ПРИМЕНЕНИЕ СГЛАЖИВАЮЩИХ ФИЛЬТРОВ ДЛЯ ОЧИСТКИ ОТ ШУМА ИЗОБРАЖЕНИЙ В ОТТЕНКАХ СЕРОГО
Аннотация
В статье рассматривается применение сглаживающих фильтров для очистки от шума изображений в оттенках серого. Задача восстановления искаженного изображения имеет большое значение в различных областях: астрономии, медицине, физике, биологии, географии, археологии и многих других. В данной работе произведено сравнение эффективности разных фильтров, таких как простой, биномиальный и Гауссов. Моделирование проводилось в математическом пакете MATLAB, в качестве исходных данных использовались изображения в оттенках серого, размером 256 » 256 пикселей. Использовались маски фильтров размером 3 » 3 и 5 » 5. Результаты моделирования показали, что для улучшения изображений, которые несильно зашумлены, лучше применять фильтр Гаусса размерностью 5 » 5, а для сильно зашумленных изображений достаточно использовать простой сглаживающий фильтр той же размерности.
Об авторах
Павел Алексеевич Ляхов
Северо-Кавказский Федеральный университет
Россия
Россия
Мария Васильевна Валуева
Северо-Кавказский Федеральный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Дороничева А.В., Савин С.З. Методы распознавания медицинских изображений для задач компьютерной автоматизированной диагностики // Современные проблемы науки и образования [Электронный ресурс]. URL: http://www.science-education. ru/118-14414.
2. Применение радарной интерферометрии при изучении подработанных территорий / Ж.З. Толеубекова, Д.В. Мозер, А.К. Омарова, А.С. Туякбай // ИНТЕРЭКСПО ГЕО-Сибирь. 2012. Т. 1.
3. Быков А. Л., А. С. Костюк, В. Л. Быков Применение материалов аэрофотосъемки с беспилотного летательного аппарата для картографического обеспечения археологических работ // ИНТЕРЭКСПО ГЕО-Сибирь. 2013. № 1. Т. 4.
4. Jain Ramesh, Kasturi Rangachar, Brian G. Schunck. Machine vision. Published by McGraw-Hill, Inc., 1995. 549 p.
5. Shih Frank Y. Image processing and pattern recognition: fundamentals and techniques. NY: WILEY, 2010. 537 p.
6. Яне Б. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2007. 584 с.
7. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.
8. Bovik Al. Handbook of image and video processing. Texas: Elsevier, 2005. 1372 p.
9. Карташев В. Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров. М.: Высш. шк., 1982.
10. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982. 790 с.
11. Хемминг Р. В. Цифровые фильтры / пер. с англ.; под ред. А. М. Трахтмана. М.: Сов. радио, 1980.
12. Salomon D. Data Compression. London: Springer-Verlag, 2007. 1092 p.
13. Huynh-Thu Q., Ghanbari M. Scope of validity of PSNR in image/ video quality assessment // Electronics Letters. Vol. 44. 2008. № 13. P. 800-801.
Рецензия
Для цитирования:
Ляхов П.А., Валуева М.В. ПРИМЕНЕНИЕ СГЛАЖИВАЮЩИХ ФИЛЬТРОВ ДЛЯ ОЧИСТКИ ОТ ШУМА ИЗОБРАЖЕНИЙ В ОТТЕНКАХ СЕРОГО. Наука. Инновации. Технологии. 2015;(3):37-50.
For citation:
Lyakhov P.A., Valueva M.V. APPLICATION OF SMOOTHING FILTERS FOR CLEANING OF NOISE OF GRAYSCALE IMAGES. Science. Innovations. Technologies. 2015;(3):37-50. (In Russ.)
Просмотров:
62
Послать статью по эл. почте 