Об обработке зашумленных контрастных изображений
Бесплатный доступ
Рассматривается проблема подавления шума на резком перепаде яркости в цифровых зашумленных контрастных изображениях. Цифровые изображения, получаемые при оцифровке аналогового сигнала цифровой фотоматрицей, помимо полезного сигнала имеют шумовую составляющую. Причем для получения привычного нам цифрового изображения в стандартной цветовой модели RGB к изображению полученному с цифровой фотоматрицы необходимо применить интерполяционный алгоритм, называемый демозаикой. Вследствие таких преобразований гауссовость распределения шума в цифровом зашумленном изображении нарушается. Использование стандартной модели представления изображения в цифровом виде для подавления шума является не целесообразным. Для более эффективного подавления шума цифровое изображение переводится из цветовой модели RGB в цветовую модель HSV или LAB, в которых можно отдельно фильтровать яркостную и цветовую составляющую цифрового шума. Подавление цветового шума происходит в цветовых каналах изображения с применением фильтра Гаусса. Подавление шума в яркостном канале цифрового изображения является более сложной задачей, в особенности на границе резкого перепада яркостей. Для подавления яркостного шума в контрастных изображениях предлагается использовать нелинейный фильтр на основе обобщенного метода наименьших модулей (ОМНМ). Описан процесс сглаживания контрастного зашумленного перепада ОМНМ-фильтром и показана его эффективность в сравнении с медианной фильтрацией.
Зашумленное контрастное изображение, негауссовость распределения шума, подавление шума, фильтрация изображений, контрастный перепад, обобщенный метод наименьших модулей
Короткий адрес: https://sciup.org/147234120
IDR: 147234120 | УДК: 004.932 | DOI: 10.14529/mmph210102
On processing noisy contrast images
The problem of noise reduction at sharp transitions of brightness in digital noisy contrast images is considered. In addition to the useful signal, digital images obtained by digitizing an analogue signal with a digital photo matrix have a noise component. Moreover, to obtain a digital image in the standard RGB color model, a demosaicing interpolation algorithm must be applied to the image obtained from a digital photo matrix. Due to such transformations, the Gaussian distribution of noise in a digital noisy image is violated. Using a standard image digitization model for noise reduction is not effective. For more effective noise reduction, the digital image is transferred from the RGB color model to the HSV or LAB color model, where the brightness and color components of the digital noise can be filtered separately. Color noise is suppressed in the color channels of the image using a Gaussian filter. Noise reduction in the brightness channel of a digital image is more difficult task, especially at the edge of sharp transitions of brightness. To suppress the brightness noise in contrast images, it is proposed to use a nonlinear filter based on the generalized method of least absolute values (GMLAV). The process of smoothing the contrast noisy transition by the GMLAV-filter is described, and its efficiency is shown in comparison with the median filtration.
Список литературы Об обработке зашумленных контрастных изображений
- Гонсалес, Р.С. Цифровая обработка изображений / Р.С. Гонсалес, Р.Е. Вудс. - М.: Техносфера, 2012. - 1104 с.
- Прэтт, У. Цифровая обработка изображений: в 2-х кн. / У. Прэтт, Д.С. Лебедев. - М.: Мир, 1982. - Кн. 1. - 310 с.; кн. 2. - 790 с.
- Ярославский, Л.П. Введение в цифровую обработку изображений / Л.П. Ярославский. -М.: Советское радио, 1979. - 312 с.
- Никитин, В.В. Телевидение в системах физической защиты / В.В. Никитин, А.К. Цыцулин. - СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2001. - 132 с.
- Применение переключающихся медианных фильтров для восстановления зашумленных изображений / С.С. Бухтояров, А.Л. Приоров, И.В. Апальков, В.В. Хрящев // Вопросы радиоэлектроники: Серия общетехническая. - 2006. - Т. 4, № 2. - С. 137-147.
- Мамаев, Н.В. HeNLM-LA: Локально-адаптивный алгоритм нелокального среднего на основе разложения по функциям Эрмита / Н.В. Мамаев, А.С. Лукин, Д.В. Юрин // Программирование. - 2014. - Т. 40, № 4. - С. 46-54.
- Surin, V.A. Research of properties of digital noise in contrast images / V.A. Surin, A.N. Tyrsin // CEUR Workshop Proceeding. - 2016. - Vol. 1710. - P. 340-348. http://ceur-ws.org/Vol-1710/paper34.pdf
- Television noise reduction IC / G. de Haan, T.G. Kwaaitaal-Spassova, M.M. Larragy et al. // IEEE Transactions on Consumer Electronics. - 1998. - Vol. 44, no. 1. - pp. 143-154.
- Синтез цвета. Фотокинотехника: Энциклопедия / гл. ред. Е.А. Иофис. - М.: Советская энциклопедия, 1981. - 447 с.
- Devies, A. Digital Imaging for Photographers / A. Davies, P. Fennessy // Focal Press. - 2001. -Paperback. - 214 p.
- CIE Recommendations on Uniform Color Spaces, Color Difference Equations, Psychometric Color Terms, Supplement 2 to CIE publication 15 (E1.3.1) 1971/(TC1.3). Central Bureau of the Commission Internationale de l'Eclairage (Vienna, Austria). - 1978.
- Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. Преобразования и медианные фильтры / Т.С. Хуанг, Дж.-О. Эклунд, Г.Дж. Нуссбаумер и др. - М.: Радио и связь, 1984. - 221 с.
- Tukey, J.W. Discussion, Emphasizing the Connection Between Analysis of Variance and Spectrum Analysis / J.W. Tukey // Technometrics. - Vol. 3, no. 2. - P. 191-219.
- Сурин, В.А. Модель нелинейного фильтра для цифровой обработки контрастных изображений / В.А. Сурин, А Н. Тырсин // Автометрия. - 2018. - Т. 54, № 2. - С. 54-62.
- Тырсин, А.Н. Робастное построение регрессионных зависимостей на основе обобщенного метода наименьших модулей / А.Н. Тырсин // Записки научных семинаров ПОМИ РАН. - 2005. -Т. 328. - С. 236-250.
