Составители:
31
2.1. Методы фильтрации, позволяющие уменьшить уровень помех
на предварительном этапе обработки изображений
Простой пороговый метод нелинейной фильтрации импульсных
помех.
Сигнал от каждого из элементов массива [E
i,j
] анализируемого
изображения сравнивается со средним значением сигнала для
небольшой группы m×n в окрестностях данного элемента
(2.1)
Здесь m и n – нечётные числа. Если значение сигнала E
i,j
превышает
E
–
i, j
на заданную пороговую величину ξ, то значение сигнала заменя"
ется на среднее значение сигнала группы. Если – нет, то сохраняет"
ся прежнее значение. Таким образом, формируется новый массив
(2.2)
в котором устранены одиночные «выбросы», т.е. помехи, некорре"
лированные с соседними элементами.
Анизотропная фильтрация относится к категории линейных про"
цедур цифровой обработки массива [E
i,j
]. Это более совершенный,
теоретически более обоснованный, но вместе с тем и более слож"
ный алгоритм пространственной фильтрации. Он заключается в
выполнении операции свёртки исходного массива изображения
формата M×N со скользящим сглаживающим массивом [W] мень"
шего формата m×n (ядро свёртки). Иначе говоря, реализуется про"
цедура программного сканирования исходного изображения сколь"
зящей апертурой меньшего формата и вычисление свёртки на
каждом шаге сканирования. В результате формируется новый мас"
сив [E
i,j
], имеющий (также как и исходный) формат M×N, но пред"
ставляющий собой «сглаженное» изображение, подвергнутое низ"
кочастотной пространственной фильтрации
. (2.3)
Каким образом следует выбирать размерность сглаживающего мас"
сива m×n? Размерность массива, очевидно, должна быть согласована
с интервалом пространственной корреляции исходного изображения.
E
i,j
=
∑ ∑
E
(i+k),(j+l)
k
=
−(m−1)/2 l
=
−(n−1)/2
(m−1)/2
(n−1)/2
m⋅n
.
E
i,j
, при: E
i,j
≥ E
i,j
+ ξ
E
i,j
=
E
i,j
, при: E
i,j
< E
i,j
+ ξ
*
,
E
i,j
=
k
=
−(m−1)/2 l
=
−(n−1)/2
(m−1)/2 (n−1)/2
*
∑ ∑ E
(i+k),(j+l)
⋅W
k,l
*
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- …
- следующая ›
- последняя »
