Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
3.2. Масочная фильтрация изображений при наличии аддитивного белого шума
Распространенным видом помехи является белый шум, аддитивно воздействующий на изображение. Наблюдаемое в этом случае изображение (3.1) имеет вид:
а корреляционная функция шума
Здесь
где
где Преобразуем также выражение (3.7) для ошибок фильтрации, для чего запишем в явном виде то из уравнений в (3.11), которое соответствует значениям
откуда находим:
Сравнивая это соотношение с (3.7), окончательно получаем:
где Для того чтобы
при решении уравнения (3.11) воспользоваться существующими программными
средствами ЭВМ, необходимо выполнить его упорядоченное преобразование к
каноническому векторно-матричному виду. Для этого требуется совокупность
В практике цифровой обработки
изображений широко используется масочная фильтрация. Ее линейная
разновидность является одним из вариантов двумерной КИХ-фильтрации. В качестве
маски используется множество весовых коэффициентов, заданных во всех точках
окрестности Визуально эффективность
фильтрации можно оценить с помощью рис.3.2. На рис. 3.2.а показан зашумленный
портрет (изображение без шума приведено на рис. 1.3.а) при отношении сигнал/шум
равном -5дБ. Результат масочной фильтрации при оптимальном виде ИХ, найденной
из (3.11), приведен на рис.3.2.б. Результат фильтрации, выполненной равномерным
масочным оператором не приводится, поскольку с визуальной точки зрения он мало
отличается от рис.3.2.б. При этом, однако, с количественной точки зрения
различия достаточно заметны: если при оптимальной КИХ относительная ошибка
Здесь полезно отметить определенное разногласие в оценках качества, даваемых человеческим глазом и применяемыми количественными показателями. Глаз является слишком совершенным изобретением природы, чтобы с ним могли соревноваться достаточно примитивные математические показатели типа среднего квадрата ошибок. Поэтому некоторые результаты, рассматриваемые с точки зрения математических показателей как катастрофические, визуально могут быть вполне удовлетворительными. Означает ли это, что математические критерии вообще непригодны при цифровой обработке изображений? Конечно, нет. Цифровая обработка изображений находит применение в различных информационных системах с автоматическим принятием решений, основанным на этой обработке. Функционирование таких систем, где отсутствует человеческий глаз, полностью подчинено математическим критериям и качество их работы оценивается только математическими показателями. Понятно, что и качество изображений, используемых в этих системах, также должно оцениваться только математическими критериями. В заключение данного параграфа
подчеркнем, что в целом применение описанных процедур фильтрации приводит к
существенному снижению уровня шума на изображении. Количественно эффективность
данной обработки можно охарактеризовать коэффициентом улучшения отношения
сигнал/шум
|
1 |
Оглавление
|