• Главная
  • Кафедра
    • Преподавательский состав
    • Наши выпускники
    • Доска почета
    • Фото аудиторий
    • Новости кафедры
    • Развитие кафедры
  • Абитуриенту
    • О телекоммуникациях
    • Для выпускников школ
    • Дни открытых дверей
  • Учеба
    • Расписания занятий
    • Методическая литература
    • Учебные программы
    • Справочник
    • Учебные дисциплины
    • Блоги студентов
  • Наука
    • Направления научной работы
    • Наши публикации
    • Достижения
    • Текущие проекты
    • Научная работа студентов
    • Меропрития
  • Новости телекоммуникаций
  • Развлечения
    • Юмор
    • Фотографии
    • Видео
    • Опросы
  • Вход
    •      

      • Забыли пароль?
      • Забыли логин?
      joomclub.net


Локально-адаптивная фильтрация изображений с использованием робастных индикаторов негауссовых распределений

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
( 1 Vote ) 
Категория: ИКТМ 2009 Published on 03 Октябрь 2012 Автор: Владимир Лукин Просмотров: 1032
  • Печать
  • E-mail

УДК 621.391.82

ЛОКАЛЬНО-АДАПТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РОБАСТНЫХ ИНДИКАТОРОВ НЕГАУССОВЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ

Ю.Н. Коваленко, студентка

Национальный аэрокосмический университет

им. Н.Е. Жуковского «ХАИ»

 

Фильтрация на основе дискретного косинусного преобразования (ДКП) является одним из наиболее эффективных подходов повышения качества зашумленного изображения. Метод характеризуется достаточно высоким подавлением помех на однородных участках, неплохим сохранением границ, и хорошими текстурно-сохраняющих свойствами.

В основе методе используется пороговая обработка ДКП коэффициентов в блоке фильтрации. Величина порога пропорциональна настроечному параметру k, который задается константой для всего изображения. На изображениях содержащих участки текстуры и мелкоразмерных объектов увеличение k может приводить к внесению в этих областях искажений обусловленных перефильтрацией. Для уменьшения степени вносимых искажений необходимо уменьшать значение k, но это, в свою очередь, приводит к снижению эффективности фильтрации на однородных участках.

В работе предложена модификация метода ДКП-фильтрации с использованием индикатора негауссовых распределений, в качестве которого применяется робастный коэффициент эксцесса, для определения локально-активных участков изображения (текстура, мелкие детали). Для этих участков производится уменьшение значения параметра k.

Предложенный подход позволяет значительно улучшить качество обработанного изображения по сравнению со случаем постоянного k. Наряду с эффективным подавлением помех, как на однородных, так и на неоднородных участках, достигается хорошее сохранение границ, малоразмерных объектов и текстуры.

  • < Назад
  • Вперёд >
Войдите на сайт, чтобы комментировать
     
JComments

Конференции ИКТМ

  • ИКТМ 2015
  • ИКТМ 2014
  • ИКТМ 2013
  • ИКТМ 2012
  • ИКТМ 2011
  • ИКТМ 2010
  • ИКТМ 2009
  • Обработка изображений

Все тезисы ИКТМ 2009

  • Исследование влияния пространственных искажений при формировании смещения оптическим датчиком
  • Обзор и анализ математических моделей в задачах маршрутизации сетей передачи данных
  • Разработка параметрического метода сжатия полетных данных на основе наблюдателя состояния
  • База тестовых изображений для верификации методов слепой оценки параметров шума и методов подавления шума на изображениях
  • Интернет ресурс для оценки эффективности методов фильтрации изображений
  • Аналіз візуальної якості 3D відео, сформованого на основі карт глибини
  • Оценка эффекта контрастного маскирования участков изображений с учетом меры их информативности
  • Использование метода робастного вписывания RANSAC для повышения точности оценивания дисперсии сложных помех
  • Использование технологии bluetooth для беспроводной передачи данных
  • Локально-адаптивная фильтрация изображений с использованием робастных индикаторов негауссовых распределений
  • Анализ эффективности OFDMA в системах четвертого поколени мобильной связи
  • Анализ методов оценки пространственных деформаций изображения для приложений дистанционного зондирования Земли
  • Информационная безопасность беспроводных каналов передачи данных
  • Тестирование методов автоматической оценки дисперсии аддитивных помех
  • Адаптивная робастная оценка параметра сдвига на основе усечения выборки данных
  • Исследование статистических характеристик меридианной оценки для ПРВ с тяжелыми хвостами

Похожие статьи

  • Анализ статистических характеристик альтернативных устойчивых оценок масштаба данных (ИКТМ 2011)
    • Цифровая обработка изображений
    • робастные оценки
  • База тестовых изображений для верификации методов слепой оценки параметров шума и методов подавления шума на изображениях (ИКТМ 2009)
    • Цифровая обработка изображений
    • подавление шума на изображениях
  • Интернет ресурс для оценки эффективности методов фильтрации изображений (ИКТМ 2009)
    • Цифровая обработка изображений
    • подавление шума на изображениях
  • Использование ДКП при сжатии спектрограмм с потерями (ИКТМ 2012)
    • Дискретное косинусное преобразование
    • цифровая обработка изображений
  • Использование метода робастного вписывания RANSAC для повышения точности оценивания дисперсии сложных помех (ИКТМ 2009)
    • Цифровая обработка изображений
    • робастные оценки
  • Метод скрытого внедрения информации в изображения социальной сети ВКонтакте (ИКТМ 2011)
    • дискретное косинусное преобразование
    • цифровая обработка изображений
  • Модели визуального восприятия человека и их применение в системах обработки изображений (ИКТМ 2012)
    • Цифровая обработка изображений
    • дискретное косинусное преобразование
  • Особенности сжатия РСА-изображений при пространственно-коррелированных помехах (ИКТМ 2012)
    • Цифровая обработка изображений
    • дискретное косинусное преобразование
  • Оценка эффекта контрастного маскирования участков изображений с учетом меры их информативности (ИКТМ 2009)
    • Цифровая обработка изображений
    • дискретное косинусное преобразование
  • Повышение точности метода автоматического оценивания дисперсии за счет использования робастных оценок масштаба (ИКТМ 2011)
    • робастные оценки
    • цифровая обработка изображений
Copyright © National Aerospace University, 2011-2015 All rights reserved
YJSimpleGrid Joomla! Templates Framework official website
ИКТМ 2009