Метод подавления шума на изображении в обобщенном фазовом пространстве с улучшенным показателем пространственной разрешающей способности

Автор(и)

  • Павел Юрьевич Костенко Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. Ивана Кожедуба, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-3382-0684
  • Валерий Валерьевич Слободянюк Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. Ивана Кожедуба, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-8291-8194
  • Игорь Леонидович Костенко Харьковский национальный университет воздушных сил, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-4594-7727

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347019070045

Ключові слова:

аддитивный шум, шумоподавление, фазовое пространство, пространственная разрешающая способность, технология суррогатных данных

Анотація

В статье предложен нелокальный метод подавления аддитивного шума на цифровом изображении, основанный на представлении изображения в матричном фазовом пространстве и использовании нетрадиционных методов многомерного статистического анализа, а именно — технологии суррогатных данных, которая позволяет из единственного снимка формировать псевдоансамбль «суррогатных» изображений с дальнейшим их усреднением. Данный подход основан на свойствах когерентного накопления сигнальной составляющей наблюдения и некогерентного накопления его шумовой компоненты по мере увеличения ансамбля наблюдений, что позволяет частично разрешить противоречие между уровнем подавления шумов и искажением или потерей малоразмерных деталей на изображении (снижение пространственной разрешающей способности). Проведено имитационное моделирование предложенного метода обобщенной SDT-фильтрации шума с использованием пакетов прикладных программ MathCad и Matlab. Выполнен сравнительный анализ пространственной разрешающей способности предложенного и некоторых известных методов подавления шума с использованием критерия разрешение–измерение и модифицированного критерия Релея. Показано, что предложенный метод демонстрирует лучшую пространственную разрешающую способность по сравнению с наиболее распространенными методами подавления шума, что подтверждается результатами имитационного моделирования.

Біографії авторів

Павел Юрьевич Костенко, Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. Ивана Кожедуба

Профессор кафедры

Валерий Валерьевич Слободянюк, Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. Ивана Кожедуба

Преподаватель кафедры

Посилання

Buades, A.; Coll, B.; Morel, J.-M. “A non-local algorithm for image denoising,” Proc. of 2005 IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR’05, 20-25 June 2005, San Diego, USA. IEEE, 2005, Vol. 2, p. 60-65. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2005.38.

Soto, M. A.; Ramirez, J. A.; Thevenaz, L. “Optimizing image denoising for long-range Brillouin distributed fiber sensing,” J. Lightwave Technology, Vol. 36, No. 4, p. 1168-1177, Feb. 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/JLT.2017.2750398.

Gonzalez, R. C.; Woods, R. E. Digital Image Processing, 2nd ed. Prentice Hall, 2002.

Грузман, И. С.; Киричук, В. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах. Новосибирск: НГТУ, 2002.

Эфрон, Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1988.

Костенко, П. Ю.; Слободянюк, В. В.; Плахотенко, А. В. “Метод фильтрации изображений с использованием сингулярного разложения и технологии суррогатных данных,” Известия вузов. Радиоэлектроника, Т. 59, № 9, С. 36–45, 2016. DOI: http://doi.org/10.20535/S0021347016090041.

Костенко, П. Ю.; Василишин, В. И. “Технология формирования суррогатных данных с использованием метода SSA для повышения эффективности спектрального анализа сигналов,” Известия вузов. Радиоэлектроника, Т. 58, № 8, С. 25–32, 2015. DOI: https://doi.org/10.20535/S0021347015080038.

Pirondini, E.; Vybornova, A.; Coscia, M.; Van De Ville, D. “A spectral method for generating surrogate graph signals,” IEEE Signal Processing Lett., Vol. 23, No. 9, p. 1275-1278, Sept. 2016. DOI: https://doi.org/10.1109/LSP.2016.2594072.

Рабинович, М. И.; Фабрикант, А. Л.; Цимринг, Л. Ш. “Конечномерный пространственный беспорядок,” Успехи физических наук, Т. 162, № 8, С. 1–42, 1992. DOI: https://doi.org/10.3367/UFNr.0162.199208a.0001.

Gershman, A. B.; Bohme, J. F. “Improved DOA estimation via pseudorandom resampling of spatial spectrum,” IEEE Signal Process. Lett., Vol. 4, No. 2, p. 54-57, Feb. 1997. DOI: https://doi.org/10.1109/97.554472.

Ширман, Я. Д. Разрешение и сжатие сигналов. М.: Сов. радио, 1974.

Опубліковано

2019-07-16

Як цитувати

Костенко, П. Ю., Слободянюк, В. В., & Костенко, И. Л. (2019). Метод подавления шума на изображении в обобщенном фазовом пространстве с улучшенным показателем пространственной разрешающей способности. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 62(7), 443–452. https://doi.org/10.20535/S0021347019070045

Номер

Розділ

Оригінальні статті