Метод фильтрации изображения на основе дискретного косинусного преобразования

2. ДКП - фильтр

Несмотря на очевидные достоинства методов фильтрации на основе дискретного косинусного преобразования существует также ряд недостатков, присущих этим методам. Наиболее существенными недостатками являются плохое сохранение границ и малоразмерных объектов, появление ореола вокруг резких границ на изображении, т.н. эффектов Гиббса, плохое сохранение текстуры, в случае выбора завышенного порога фильтрации.

Рисунок 2.1 - Оригинал изображения и результат фильтрации ДКП-фильтром

Каждое из этих искажений имеет свою природу возникновения. Если во время фильтрации использовать неадаптивный вариант фильтра, настроенный на эффективное подавление шума на однородных и слабо изменяющиеся участках изображения, которые обычно существенно превосходят по площади локально-активные (ЛА) участки и текстуру, то в этом случае оптимальный настроечный параметр в, полученный по какому-либо интегральному показателю качества (например СКОш) и установленный одинаковым для всего изображения, окажется существенно завышенным для участков содержащих малоразмерные объекты, границы и текстуру. Это вызвано более широким пространственным частотным спектром этих участков, что обусловленно наличием деталей, и как следствие, большим числом значимых частотных коэффициентов ДКП. В результате фильтрации на однородном участке будет наблюдаться хорошее подавление шума, а на участках с наличием текстуры и малоразмерных объектов искажение и размытие деталей.

В свою очередь эффекты Гиббса возникают при «наезде» блока фильтрации на малоразмерный объект и/или контрастную границу, и вызваны использованием в ДКП и преобразовании Фурье (ПФ) гладких функций. Это непреодолимое ограничение ДКП и ПФ, и полностью избавиться от него, при использовании этих преобразований, не представляется возможным. Можно только каким-то образом уменьшить этот негативный эффект. Одним из методов борьбы может быть исключение ситуаций попадания в один блок фильтрации локально-активных и однородных участков. Это можно реализовать «обходом» окнами больших размеров локально-активных участков изображения, с, по-возможности, минимизацией попадания в эти окна ЛА участков. В свою очередь фильтрацию этих ЛА участков можно осуществлять окнами меньшего размера, либо же используя фильтр на основе ортогонального преобразования, в составе которого не используются гладкие функции. Примером такого фильтра может служить фильтр на основе вейвлетного преобразования, использующего преобразование Хаара.

В связи с этим и возникает необходимость в фильтре главной задачей которого являлось бы устранение озвученных выше недостатков, при сохранении достоинств ДКП-фильтрации.

Результатом проведенного исследования является локально-адаптивный ДКП-фильтр с изменяемым размером окна фильтрации, структурная схема которого представлена на рисунке 2.2.

Рисунок 2.2 - Схема работы предложенного ЛАФ ДКП-фильтра

Суть работы метода заключается в следующем. На вход фильтра подается матрица интенсивности искаженного изображения , представляющая собой сумму истинного изображения и аддитивной помехи. Одновременно с этим на вход фильтра поступает матрица оценок показателя локальной активности (ПЛА) , являющаяся функцией от , и определяющая ЛА участки на изображении . Также на вход фильтра поступает информация о СКО искажающей помехи . Заметим, что вычисление и происходит не в самом фильтре, а во внешних, по отношению к нему, модулях, и выполняется каким-либо из известных методов.

Алгоритм предложенного метода состоит из следующих основных блоков: схемы принятия решения, набора компонентных неадаптивных ДКП-фильтров с разными настроечными параметрами и размерами окна фильтрации, и схемы компоновки изображения из отфильтрованных слоев (n=1..4).

Схема принятия решения осуществляет разложение матрицы на несколько подматриц (слоев), в соответствии со значением ПЛА , в каждой из которых содержится некоторое количество отсчетов матрицы , соответствующих определенному диапазону значений . При этом в разных слоях оказываются разные элементы изображения: однородные участки выделяются в свой отдельный слой, текстуры в свой, границы и малоразмерные объекты в свой. Таким образом возникает возможность производить раздельную фильтрацию каждого типа объектов, применяя к ним свой тип фильтра со своими настройками.

