Метод подавления шума в изображениях на основании кратномасштабного анализа
Опубликовано: 20.11.2013
Авторы: Волкова Л.Л.
Опубликовано в выпуске: #6(18)/2013
DOI: 10.18698/2308-6033-2013-6-1101
Раздел: Информационные технологии
Основываясь на преимуществах кратномасштабного анализа, можно проводить фильтрацию шума, учитывая особенности сигнала. В применении к изображениям разработан метод подавления шума, использующий на этапе фильтрации коэффициентов вейвлет-преобразования гистограмму коэффициентов для определения порога фильтрации по доле вклада фильтруемых коэффициентов в сигнал. Метод апробирован, экспериментально доказана его эффективность в сравнении со стандартными методами, даны рекомендации о выборе параметров фильтрации.
Литература
[1] Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. Москва, Техносфера, 2005, 1072 с.
[2] Блаттер К. Вейвлет-анализ. Основы теории. Москва, Техносфера, 2004, 280 с.
[3] Штарк Г.-Г. Применение вейвлетов для ЦОС. Москва, Техносфера, 2007, 192 с.
[4] Волкова Л.Л. Подавление шума в изображениях с использованием кратномасштабного анализа. Сб. тезисов докладов общеуниверситетской научно-технической конференции "Студенческая научная весна-2011", посвященной 50-летию полета Ю.А. Гагарина в космос. 4- 30 апреля 2011 г. т. XI, ч. 2. Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011, с. 129-130
[5] Donoho D.L. De-Noising by soft-thresholding. IEEE Trans. on Inf. Theory, 1995, vol. 41, pp. 613-627
[6] Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. Санкт-Петербург, ВУС, 1999, 204 с.
[7] Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск, НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", 2001, 464 с.
[8] Столниц Э., ДеРоуз Т., Салезин Д. Вейвлеты в компьютерной графике. Ижевск: НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", 2002, 272 с.
[9] I. Daubechies. Orthonormal Bases of Compactly Supported Wavelets. Communications on Pure and Applied Mathematics, 1988, no. 41, pp. 909-996
[10] A. Cohen, I. Daubechies, and J.-C. Feauveau. Biorthogonal Bases of Compactly Supported Wavelets. Communications on Pure and Apllied Mathematics, 1992, no. 45, pp. 485-560
[11] Чуи К. Введение в вэйвлеты. Москва, Мир, 2001, 412 с.
[12] Давыдов А.В. Цифровая обработка сигналов: Тематические лекции. Екатеринбург, УГГУ, ИГиГ, ГИН, Фонд электронных документов, 2005
[13] Mallat S. A theory for multiresolutional signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989, no. 7, pp. 674-693
[14] Рудаков И.В. Методика иерархического исследования сложных дискретных структур. Наука и образование: электронное научно-техническое издание, 2012, № 6, с. 251-260