Метод подавления шума в изображениях на основании кратномасштабного анализа
11
Рис. 3.
Результаты фильтрации изображения с импульсным шумом:
А — зашумленное изображение; Б — отфильтрованное разработанным
методом, вейвлет Добеши; В — отфильтрованное фильтром Гаусса; Г —
отфильтрованное медианным фильтром
Аналогичные данные для гауссова шума (дисперсия 0,001) пред-
ставлены на рис. 4 и 5. Значения MSE и PSNR разработанного метода
превышают таковые для стандартных фильтров (см. табл. 2).
Таблица 2
Оценка результатов применения методов фильтрации изображений,
искаженных гауссовым аддитивным шумом, по критериям MSE и PSNR
Изображение
MSE
PSNR
ΔMSE, % ΔPSNR, %
Зашумленное
24,6
34,2
100
100
Медианный фильтр
30,2
33,3
22,8
–2,6
Фильтр Гаусса
20,0
35,1
18,6
2,6
Фильтр на базе
вейвлет-преобразования
18,6
35,4
–24,4
3,5
Рис. 4.
Зависимость MSE для разных материнских вейвлетов
от доли вклада фильтруемых коэффициентов (разработанный
метод для гауссова шума)