Вместе с тем, из-за сложной структуры метода достаточно сложно сразу определить значения настройки каждого из компонентных фильтров. Для этой цели было проведено предварительное исследование, в котором определялись оптимальные настройки для каждого из вариантов компонентных ДКП-фильтров.

Для этого на практике был применён ДКП - фильтр с окном различных размеров и значением в лежащим в пределах от 2…4, для ряда тестовых изображений, к которым был добавлен аддитивный гауссов шум с нулевым математическим ожиданием и дисперсией равной 100. При этом значение окна N_b=2,4,8,16 (N_b-размер окна). В качестве критерия эффективности фильтрации использовали среднеквадратическую ошибку (СКОш) на выходе фильтра. На рисунках представленных ниже можно увидеть полученные результаты.

Как видно предложенный детектор хорошо обнаруживает границы. Для всех изображений лучший результат детектирования был получен при N_b =16 исключение составили два изображения «Baboon» и «Barbara» для которых наилучший вариант был с размером окна N_b =8, увеличение размера окна приводило к сильному размытию границ.

Увеличение размера окна приводит к подавлению шума, но при этом ухудшается качество сохранения границ. Следует отметить, что данный фильтр приводит к сглаживанию границ и малоразмерных объектов, в следствии чего границы получаются размытые.

В таблице 2.1 и 2.2 представлены результаты обработки тестовых изображений.

Таблица 2.1 -Результаты эксперимента для окон размерами N_b =2 и 4 по критерию СКОш

Nb	в	Airfield	Baboon	Barbara	Boat	Goldhill	Lenna	Peppers
2	2	62,78	73,99	55,15	49,71	49,08	42,71	43,46
	2,2	59,67	71,85	51,39	45,44	44,60	37,82	38,73
	2,4	57,46	70,42	48,73	42,09	41,19	34,13	35,11
	2,6	56,11	69,94	46,91	39,69	38,87	31,54	32,66
	2,8	55,44	70,19	46,1	38,21	37,47	29,85	31,04
	3	55,26	71,07	45,99	37,33	36,74	28,77	30,03
	3,2	55,52	72,58	46,19	36,75	36,37	28,08	29,35
	3,4	56,12	74,75	47,05	36,64	36,35	27,68	28,93
	3,6	56,92	77,52	48,11	36,64	36,58	27,48	28,76
	3,8	57,76	80,1	49,37	36,89	36,88	27,42	28,7
	4	58,74	83,23	50,87	37,23	37,25	27,46	28,71
4	2	53,67	63,4	37,12	36,20	37,4	28,86	30,34
	2,2	51,32	61,37	33,35	32,69	33,99	24,92	26,58
	2,4	50,51	60,66	31,05	30,67	32,16	22,5	24,34
	2,6	50,85	61,24	29,98	29,85	31,59	21,22	23,17
	2,8	52,13	62,95	29,72	29,84	31,89	20,71	22,73
	3	54,14	65,6	30,19	30,39	32,75	20,69	22,73
	3,2	56,55	69,07	31,21	31,29	34,03	20,98	22,99
	3,4	59,27	73,28	32,65	32,5	35,5	21,48	23,37
	3,6	62,18	78,06	34,47	33,79	37,08	22,13	23,84
	3,8	65,18	83,38	36,58	35,21	38,71	22,84	24,32
	4	68,3	89,18	39	36,67	40,39	23,6	24,82

Таблица 2.2 -Результаты эксперимента для окон размерами N_b =8 и 16 по критерию СКОш

