Введение к работе
Актуальность работы. Развитие цифровых телевизионных и фотосистем, глобальных систем позиционирования и наблюдения, систем удаленного контроля для широкого круга потребителей ставит перед их разработчиками принципиально новые классы задач. В процессе передачи и преобразования посредством радиотехнических систем, изображения подвергаются воздействию различных помех, что в ряде случаев приводит к ухудшению визуального качества и потере участков изображений. С широким внедрением цифровых систем связи, увеличивается актуальность решения задач восстановления изображений, полученных с помощью фото- и видеокамер, с целью ослабления аддитивных шумов и реконструкции изображений. Широкое использование результатов восстановления изображений находит свое применение при реализации систем автоматической обработки двумерных сигналов от светочувствительных матриц, в цифровых фото- и видеокамерах, систем машинного зрения. На практике часто встречаются изображения, искаженные шумом, который появляется на этапах формирования и передачи его по каналу связи. Причинами возникновения шума на изображении могут быть сбои в работе канала связи, шум видеодатчика, дефект пленки или сканирующего устройства и т.д. При формировании цифровых изображений источником шума могут быть CCD-детектор (спектрометр) и самопроизвольные тепловые процессы в ячейках фотосенсоров. Одной из основных моделей шумов является аддитивный шум с гауссовской плотностью распределения, нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией. Причиной которого, в частности, может быть шум в электронных цепях и тепловой шум сенсоров из-за недостатка освещения или высокой температуры.
Для многих методов восстановления изображений необходима априорная информация о свойствах двумерных сигналов и статистических характеристик шума, которая часто ограничена или труднодоступна. В связи с этим актуальной является задача восстановления изображений и выделения полезного двумерного сигнала на фоне шума в условиях неполной априорной информации. В этом плане перспективными являются методы обработки сигналов на основе размножения оценок, которые были успешно апробированы на одномерных сигналах.
Объектом исследования являются методы обработки двумерных сигналов при восстановлении изображений.
Предметом исследований являются методы обработки двумерных сигналов при восстановлении изображений и выделения полезного двумерного сигнала на фоне шума в условиях неполной априорной информации.
Целью работы является повышение эффективности обработки двумерных сигналов при восстановлении изображений в условиях неполной априорной информации.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:
- Провести анализ основных методов восстановления изображений при решении задачи выделения полезного двумерного сигнала на фоне аддитивного шума;
- Разработать двумерный метод размножения оценок при решении задачи выделения полезного двумерного сигнала на фоне аддитивного шума;
- Разработать адаптивный двумерный метод размножения оценок при решении задачи выделения полезного двумерного сигнала на фоне аддитивного шума;
- Исследовать эффективность двумерного метода размножения оценок и его модификации для различных тестовых изображений и среднеквадратических отклонений шумовой составляющей;
- Разработать метод реконструкции значений двумерного сигнала на основе синтеза текстуры и структуры изображения.
Методы исследования основываются на использовании математической статистики, теории цифровой обработки изображений, теории фильтрации, статистической радиотехники и машинного эксперимента на ПЭВМ. Проверка теоретических расчетов и выводов проводилась с использованием имитационного моделирования в программе Matlab на наборах тестовых изображений.
Научная новизна работы заключается в следующем:
1. Предложен двумерный метод наименьших квадратов и устройство его реализующее (Пат. РФ №2362207), который основан на вычислении коэффициентов поверхности первого порядка при аппроксимации изображения на основе минимизации среднеквадратического отклонения.
2. Предложен двумерный метод размножения оценок и устройство его реализующее (Пат. РФ №2340938), который основан на случайном разбиении исходного изображения на прямоугольные области, при этом оценка в каждой области определяется с помощью аппроксимации поверхностью первого порядка двумерным методом наименьших квадратов.
