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 ИЗОБРАЖЕНИЙГлава 6. КОРРЕКЦИЯ ИЗОБРАЖАЮЩИХ СИСТЕМ6.1. Постановка задачиИсходной предпосылкой при решении задач коррекции изображающих систем является предположение, что существует некоторая функция, скажем
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
|