Nb	в	Airfield	Baboon	Barbara	Boat	Goldhill	Lenna	Peppers
8	2	52,33	59,98	30,58	33,28	34,58	25,17	27,41
	2,2	50,39	58,09	26,91	30,16	31,66	21,64	24,17
	2,4	50,17	57,73	24,79	28,71	30,46	19,75	22,53
	2,6	51,37	58,75	23,83	28,48	30,53	18,98	22,02
	2,8	53,65	60,99	23,71	29,08	31,5	18,94	22,21
	3	56,71	64,24	24,15	30,22	33,06	19,38	22,79
	3,2	60,26	68,29	25,02	31,69	34,96	20,07	23,56
	3,4	64,15	73,08	26,2	33,35	37,06	20,9	24,41
	3,6	68,24	78,43	27,63	35,19	39,26	21,83	25,3
	3,8	72,44	84,25	29,26	37,10	41,49	22,83	26,17
	4	76,71	90,48	31,07	39,07	43,74	23,86	27,04
16	2	53,2	59,35	28,94	33,46	34,19	24,39	27,19
	2,2	51,57	57,6	25,42	30,61	31,46	21,09	24,18
	2,4	51,73	57,46	23,47	29,45	30,5	19,45	22,88
	2,6	53,38	58,77	22,69	29,53	30,85	18,93	22,73
	2,8	56,18	61,32	22,73	30,45	32,1	19,14	23,3
	3	59,82	64,9	23,32	31,91	33,92	19,77	24,24
	3,2	63,99	69,32	24,29	33,7	36,08	20,63	25,36
	3,4	68,53	74,42	25,54	35,7	38,42	21,64	26,53
	3,6	73,27	80,09	27,01	37,84	40,85	22,73	27,72
	3,8	78,09	86,24	28,63	40,06	43,3	23,86	28,89
	4	82,98	92,79	30,40	42,36	45,75	25,03	30,04

Рис.



Рисунок 2.3 - Изображения «Airfield»: исходное изображение (а); результаты обработки зашумлённого изображения: N_b=2, в =3 (б); N_b=4, в =2,4 (в); N_b=8, в =2,4 (г); N_b=16, в =2,2 (д);

б в

Рис.



Рис.

Рисунок 2.4 - Результат обработки тестового изображения «Baboon»: исходное изображение (а), результаты обработки зашумлённого изображения с N_b=2, в=2,6 (б), N_b=4, в =2,4 (в), N_b=8, в =2,4 (г), N_b=16, в =2,4 (д)

Рис.



Рисунок 2.5 - Результат обработки тестового изображения «Barbara». Исходное изображение (а); результаты обработки зашумлённого изображения: N_b=2, в =3 (б); N_b=4, в =2,8 (в); N_b=8, в =2,8 (г); N_b=16, в =2,6 (д);

Рис.



Рисунок 2.6 - Результат обработки тестового изображения «Boat». Исходное изображение (а); результаты обработки зашумлённого изображения: N_b=2, в =3,6 (б); N_b=4, в =2,8 (в); N_b=8, в =2,8 (г); N_b=16, в =2,4 (д);



Рисунок 2.7 - Результат обработки тестового изображения «Goldhill». Исходное изображение (а); результаты обработки зашумлённого изображения: N_b=2, в =3,4 (б); N_b=4, в =2,6 (в); N_b=8, в =2,4 (г); N_b=16, в =2,6 (д);



а

Рисунок - 2.8 Результат обработки тестового изображения «lenna». Исходное изображение (а); результаты обработки зашумлённого изображения: N_b=2, в =3,8 (б); N_b=4, в =3 (в); N_b=8, в =2,8 (г); N_b=16, в =2,6 (д);



Рисунок 2.9 - Результат обработки тестового изображения «Peppers». Исходное изображение (а); результаты обработки зашумлённого изображения: N_b=2, в =3,8 (б); N_b=4, в =2,8 (в); N_b=8, в =2,6 (г); N_b=16, в =2,6 (д);

В результате анализа количественных и визуальных результатов обработки всех тестовых изображений можно сделать следующие выводы:

1) При фильтрации окном с размером N_b=2 и N_b=4 наблюдается недостаточное подавление помехи, однако контрастные границы площадных объектов, текстурных участков и мелких деталей сохраняются достаточно хорошо.

2) При значении N_b=8 результате фильтрации получаем достаточно хорошее подавление шума, но при этом наблюдается сглаживание границ и малоразмерных объектов, что можно видеть на всех рисунках с этим размером окна.