3. Предложен адаптивный двумерный метод размножения оценок, который основан на адаптации к яркостным изменениям изображения, то есть определения областей квазистационарности и вычисления оценок в каждой области с помощью аппроксимации поверхностью первого порядка двумерным методом наименьших квадратов.
4. Предложен метод реконструкции значений пикселей изображений, который основан на синтезе текстуры с одновременным восстановлением структуры изображения.
Практическая значимость заключается в следующем:
1. Предложен метод восстановления цифровых изображений при решении задачи выделения полезного двумерного сигнала на фоне аддитивного шума путем размножения двумерных оценок полезной составляющей. Показано, что использование данного метода позволяет получить оценку полезного двумерного сигнала, как на границах изображения, так и в середине, при этом погрешность оценки в среднем на 30% – 40% меньше, чем при обработке известными методами.
2. Предложен модифицированный метод разбиения исходного изображения, позволяющий уменьшить в среднем на 8 – 12% погрешность оценки полезного двумерного сигнала за счёт определения областей квазистационарности и адаптации двумерного метода размножения оценок к яркостным изменениям сигнала.
3. Экспериментально установлено, что для двумерного метода размножения оценок и его модификации характер погрешностей практически не зависит от среднеквадратического отклонения шумовой составляющей и изменяется в пределах 3-5%, что позволяет предположить инвариантность разработанных методов к дисперсии шумовой составляющей.
Достоверность и обоснованность результатов обеспечивается результатами имитационного моделирования на различных наборах тестовых изображений и реализаций аддитивной шумовой составляющей, а также их теоретическим обоснованием. Новизна технических предложений подтверждается экспертизой технических решений, в виде патентов на предлагаемые методы обработки и свидетельствами на программное обеспечение алгоритмов, их реализующих.
Основные положения, выносимые на защиту.
1. Двумерный метод размножения оценок при обработке двумерных сигналов, который основан на случайном разбиении исходного изображения на прямоугольные области и вычислении оценок в каждой области с помощью аппроксимации поверхностью первого порядка двумерным методом наименьших квадратов.
2. Адаптивный двумерный метод размножения оценок при обработке двумерных сигналов, который основан на адаптации к яркостным изменениям изображения, то есть определения областей квазистационарности и вычислении оценок в каждой области с помощью аппроксимации поверхностью первого порядка двумерным методом наименьших квадратов.
3. Результаты исследования эффективности двумерного метода размножения оценок и его модификации для различных тестовых изображений и среднеквадратических отклонений шумовой составляющей.
4. Метод реконструкции значений двумерного сигнала на основе синтеза текстуры и структуры изображения.
Научные результаты и практические рекомендации реализованы в рамках госбюджетных и научно–исследовательских тем ЮРГУЭС, в том числе госбюджетной НИР по теме «Методы повышения достоверности обработки данных при ограниченном объеме априорной информации» (ЮРГУЭС, Г-73.1, № ГР 0104.0000.218, Инв. № 007.023.58), в соответствии с ЕЗН Федерального агентства по образованию РФ по теме «Идентификация полезной составляющей результатов измерений в условиях априорной непараметрической неопределенности и ограниченном объеме данных» (ЮРГУЭС – 2.06.Ф, № ГР 0120.0603.492, Инв. № 022.007.023.59), НИР на тему «Разработка метода экстраполяции цифровых видеосигналов и его реализации в виде компьютерной программы» между ООО «Видео3» и ГОУ ВПО «ЮРГУЭС», аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы» «Теоретические основы проектирования прецизионных аналоговых микросхем и аналоговых функциональных узлов IP- модулей с предельными значениями динамических параметров», проекта по программе У.М.Н.И.К. «Разработка методов обработки результатов измерений при ограниченном объеме априорных данных», госбюджетной НИР «Методы и устройства обработки аудио и видеоинформации в цифровом виде», аналитической ведомственной целевой программы "Развитие научного потенциала высшей школы" «Теория и методы автоматизированной обработки одномерных и двухмерных сигналов в условиях априорной неопределенности», аналитической ведомственной целевой программы "Развитие научного потенциала высшей школы" «Теоретические основы проектирования нелинейных и управляемых СФ-блоков СВЧ систем связи и телекоммуникаций нового поколения», НИОКР по программе СТАРТ №6820р/9071 от 10.04.2009 "Разработка и исследование методов восстановления изображений при ограниченном объеме априорной информации и их реализация в виде программного комплекса".
