Главная > Введение в цифровую обработку изображений
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
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
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

Часть II. ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ

Глава 6. КОРРЕКЦИЯ ИЗОБРАЖАЮЩИХ СИСТЕМ

6.1. Постановка задачи

Исходной предпосылкой при решении задач коррекции изображающих систем является предположение, что существует некоторая функция, скажем описывающая изображение на выходе идеальной изображающей системы, а действие реальной изображающей системы можно описать некоторым преобразованием У идеального изображения в реально наблюдаемое:

Тогда задача коррекции сводится к тому, чтобы, зная те или иные параметры преобразования найти такое корректирующее преобразование Ф наблюдаемого изображения, чтобы его результат

был в смысле некоторого заданного критерия верности воспроизведения, или метрики, возможно ближе к идеальному изображению. В такой постановке эту задачу называют еще восстановлением, или реставрацией изображений ([9, 62]).

Способы ее решения зависят от способов описания преобразования

Как уже отмечалось в § 1.5, практически при описании преобразований сигналов и тем более таких сложных сигналов, как изображений, пользуются их иерархическими описаниями как совокупности некоторых элементарных преобразований. В дополнение к рассмотренным в § 1.6 линейным преобразованиям и безынерционным нелинейным преобразованиям, которые по отдельности или в разных сочетаниях описывают обычно (хотя и необязательно) так называемые детерминированные искажения в изображающих системах, для описания

случайных воздействий на сигнал в изображающих системах пользуются моделями аддитивного, импульсного и мультипликативного шума.

Модель аддитивного шума используется тогда, когда сигнал на выходе системы или на каком-нибудь промежуточном этапе его преобразования может рассматриваться как сумма полезного сигнала и некоторого случайного сигнала (шума). Так, например, описывают действие зернистости фотопленки, флюктуационный шум в радиотехнических системах и т. п.

Если действие шума сказывается не по всей протяженности сигнала, а только в случайно расположенных точках, где значение сигнала заменяется случайной величиной, шум называют импульсным. Импульсный шум характерен для систем передачи изображений по радиоканалам с использованием нелинейных видов модуляции сигнала (частотной модуляции, время-импульсной и т. д.) и для цифровых систем передачи и хранения изображений [70].

Мультипликативная модель применяется тогда, когда можно считать, что полезный сигнал умножается на случайный сигнал. Таково, например, в первом приближении действие шума фотоэлектронных умножителей, шума диффузности в когерентно-оптических и других голографических изображающих системах.

Поскольку логарифм произведения равен сумме логарифмов сомножителей, а экспонента от суммы равна произведению экспонент от слагаемых, аддитивная и мультипликативная модели в некоторых случаях могут быть сведены одна к другой введением безынерционного логарифмического или экспоненциального преобразования (см., например, [16,45]).

Линейные и нелинейные искажения также могут носить случайный характер. Тогда они описываются как преобразования, параметры которых (например, частотная характеристика искажающей линейной системы) являются случайными величинами или функциями.

В настоящее время имеется обширная литература, посвященная разным аспектам задачи восстановления изображений и способам ее решения как аналоговыми, главным образом когерентно-оптическими, так и цифровыми средствами (см., например, обзоры в [48, 50, 53, 62, 89]). Особенно это касается проблемы устранения дефокусировки изображений (смаза).

В этой небольшой главе невозможно Дать исчерпывающее изложение всех достигнутых в решении этой задачи результатов. Поэтому приведено только несколько характерных примеров, иллюстрирующих возможности применения цифровых методов обработки для решения некоторых конкретных практических задач.

1
Оглавление
email@scask.ru