3) Для ДКП - фильтра оптимальный размер N_b=16. При таком окне достигается хорошее подавление помех, как на неоднородных так и на текстурных участках, а так же плохо сохраняются границы объектов (рис. 2.6,г,д и 2.7,г,д ).

4) Для более сложных изображений таких как «Baboon» и «Barbara» наилучшим вариантом является окно с размером N_b=8. Это связано с наличием на рисунке большого числа текстурных участков, которые плохо поддаются фильтрации. Происходит искажение изображения, когда окно фильтрации «наезжает» на границу объекта.

3. Охрана труда

3.1 Оценка эргономичности типового рабочего места в рассматриваемом помещении

Охрана труда - система законодательных актов, социально-экономических, организационных, технических, гигиенических и лечебно-профилактических мероприятий и средств, обеспечивающих безопасность, сохранение здоровья и работоспособности человека в процессе труда. Научно-технический прогресс внес серьезные изменения в условия производственной деятельности работников умственного труда. Их труд стал более интенсивным, напряженным, требующим значительных затрат умственной, эмоциональной и физической энергии. Это потребовало комплексного решения проблем эргономики, гигиены и организации труда, регламентации режимов труда и отдыха.

Охрана здоровья трудящихся, обеспечение безопасности условий труда, ликвидация профессиональных заболеваний и производственного травматизма составляет одну из главных забот человеческого общества. Обращается внимание на необходимость широкого применения прогрессивных форм научной организации труда, сведения к минимуму ручного, малоквалифицированного труда, создания обстановки, исключающей профессиональные заболевания и производственный травматизм.

3.2 Организация рабочего места программиста

Рабочее место - это часть пространства, в котором инженер осуществляет трудовую деятельность, и проводит большую часть рабочего времени. Рабочее место, хорошо приспособленное к трудовой деятельности инженера, правильно и целесообразно организованное, в отношении пространства, формы, размера обеспечивает ему удобное положение при работе и высокую производительность труда при наименьшем физическом и психическом напряжении.

При правильной организации рабочего места производительность труда инженера возрастает с 8 до 20 процентов.

Согласно ГОСТ 12.2.032-78 конструкция рабочего места и взаимное расположение всех его элементов должно соответствовать антропометрическим, физическим и психологическим требованиям. Большое значение имеет также характер работы.

Главными элементами рабочего места программиста являются письменный стол и кресло. Основным рабочим положением является положение сидя. Рабочее место для выполнения работ в положении сидя организуется в соответствии с ГОСТ 12.2.032-78.

Рабочая поза сидя вызывает минимальное утомление программиста. Рациональная планировка рабочего места предусматривает четкий порядок и постоянство размещения предметов, средств труда и документации. То, что требуется для выполнения работ чаще, расположено в зоне легкой досягаемости рабочего пространства.

В частности, при организации рабочего места программиста должны быть соблюдены следующие основные условия:

- оптимальное размещение оборудования, входящего в состав рабочего места;

- достаточное рабочее пространство, позволяющее осуществлять все необходимые движения и перемещения;

- необходимо естественное и искусственное освещение для выполнения поставленных задач;

- уровень акустического шума не должен превышать допустимого значения.

При проектировании письменного стола следует учитывать следующее:

- высота стола должна быть выбрана с учетом возможности сидеть свободно, в удобной позе, при необходимости опираясь на подлокотники;

- нижняя часть стола должна быть сконструирована так, чтобы программист мог удобно сидеть, не был вынужден поджимать ноги;

- поверхность стола должна обладать свойствами, исключающими появление бликов в поле зрения программиста;

- конструкция стола должна предусматривать наличие выдвижных ящиков (не менее 3 для хранения документации, листингов, канцелярских принадлежностей, личных вещей).

Параметры рабочего места выбираются в соответствии с антропометрическими характеристиками.

Таблица 3.1 - Представлены параметры стола программиста.

