
В2 — Zyy — Zmax,
если В\ > 0 и В2 < 0, результат равен zxy', иначе результат равен zmed-
Для понимания того, как работает этот алгоритм, необходимо помнить, что его применение преследует три основные цели: удалить биполярный импульсный шум, обеспечить сглаживание шумов других типов, а также свести к минимуму такие искажения, как чрезмерное утончение или утолщение границ объектов. Значения zm\n и zmах воспринимаются алгоритмом статистически как значения «импульсных» составляющих шума, даже если они не равны наименьшему и наибольшему возможным значениям яркости на изображении.
С учетом последнего замечания мы видим, что ветвь А алгоритма преследует цель определить, является ли медиана zmed импульсом («черным» ИЛИ «белым») ИЛИ нет. Если условие ^min<Zmed<^max выполнено, то в силу указанных в предыдущем абзаце причин zmed не может быть импульсом. В этом случае мы переходим к ветви Б и проверяем, является ли импульсом значение Zxy в той точке, которая отвечает центру окрестности (напомним, что мы строим отклик фильтра в этой точке). Если условия В\>0 и В2<0 выполнены, то zmin<zxy <Zmax, и значение zxy не является импульсным по тем же причинам, что и выше. В этом случае алгоритм дает на выходе неизмененное значение zXy- Сохранение значений в таких точках
Предыдущая << 1 .. 115 116 117 118 119 120 < 121 > 122 123 124 125 126 127 .. 349 >> Следующая
Книги
Web-программирован-
ие
Аппаратное обеспечение Графика Руководство по П.О. Самоучитель Теория программирования Фотошоп Языки программирования
Новые книги
Вирт Н. "Систематическое программирование " (Теория программирования)

Эком "Microsoft Excel 2000 шаг за шагом Русская версия самоучитель " (Самоучитель)

Поляков А.Ю. "Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах Vizual C++" (Графика)

Баяковский Ю.М. "Графическая библиотека Open GL " (Графика)

Валиков А. "Технология " (Языки программирования)
Авторские права © 2013 ComputersBooks. Все права защищены.