О выборе диапазона системы остаточных классов для цифровой обработки изображений
Автор: Червяков Николай Иванович, Ляхов Павел Алексеевич, Калита Диана Ивановна
Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti
Рубрика: Теоретические основы технологий передачи и обработки информации и сигналов
Статья в выпуске: 2 т.14, 2016 года.
Бесплатный доступ
В статье исследован вопрос о выборе корректного динамического диапазона системы остаточных классов для задач цифровой обработки изображений. Показана некорректность обработки изображений в оттенках серого с использованием предложенных другими исследователями наборов модулей системы остаточных классов {5,7,8} и {7,15,16}. Сделан вывод о недостаточности динамического диапазона для таких модулей. Предложен критерий определения достаточного динамического диапазона системы остаточных классов, зависящий от коэффициентов маски фильтра. Показано, что применение предложенного критерия обеспечивает безошибочную обработку изображений в оттенках серого. Моделирование обработки изображений в оттенках серого с использованием системы остаточных классов проводилось в программной среде MATLAB. Обработка результатов на основе метрики пиковое отношение сигнал-шум и индекса структурного сходства изображений подтвердило сделанные выводы.
Система остаточных классов, цифровая обработка изображений, цифровой фильтр, динамический диапазон
Короткий адрес: https://sciup.org/140191818
IDR: 140191818 | УДК: 004.315 | DOI: 10.18469/ikt.2016.14.2.01
About selection of residue system range for image processing
This work presents research concerned with selection of correct residue system dynamic range for image digital processing problems. We demonstrated incorrect grayscale image processing by using residue system unit sets {5,7,8} and {7,15,16} proposed by other authors, and concluded about their dynamic range insufficiency. We propose criterion for determination residue system dynamic range sufficiency depending on filter mask coefficients. It is shown that using of proposed criterion provides error-free grayscale image processing. We performed grayscale image processing by using residue system by MATLAB software. Analysis of results based on peak signal-to-noise ratio metric and image structural similarity index confirmed conclusions.
Список литературы О выборе диапазона системы остаточных классов для цифровой обработки изображений
- Tan L., Jiang J. Digital Signal Processing, Second Edition: Fundamentals and Applications. Academic Press, 2013. -876 p.
- Shin F.I. Image processing and pattern recognition: fundamentals and techniques. Wiley-IEEE Press, 2010. -552 p.
- Shahana T. K., James R. K., Jose B. R., Jacob K. P., Sasi S. Performance Analysis of FIR Digital Filter Design: RNS Versus Traditional//ISCIT 2007 International Symposium on Communications and Information Technologies Proceedings, 2007. -P. 1-5 DOI: 10.1109/ISCIT.2007.4391974
- Cardarilli G. C., Nannarelli A., Re M. Residue number system for low-power DSP applications//Proc. 41st Asilomar Conf. Signals, Syst., Comput, 2007. -P. 1412-1416 DOI: 10.1109/ACSSC.2007.4487461
- Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников А.В., Макоха А.Н. Нейрокомпьютеры в остаточных классах. М.: Радиотехника, 2003. -272 с.
- Omondi A., Premkumar B. Residue Number Systems: Theory and Implementation. Imperial College Press, 2007. -296 p.
- Chervyakov N.I., Lyakhov P.A., Babenko M.G. Digital filtering of images in a residue number system using finite-field wavelets//Automatic Control and Computer Sciences. V.48, No.3, 2014. -P. 180-189.
- Ammar A., Kabbany A., Youssef M., Amam A. A secure image coding scheme using residue number system//Eighteenth National Radio Science Conference, 2001. -P. 339-405 DOI: 10.1109/NRSC.2001.929397
- Wang W., Swamy M. N., Ahmad M. O. RNS application for digital image processing//4th IEEE International Workshop on System-on-Chip for Real-Time Applications, 2004. -P. 77-80 DOI: 10.1109/IWSOC.2004.1319854
- Taleshmekaeil D.K., Mohamamdzadeh H., Mousavi A. Using residue number system for edge detection in digital images processing//IEEE 3rd international conference on communication software and networks, 2011. -P. 249-253 DOI: 10.1109/ICCSN.2011.6014044
- Molahosseini A. S., Sorouri S., Zarandi A. A. Research Challenges in Next-Generation Residue Number System Architectures//The 7th International Conference on Computer Science & Education, 2012. -P. 1658-1661 DOI: 10.1109/ICCSE.2012.6295382
- Younes D., Steffan P. A comparative study on different moduli sets in residue number system//IEEE International Conference on Computer Systems and Industrial Informatics, 2012. -P. 1-6 DOI: 10.1109/ICCSII.2012.6454344
- Wang W., Swamy M. N., Ahmad M. O., Wang Y. A high-speed residue-to-binary converter for three-modul RNS and a scheme for its VLSI implementation//IEEE Trans. on Circuits and Systems-II: Analog and Digital Signal Processing. V.47, No.12, 2000. -P. 1576-1581 DOI: 10.1109/82.899659
- Taleshmekaeil D.K., Mousavi A. The use of residue number system for improving the digital image processing//IEEE 10th International Conference on Signal Processing, 2010. -P. 775-780.
- Younes D., Steffan P. Efficient image processing application using Residue Number System//20th International Conference on Mixed Design of Integrated Circuits and Systems, 2013. -P. 20-22.
- Parhami B. Computer Arithmetic: Algorithms and Hardware Designs. New York, Oxford University Press, 2010. -641 p.
- Meyer-Baese U. Digital Signal Processing with Field Programmable Gate Arrays. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2001. -422 p.
- Salomon D. Data Compression/Springer-Verlag London, 2007. -1092 p.
- Huynh-Thu Q., Ghanbari M. Scope of validity of PSNR in image/video quality assessment//Electronics Letters. V.44, No.13, 2008. -P 800-801 DOI: 10.1049/el:20080522
- Wang Z. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity//IEEE Transactions image processing. V.13, No.4, 2004. -P. 600-612 DOI: 10.1109/TIP.2003.819861