Параметры	Значения
Рабочее пространство	ширина не мене	700 мм
	глубина не менее	400 мм
	высота рабочей поверхности стола над полом	700-750 мм
Размеры стола	высота	710 мм
	длина стола	1300
	ширина стола	650 мм
Поверхность для письма	в глубину не менее	40 мм
	в ширину не менее	600 мм
Пространство для ног	высота не менее	600 мм
	ширина не мене	500 мм
	глубина не менее	400 мм

Важным элементом рабочего места программиста является кресло. Оно выполняется в соответствии с ГОСТ 21.889-76. При проектировании кресла исходят из того, что при любом рабочем положении программиста его поза должна быть физиологически правильно обоснованной, т.е. положение частей тела должно быть оптимальным. Для удовлетворения требований физиологии, вытекающих из анализа положения тела человека в положении сидя, конструкция рабочего сидения должна удовлетворять следующим основным требованиям:

- допускать возможность изменения положения тела, т.е. обеспечивать свободное перемещение корпуса и конечностей тела друг относительно друга;

- допускать регулирование высоты в зависимости от роста работающего человека (в пределах от 400 до 550 мм );

- иметь слегка вогнутую поверхность;

- иметь небольшой наклон назад.

Зоны досягаемости рук в горизонтальной плоскости:

а - зона максимальной досягаемости;

б - зона досягаемости пальцев при вытянутой руке;

в - зона легкой досягаемости ладони;

г - оптимальное пространство для грубой ручной работы;

д - оптимальное пространство для тонкой ручной работы.

Оптимальное размещение предметов труда и документации в зонах досягаемости рук:

дисплей - размещается в зоне а (в центре);

клавиатура - в зоне г/д;

системный блок - размещается в зоне б (слева);

принтер - находится в зоне а (справа);

документация:

- в зоне легкой досягаемости ладони - в (слева) - литература и документация, необходимая при работе;

- в выдвижных ящиках стола - литература, неиспользуемая постоянно.

Важным моментом является также рациональное размещение на рабочем месте документации, канцелярских принадлежностей, что должно обеспечить работающему удобную рабочую позу, наиболее экономичные движения и минимальные траектории перемещения работающего и предмета труда на данном рабочем месте.

Создание благоприятных условий труда и правильное эстетическое оформление рабочих мест на производстве имеет большое значение как для облегчения труда, так и для повышения его привлекательности, положительно влияющей на производительность труда. Окраска помещений и мебели должна способствовать созданию благоприятных условий для зрительного восприятия, хорошего настроения. В служебных помещениях, в которых выполняется однообразная умственная работа, требующая значительного нервного напряжения и большого сосредоточения, окраска должна быть спокойных тонов - малонасыщенные оттенки холодного зеленого или голубого цветов.

3.3 Освещенность рабочего места

Рациональное освещение рабочего места является одним из важнейших факторов, влияющих на эффективность трудовой деятельности человека, предупреждающих травматизм и профессиональные заболевания. Правильно организованное освещение создает благоприятные условия труда, повышает работоспособность и производительность труда. Освещение на рабочем месте программиста должно быть таким, чтобы работник мог без напряжения зрения выполнять свою работу. Утомляемость органов зрения зависит от ряда причин:

- недостаточность освещенности;

- чрезмерная освещенность;

- неправильное направление света.

Недостаточность освещения приводит к напряжению зрения, ослабляет внимание, приводит к наступлению преждевременной утомленности. Чрезмерно яркое освещение вызывает ослепление, раздражение и резь в глазах. Неправильное направление света на рабочем месте может создавать резкие тени, блики, дезориентировать работающего. Все эти причины могут привести к несчастному случаю или профзаболеваниям, поэтому столь важен правильный расчет освещенности.

3.4 Нормирование шума

Установлено, что шум ухудшает условия труда, оказывая вредное воздействие на организм человека. При длительном воздействии шума на человека происходят нежелательные явления: снижается острота зрения, слуха, повышается кровяное давление, понижается внимание. Сильный продолжительный шум может стать причиной функциональных изменений сердечно - сосудистой и нервной систем.

