Abstract
У статті розглядається метод фільтрації мультиплікативного шуму на цифровому зображенні, заснований на представленні гомоморфного образу зображення в векторно-матричному фазовому просторі і використанні нетрадиційних методів багатомірного статистичного аналізу, а саме – технології сурогатних даних, яка дозволяє з єдиного зображення, спотвореного мультиплікативним шумом, формувати псевдоансамбль “сурогатних” зображень із подальшим їхнім усередненням. Проведено імітаційне моделювання запропонованого методу фільтрації шуму. Проведений візуальний порівняльний аналіз просторової і радіометричної роздільної здатності запропонованого й деяких відомих методів фільтрації шуму та їх чисельних мір якості. Показано, що запропонований метод демонструє кращу просторову та радіометричну роздільну здатність у порівнянні з найпоширенішими методами фільтрації шуму.
Publisher
Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University KNAFU
Reference39 articles.
1. Фалькович С. Е., Костенко П. Ю. Основы статистической теории радиотехнических систем. Харьков : НАУ ХАИ, 2005. 390 с.
2. Kostenko P. Y., Slobodyanuk V. V., Plahotenko O. V. Method of image filtering using singular decomposition and the surrogate data technology. Radioelectronics and Communications Systems. 2016. Vol. 59. No. 9. P. 409-416. https://doi.org/10.20535/S0021347016090041.
3. Kostenko P. Y., Slobodyanuk V. V., Kostenko I. L. Method of image denoising in generalized phase space with improved indicator of spatial resolution. Radioelectronics and Communications Systems. 2019. Vol. 62. No. 7. P. 368-375. https://doi.org/10.20535/S0021347019070045.
4. Білинський Й. Й., Мельничук А. О., Павлюк О. А. Математична модель спекл-шуму та аналіз фільтрів обробки УЗД-зображень. Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. 2011. № 2. С. 152-157.
5. Buades A., Bartomeu C., Morel J. A Non-Local Algorithm for Image Denoising. Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), 2005. Vol. 2. P. 60-65. https://doi.org/10.1109/CVPR.2005.38.