Результаты диссертационной работы внедрены на предприятиях при обработке изображений, что подтверждается соответствующими актами о внедрении: в ООО «Интернет-Фрегат» г. Новочеркасск, при разработке программного обеспечения систем автоматизации и в ООО «Видео3» г. Пенза, при разработке программного оборудования для экстраполяции видеосигналов в псевдообъемных индикаторах.
Результаты диссертационной работы в виде алгоритмов и программ используются в учебном процессе в Пензенском государственном университете по дисциплинам «Машинная графика», «Теория подобия и моделирования» и в ГОУ ВПО ЮРГУЭС по дисциплинам «Устройства цифровой обработки сигналов», «Статистическая радиотехника», «Методы цифровой обработки сигналов», «Цифровое телевидение».
Предложенный двумерный метод наименьших квадратов и устройство его реализующее (патент РФ №2362207), двумерный метод размножения оценок и устройство его реализующее (патент РФ №2340938) признаны изобретениями и подтверждёны патентами РФ. Программное обеспечение для ПЭВМ, реализующее двумерный метод наименьших квадратов (свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2007612943), двумерный метод размножения оценок (свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2007612945) и адаптивный двумерный метод размножения оценок (свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2006612519) официально зарегистрированы в Российском агентстве по патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ).
Апробация, публикация результатов работы. Основные положения диссертационной работы изложены, докладывались и одобрены на научно-технических конференциях: международная научная конференция «Оптимальные методы решения научных и практических задач», г. Таганрог, 2005 г.; международная научная конференция «Цифровые методы и технологии», г. Таганрог, 2005 г.; первая межрегиональная научная конференция «Современные проблемы радиоэлектроники», г. Ростов-на-Дону, 2006 г.; 8-9 международная конференция «Цифровая обработка сигналов и её применение», г. Москва, 2006 г.; международная научная конференция «Статистические методы в естественных, гуманитарных и технических науках», г. Таганрог, 2006 г.; международная научно-техническая конференция «Физика волновых процессов и радиотехнические системы» г. Самара, 2006 г.; международной научная конференция «Информационные технологии в современном мире», г. Таганрог, 2006 г.; 13 международная научно-техническая конференция «Радиолокация, навигация, связь», г. Воронеж, 2007 г.; международный конгресс студентов, аспирантов и молодых ученых «Перспектива-2007», г. Нальчик, 2007 г.; международная научно-техническая конференция «Компьютерное моделирование 2007», г. Санкт - Петербург, 2007 г.; всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Ползуновские гранты», г. Барнаул, 2007 г.; IV международная конференция «Методы и средства управления технологическими процессами», г. Саранск, 2007 г.; 3 международная научно-практическая конференция «Наука и образование без границ», г. София, 2007 г.; международная научная конференция «Инновации в обществе, технике и культуре», г. Таганрог, 2008 г.; международная конференция «Перспективы развития телекоммуникационных систем и информационные технологии», г. Санкт-Петербург, 2008 г.
Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 35 работ, в том числе 5 патентов, 5 свидетельств на программный продукт, 2 статьи в рецензируемых журналах из списка рекомендованных ВАК РФ, 21 статьи и тезисов докладов в материалах международных конференций и симпозиумов, глава в двух коллективных международных монографиях.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав с выводами, заключения, списка литературы, включающего 119 наименований, 3 приложений. Основной текст работы изложен на 122 страницах машинописного текста, поясняется 40 рисунками и 13 таблицами.
