ВЛИЯНИЕ ОГРАНИЧЕНИЯ РАЗРЯДНОСТИ КОЭФФИЦИЕНТОВ ФИЛЬТРА НА КАЧЕСТВО ВЕЙВЛЕТ-ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ОТТЕНКАХ СЕРОГО
Аннотация
В статье исследован вопрос о влиянии снижения разрядности коэффициентов фильтра при вейвлет-обработке изображений в оттенках серого. Показано, что снижение разрядности коэффициентов вейвлетного фильтра ведет к снижению качества получаемого изображения при обработке. Сделан вывод о том, что пригодное на практике изображение можно получить при использовании 12 и более бит представления разрядности коэффициентов, а визуально неотличимое при использовании 28 и более бит разрядности коэффициентов фильтра. Полученный результат может быть использован при построении специализированных систем цифровой обработки изображений с низким энергопотреблением и высокой скоростью работы. Перспективным направлением является применение системы остаточных классов при вейвлеет обработке изображений в оттенках серого с разрядностью данных коэффициентов фильтра от 12 и более бит.
Об авторах
Николай Иванович Червяков
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия
Россия
Павел Алексеевич Ляхов
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия
Россия
Диана Ивановна Калита
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия
Россия
Кирилл Сергеевич Шульженко
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2003. 604 с.
2. Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления свёрток. М.: Радио и связь, 1985. 248 с.
3. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 464 с.
4. Блаттер К. Вейвлет-анализ. Основы теории. М.: Техносфера, 2006. 272 с.
5. Воробьёв В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб.: ВУС, 1999. 204 с.
6. Переберин А.В. О систематизации вейвлет-преобразований // Вычислительные методы и программирование. 2001. Т. 2. С. 15-40.
7. Фрейзер М. Введение в вэйвлеты в свете линейной алгебры / М. Фрейзер; пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 487 с.
8. Juxia M. Based on the fourier transform and the wavelet transformation of the digital image processing // Computer Science and Information Processing (CSIP), 2012. P. 1232-2134.
9. Hernandez, N.R.; Quirarte, J.L.R. Bits planes technique for digital image processing // Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control, 2008. P. 186-191.
10. Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование. // Успехи физических наук. 2001. № 5. С. 465-501.
11. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.
12. Дьяконов В.П. Вэйвлеты. От теории к практике. М.: СОЛОН-Р 2002. 446 с.
13. Новиков И.Я. Теория всплесков / И. Я. Новиков, В. Ю. Протасов, М. А. Скопина. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. 616 с.
14. Shin F. I. Image processing and pattern recognition: fundamentals and techniques / Wiley-IEEE Press, 2010. 552 p.
15. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов. М.: Мир, 2005. 671 с.
16. Goswami J.C., Chan A.K. Fundamentals of Wavelets. Theory, Algorithms, and Applications. Wiley, 2000. 306 p.
17. Mitra S. Digital Signal Processing: A Completed-Based Approach / 3 edition. UCSB: Mc Graw Hill, 2006. 960 p.
18. Тарасов И. Оценка потребляемой мощности и выбор питания ПЛИС Xilinx. Компоненты и технологии. №2, 2009 г. С. 62-64.
19. Holland B. RAT: RC Amenability Test for Rapid Performance Prediction /URL: http://www.cse.sc.edu
20. Huynh-Thu Q., Ghanbari M. Scope of validity of PSNR in image/ video quality assessment // Electronics Letters. 2008. 44, No. 13. Pp 800-801.
21. Wang Z. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity // IEEE Transactions image processing. 2004. 13, No. 4. Pp. 600-61.
Рецензия
Для цитирования:
Червяков Н.И., Ляхов П.А., Калита Д.И., Шульженко К.С. ВЛИЯНИЕ ОГРАНИЧЕНИЯ РАЗРЯДНОСТИ КОЭФФИЦИЕНТОВ ФИЛЬТРА НА КАЧЕСТВО ВЕЙВЛЕТ-ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ОТТЕНКАХ СЕРОГО. Наука. Инновации. Технологии. 2016;(2):61-76.
For citation:
Chervyakov N.I., Lyakhov P.A., Kalita D.I., Shulzhenko K.S. EFFECT OF FILTER DIGIT CAPACITY LIMITATION ON THE GRAYSCALE IMAGE WAVELET-PROCESSING QUALITY. Science. Innovations. Technologies. 2016;(2):61-76. (In Russ.)
Просмотров:
30
Послать статью по эл. почте 