Согласно ГОСТ 12.1.003-88 ("Шум. Общие требования безопасности") характеристикой постоянного шума на рабочих местах являются среднеквадратичные уровни давлений в октавных полосах частот со среднегеометрическими стандартными частотами: 63, 125, 250, 500, 1000, 2000, 4000 и 8000 Гц. В этом ГОСТе указаны значения предельно допустимых уровней шума на рабочих местах предприятий. Для помещении конструкторских бюро, расчетчиков и программистов уровни шума не должны превышать соответственно: 71, 61, 54, 49, 45, 42, 40, 38 дБ. Эта совокупность восьми нормативных уровней звукового давления называется предельным спектром.

На рабочем месте программиста источниками шума, как правило, являются технические средства, как то - компьютер, принтер, вентиляционное оборудование, а также внешний шум. Они издают довольно незначительный шум, поэтому в помещении достаточно использовать звукопоглощение. Уменьшение шума, проникающего в помещение извне, достигается уплотнением по периметру притворов окон и дверей. Под звукопоглощением понимают свойство акустически обработанных поверхностей уменьшать интенсивность отраженных ими волн за счет преобразования звуковой энергии в тепловую. Звукопоглощение является достаточно эффективным мероприятием по уменьшению шума. Наиболее выраженными звукопоглощающими свойствами обладают волокнисто-пористые материалы: фибролитовые плиты, стекловолокно, минеральная вата, полиуретановый поропласт, пористый поливинилхлорид и др. К звукопоглощающим материалам относятся лишь те, коэффициент звукопоглощения которых не ниже 0.2.

3.5 Вентиляция

Системы отопления и системы кондиционирования следует устанавливать так, чтобы ни теплый, ни холодный воздух не направлялся на человека. Температура воздуха у поверхности пола и на уровне головы не должна отличаться более, чем на 5 градусов. В производственных помещениях помимо естественной вентиляции предусматривают приточно-вытяжную вентиляцию. Основным параметром, определяющим характеристики вентиляционной системы, является кратность обмена, т.е. сколько раз в час сменится воздух в помещении.

3.6 Электробезопасность

Любое современное производство, насыщено электрооборудованием, измерительной техникой, автоматикой. Все это создает условия повышенной опасности поражения электрическим током, а в ряде случаев - особо опасные условия.

Электрический ток, воздействуя на тело человека, причиняет ему явные или скрытые повреждения, в том числе человека и на выходе из него; ожоги всего тела или отдельных его участков; электрические удары характерны внутренними повреждениями, мелкоточечными кровоизлияниями.

Для защиты человека от поражения током при замыканиях на корпус в сети применяется автоматическое отключение поврежденного участка и одновременно снижение напряжения на корпусах на время, пока не сработает отключающий аппарат или предохранитель. Такой способ защиты называется занулением.

В сетях с изолированной нейтралью основной способ защиты от поражения током - защитное заземление металлических частей оборудования, нормально не находящихся под напряжением. Заземление работает по принципу снижения до безопасного значения напряжения появляющегося при замыканиях на заземленных частях.

3.7 Пожарная безопасность

Горением называется быстро протекающая реакция окисления горючих веществ, сопровождающаяся выделением большого количества теплоты и излучением света. Неконтролируемое горение вне специального очага, наносящие материальный ущерб, принято называть пожаром.

Предотвращение пожаров осуществляется главным образом путем исключения возможности образования горючих или взрывоопасных сред и источников зажигания. На случай пожара на предприятии должна быть пожарная защита для предотвращения воздействия на людей опасных факторов пожара и ограничения материального ущерба от него.

При пожаре необходимо в кратчайшее время эвакуировать из помещений всех людей. Это время определяется расстоянием от рабочего места до выхода наружу. Максимальные расстояния от наиболее удаленного рабочего места до эвакуационного выхода нормируются в зависимости от категории производства, степени огнестойкости здания и его этажности и не превышают 100 м.

3.8 Задание

Дать общую эргономичную оценку рабочего места.

