Метод подавления шума в изображениях на основании кратномасштабного анализа
9
3
R
G
B
RGB
MSE MSE MSE
MSE
+
+
=
;
(25)
визуальный критерий, не менее важный, чем численные, по-
скольку часто встречается ситуация, когда по вышеописанным кри-
териям эффект малозаметен или незаметен, тогда как по визуальному
критерию результат нагляден и оценка по нему выше.
Результаты проведенных экспериментов.
Предметом экспери-
мента, кроме апробации разработанного метода, являлось определе-
ние той доли вклада фильтруемых коэффициентов в сигнал, которая
более подходит в данной задаче для достижения лучшего результата.
При подборе соответствующих параметров можно повысить качество
фильтрации шумов в изображениях. Построен программный ком-
плекс на языке C#, включающий как стандартные, так и разработан-
ный методы подавления шумов; на его основании проведено иссле-
дование. Поскольку важным этапом разработки программного обес-
печения является задача анализа и контроля правильности функцио-
нирования системы на ранних этапах ее разработки [14], проведено
тестирование программного обеспечения, в том числе проверен факт
однозначного восстановления изображения при его прямом и затем
обратном (без фильтрации) вейвлет-преобразовании.
Исследованы два типа статистически независимого шума: аддитив-
ный импульсный и аддитивный гауссов. Предложенный метод адапти-
рован к данным типам шума добавлением дополнительных этапов
сглаживания и повышения резкости; к стандартным фильтрам также
добавлено повышение резкости. Набор тестовых изображений-
оригиналов был зашумлен при помощи инструментария пакета
MATLAB, результаты фильтрации сравнивались с незашумленными
изображениями. Использованы вейвлеты Хаара, Добеши, Би-сплайн;
дана рекомендация о применении одного из данных классов вейвлетов.
Зависимости MSE и PSNR от доли вклада фильтруемых коэффи-
циентов в сигнал для импульсного шума (дисперсия 0.001) на осно-
вании экспериментальных данных для разных материнских вейвле-
тов представлены на рис. 1 и 2.
Значения MSE и PSNR для медианного фильтра хуже, чем ре-
зультаты предложенного метода, для фильтра Гаусса — лучше
(см. табл. 1). Однако стандартные фильтры сильно размывают изоб-
ражение и снижают его качество, создавая размытость (гаусс) или
пикселизацию границ (медиана), рис. 3 (импульсный шум с диспер-
сией 0,05, отфильтрованный стандартными и разработанным мето-
дом: материнский вейвлет Добеши с 4 коэффициентами, 1 уровень
разложения).
