APPLICATION OF SMOOTHING FILTERS FOR CLEANING OF NOISE OF GRAYSCALE IMAGES
Abstract
The article observes the use of smoothing filters for cleaning of noised grayscale images. The problem of recovery of the distorted images is very important in various fields of astronomy, medicine, physics, biology, geography, archeology and many others. In this paper we compared the efficiency of different types of filters: simple, binomial and Gaussian. The simulation was performed in mathematical package MATLAB and as the initial data we used grayscale images in size 256 » 256 pixels. We used filter masks in size 3 » 3 and 5 » 5. On the basis of the experiment, conclusions are drawn, what filters it is better to use at different intensity of the image distortion. The simulation results showed that for improving images with not much noise is better to use 5 » 5 Gaussian filter dimension, but for very noisy images is enough to use a simple smoothing ilter with the same dimension.
About the Authors
Pavel Alekseyevich Lyakhov
North Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
Maria Vasilevna Valueva
North Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
References
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.
Review
For citations:
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.)
Views:
65
Email this article 