LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Кучеров, Д. П.; Кацалап, Р. Г.; Зброжек, Л. В. (2015)
Publisher: National Aviation University
Languages: Ukrainian
Types: Unknown
Subjects: гауссівський шум; імпульсний шум; фільтрація; медіанна; усереднювальна; вінерівська; композиція, УДК 004.93, гауссовой шум; импульсный шум; фильтрация; медианная; усредняя; винеровской; композиция, noise; impulsive noise; filtration; median; аveraging; wiener; composition, UDC 004.93
Розглянуто методи підвищення якості цифрових зображень викривлених шумом. Спотворення шумами проявляється у вигляді накладання на вихідне зображення перешкоджаючого сигналу. Найбільш поширеними видами завад є шум Гаусса, імпульсний шум та результат їх комплексної дії. Для зниження рівня шуму використовують різні методи фільтрації зображень. Розрізнюють просторову та частотну    фільтрацію. Ідея фільтрації полягає в накладанні маски певної форми на пошкоджене зображення. Для виключення шумів досліджуються методи просторової фільтрації, такі як усереднююча, медіанна та частотна фільтрації. Просторова, усереднююча згладжують шумові викиди, а частотна фільтрація мінімізує рівень сигналу шуму на зображенні. Результати застосування фільтрів приводять до втрати різкості зображення. Для поліпшення різкості зображення використовуються підходи, що виявляють значні перепади інтенсивності пікселів. До таких методів належить застосування лапласіану, але самостійне його використання приводить до придушення пікселів без перепадів яскравості. Тому виникає доцільність застосування композиції методів фільтрації для суттєвого поліпшення якості зображень. Запропонована композиція методів фільтрації на основі просторової, частотної фільтрації та лапласіану. Приводяться результати моделювання одиночного застосування методів фільтрації до напівтонових зображень, їх композиція. Наводиться також оцінка застосованих методів за критеріями середньоквадратичного відхилення, пікового відношення сигнал-шум і критерію структурної подоби. За композицією отримано неперевершений результат. В статье рассматриваются методы повышения качества цифровых изображений искажённых шумом. Искажение шумами проявляется в виде наложения на исходное изображение препятствующего сигнала. Наиболее распространёнными видами помех является шум Гаусса, импульсный шум и результат их комплексного действия. Для снижения уровня шума используют различные методы фильтрации изображений. Для исключения шумов исследуются методы пространственной фильтрации, такие как усредняя, медианная и частотная фильтрация. Пространственная и усреднённая сглаживают шумовые помехи, а частотная фильтрация минимизирует уровень сигнала шума на изображении. Результаты применения фильтров приводят к потере резкости изображения. Для улучшения резкости изображения используются подходы, обнаруживают значительные перепады интенсивности пикселей. К таким методам относится применение лапласиан, но самостоятельное его использование приводит к подавлению пикселей без перепадов яркости. Поэтому возникает целесообразность применения композиции методов фильтрации для существенного улучшения качества изображения. Приводятся результаты моделирования одиночного применения методов фильтрации в полутоновых изображений, их композиция. Приводятся также оценка применённых методов по критериям среднеквадратичного отклонения, пикового отношения сигнал-шум и критерия структурного подобия. The article deals with methods of improving the quality of digital images distorted noise. The distortion noise appears as a blending in the original image interfering signal. The most common types of noise is Gaussian noise, impulse noise and the result of complex action. For noise reduction using different methods of filtering images. To exclude noise investigated spatial filtering methods such as averaging, median and frequency filtering. Spatial averaging smooths noise emissions and frequency filtering minimizes signal noise level in the image. Results of filters lead to loss of image sharpness. To improve image sharpness using approaches that exhibit significant variations in the intensity of pixels. These methods include the use of Laplacian, but independent of its use leads to suppression of pixels without changes in brightness. Therefore there is the feasibility of compositions filtering methods to significantly improve image quality. The results of modeling of single use filtering methods to halftone images of their composition. We give an assessment methods used by criteria standard deviation, peak signal to noise ratio and structural similarity criterion.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.