Метод оценки уровня шума цифрового изображения
Автор: Новиков Анатолий Иванович, Пронькин Антон Викторович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 5 т.45, 2021 года.
Бесплатный доступ
В работе представлен метод оценивания уровня дискретного белого шума в составе изображения, основанный на применении линейных разностных операторов с векторной маской. Предложены два варианта нового метода оценивания уровня шума, отличающиеся точностью получаемых оценок и вычислительной сложностью. Первый вариант метода можно отнести к классу блочных методов, второй - предназначен для экспресс-анализа изображения и основан на обработке небольшого числа строк или столбцов изображения.
Линейные сглаживающие операторы, разностные операторы, аннулирование детерминированной составляющей изображения, подавление шума, дисперсия шума
Короткий адрес: https://sciup.org/140290268
IDR: 140290268 | DOI: 10.18287/2412-6179-CO-894
Methods for image noise level estimation
The article presents a method for estimating the level of discrete white noise in an image, based on the use of linear difference operators with a vector mask. Two variants of a new method for estimating the noise level are proposed, which differ in the accuracy of the obtained estimates and computational complexity. The first version of the method can be attributed to the class of block methods, whereas the second one is intended for the rapid image analysis and is based on processing a small number of rows or columns of an image.
Список литературы Метод оценки уровня шума цифрового изображения
- Обработка изображений в авиационных системах технического зрения / под ред. Л.Н. Костяшкина, М.Б. Никифорова. - М.: Физматлит, 2016. - 240 c.
- Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - М.: Техносфера, 2003. - 1072 с.
- Tomasi, C. Bilateral filtering for grey and color images / C. Tomasi, R. Manduchi // Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Computer Vision. - 1998. -P. 839-846.
- Lee, J.S. Digital image smoothing and the sigma filter / J.S. Lee // Computer Vision, Graphics and Image Processing. - 1983. - Vol. 24, Issue 2. - P. 233-269.
- Щербаков, М. А. Нелинейная фильтрация с адаптацией к локальным свойствам изображений / М.А. Щербаков, А.П. Панов // Компьютерная оптика. - 2014. - Т. 38, № 4. - С. 818-824. - DOI: 10.18287/0134-2432-2014-38-4-818-824.
- Тихонов, А.Н. Методы решения некорректных задач / A.Н. Тихонов, В.Я. Арсенин. - М.: Наука, 1986. - 288 с.
- Сизиков, В.С. Реконструкция смазанных и дефокуси-рованных изображений методом регуляризации / B.С. Сизиков, И.А. Белов // Оптический журнал. - 2000. - Т. 67, № 4. - С. 60-63.
- Воскобойников, Ю.Е. Устойчивый алгоритм восстановления изображений при неточно заданной аппаратной функции / Ю.Е. Воскобойников, В.А. Литасов // Автометрия. - 2006. - Т. 42, № 6. - С. 3-13.
- Donoho, D.L. De-noising by soft-thresholding / D.L. Donoho // IEEE Transactions on Information Theory. - 1993. - Vol. 41, Issue 3. - P. 613-627.
- Olsen, S.I. Noise variance estimation in images / S.I. Olsen // 8th Scandinavian Conference on Inage Analysis. - 1993. -P. 23-28.
- Калинкина, Д. А. Определение уровня шума на изображении на основе усреднения дисперсии в блоках [Электронный ресурс] / Д.А. Калинкина // Международная конференция студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «Ломоносов 2003». - URL: http://graphics.cs.msu.ru/ru/publications/text/l2003kal.pdf.
- Ковалевский, В. Эффективная фильтрация и выделение границ [Электронный ресурс] / В. Ковалевский. -URL: http://irtc.org.ua/image/app/webroot/Files/presentations/Kovalevskiy/Kovalevski_Eftiziente_Filterung_und_Kant endetektion_Kurz.pdf (дата обращения 05.05.2021 г.).
- Ghazal, M. Structure-oriented spatio-temporal video noise estimation / M. Ghazal, A. Amer, A. Ghrayeb // 2006 IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing. - 2006. - Vol. 2. - P. 845-848.
- Лапшенков, Е.М. Неэталонная оценка уровня шума цифрового изображения на основе гармонического анализа / Е.М. Лапшенков // Компьютерная оптика. - 2012. - Т. 36, № 3. - С. 439-447.
- Воскобойников, Ю.Е. Оценивание характеристик шума в модели «сигнал+шум» / Ю.Е. Воскобойников, Д.А. Крысов // Автоматика и программная инженерия. -2018. - № 3(25). - С. 54-61.
- Кендалл, М.Дж. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М.Дж. Кендалл, А. Стьюарт. - М.: Наука, 1976. - 736 с.
- Novikov, A.I. The formation of operators with given properties to solve original image processing tasks / A.I. Novikov // Pattern Recognition and Image Analysis. -2015. - Vol. 25, Issue 2. - P. 230-236. - DOI: 10.1134/S1054661815020194.