Параметры помещения:

- длинна 6м.;

- ширина 3,5м.;

- высота 2,4м.;

Таблица 3.3 - Основные данные, для расчёта

	Основные данные	Удельный вес показателя в	Оценка показателя б
в1	рабочая зона	10%	4
в2	рабочий стол	20%	3
в3	стол	15%	5
в4	предметы труда	10%	2
в5	освещённость	10%	5
в6	шум	10%	4
в7	вентиляция	10%	3
в8	электробезопасность	10%	3
в9	пожаробезопасность	5%	3

=3,7

Выводы: в данном разделе были изложены требования к рабочему месту программиста (пользователя). Была рассчитана общая оценка эргономичности рабочего места программиста. Условием которой было не превышение полученными результатами установленных значений [0…5]. В результате проведения расчётов была получена оценка 3,7.

Созданные условия должны обеспечивать комфортную работу. Соблюдение условий, определяющих оптимальную организацию рабочего места программиста, позволит сохранить хорошую работоспособность в течение всего рабочего дня, повысит, как в количественном, так и в качественном отношениях производительность труда программиста.

Выводы

Как мы видим на сегодняшний день существует огромное количество алгоритмов и методов нелинейной фильтрации изображений. Однако, большинство существующих фильтров не способны с равной эффективностью обрабатывать разные по характеру изображения, особенно содержащие одновременно текстурные и однородные участки. В качестве основы, для аддитивного метода фильтрации на основе ортогональных преобразований, было выбрано дискретно косинусное преобразование. В рамках данного дипломного проекта были определены оптимальные значения в для окон размерами 2,4,8,16 элементов. Основные достоинства методов фильтрации на основе ДКП преобразований состоят в обеспечении хорошего компромисса основных характеристик: достаточно высокой эффективности подавления помех на однородных участках и неоднородных участках. Однако вместе с этим наблюдается сглаживание границ и размытие малоразмерных объектов. В связи с этим возникает необходимость улучшения свойств данного фильтра. На практике был применён ДКП - фильтр со сменным размером окна и значением в (определяет сглаживающие свойства фильтра) лежащим в пределах от 2…4, для ряда тестовых изображений, к которым был добавлен аддитивный гауссов шум. В качестве критерия эффективности фильтрации использовали СКОш на выходе фильтра. Результаты исследования показали, что при фильтрации окном с малыми размерами наблюдается недостаточное подавление помехи, но в тоже время контрастные границы площадных объектов, текстурных участков и деталей сохраняются достаточно хорошо. При больших значениях окна в результате фильтрации получаем достаточно хорошее подавление шума, но при этом наблюдается сглаживание границ и малоразмерных объектов. В результате был сделан вывод, что наиболее лучшие качества фильтрации у фильтра с размером окна 8x8 он хорошо подходит к разным изображениям.

Перечень используемых источников

фильтрация дискретный косинусный искажение

1.Беседин А.Н., Зеленский А.А., Кулемин Г.П., Лукин В.В.. Обработка случайных сигналов и процессов - Учеб. пособие. - Харьков: Нац. аэрокосм. ун -т «Харьк. авиац. ин - т», 2005 - 469 с.

2.Февралев Д.В. Комбинированные биспектрально - фильтровые методы восстановления формы сигналов при воздействии интенсивных помех. - Дис. канд. техн. наук.: 05.12.17 - Харьков: 2008 - 191 с.

3.Роенко А.А,. Февралёв Д.В, Пономоренко Н.Н, Лукин В.В. Применение устойчивых оценок параметров выборок данных при обработке изображений. УДК 621.396:681.34.

4.Абрамов С.К. Проблемы и методы автоматического определения характеристик помех на изображениях // С.К. Абрамов, А.А. Зеленский, В.В. Лукин / Радіоелектронні і комп'ютерні системи . - 2009. - №2. - С. 25 - 34.

5.Бакут П.А., Колмогоров Г.С. Сегментация изображений: Методы выделения границ областей // Зарубежная радиоэлектроника. - 1987, №10.

6.Ахмед Н., Рао К.Р. Ортогональные преобразования при обработке сигналов: Пер. с англ./ Под ред. И.Б.Фоменко. - М.: Связь, 1980. - 248 с., ил.

7.Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. - СПб.: Питер, 2002, 608 с.

Размещено на Allbest.ru