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
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.
