Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время цифровые изображения используются повсеместно. Это связано с простым для обычного пользователя способом их получения, хранения, обработки и передачи. С технической точки зрения процесс формирования цифрового изображения представляет собой последовательность сложных алгоритмов. Основой большинства существующих устройств формирования цифровых изображений (например, сканеры, цифровые фотоаппараты, видеокамеры) является ПЗС-матрица (от «прибор с зарядовой связью»). Основу такой матрицы составляют фотоэлементы, позволяющие преобразовывать излучение (поток фотонов) от захватываемой сцены в электрическую энергию тока электронов, которые собираются в «ячейках» матрицы. Накопленный электрический заряд преобразуется в напряжение, усиливается, измеряется и подается на вход аналогово-цифрового. преобразователя. В итоге получается дискретное число (или, в данном случае, пиксель), которое пропорционально интенсивности света, зарегистрированного данным участком матрицы. Совокупность таких чисел, снятых со всех элементов матрицы, будет называться «сырым» изображением (raw image) или первичным байеровским изображением.
Полученное изображение неизбежно содержит множество помех, шумов, оптических искажений, зависящих как от технических характеристик устройства, так и от внешних условий съемки. Все последующие операции направлены именно на их устранение: фильтрация, коррекция поврежденных пикселей, интерполяция, цветовая коррекция, баланс белого, окончательная постобработка. Разработка новых, более эффективных алгоритмов обработки цифровых изображений (ЦОИ), полученных с выхода ПЗС-матрицы, на сегодняшний день является актуальной задачей.
Состояние проблемы. Методы и алгоритмы фильтрации цифровых изображений основываются на большом количестве теоретических работ.
Значительный вклад в разработку теории ЦОИ внесли отечественные ученые: Зубарев Ю.Б., Кривошеее М.И., Дворкович В.П., Дворкович А.В., Ярославский Л.П., Сойфер В.А., Фурман Я.А., Лабунец В.Г., Чобану М.К., Алпатов Б.А., Бехтин Ю.С., Умняшкин СВ., Радченко Ю.С. и зарубежные: Гонсалес Р., Вудс Р., Митра С, Чан Т., Бовик А., Неуво Ю. и многие другие.
Развитию современных алгоритмов фильтрации аддитивного белого гауссовского шума (АБГШ) содействовали работы таких ученых, как Ярославский Л.П., Приоров А.Л., Донохо Д.Л., Джонстон И.М., Старк Дж.Л., Кандэ Э. Дж., Ду М.Н., Веттерли М., Мюрезан Д.Д., Парке Т.У., Буадес А., Колл Б., Морель Дж. М., Катковник В., Егиазарян К., Фои А., Астола Я., Дабов К., Даледалл К.А., Сэлмон Дж., Ахарон М., Элад М. и других.
Продолжение исследований в указанной области ЦОИ проведено в данной диссертационной работе, где сделана попытка создания нового алгоритма фильтрации АБГШ в изображениях, представленных в шаблонах Байера, эффективность которого сравнима, а во многих случаях и превосходит известные на сегодняшний день алгоритмы фильтрации.
Целью работы является разработка и исследование новых нелинейных алгоритмов фильтрации на основе анализа главных компонент, винеровской фильтрации с применением идей нелокальной обработки данных для решения ряда научно-практических задач цифровой обработки изображений в целях улучшения характеристик соответствующих радиотехнических устройств.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:
анализ существующих лучших алгоритмов подавления АБГШ с целью выявления их достоинств и недостатков;
разработка новых нелокальных алгоритмов подавления АБГШ в цифровых изображениях;
разработка нелокального алгоритма подавления АБГШ в цифровых первичных байеровских изображениях;
изучение влияния параметров предложенных нелокальных алгоритмов на качество восстановленных изображений;
многокритериальный анализ разрабатываемых алгоритмов и их сравнение с существующими на данный момент времени эффективными алгоритмами шумоподавления;
Методы исследования. При решении поставленных задач использовались современные методы цифровой обработки изображений, математического анализа, теории вероятностей, математической статистики, линейной алгебры. Активно использовались методы компьютерного моделирования в пакете прикладных программ Matlab, а также методы объектно-ориентированного программирования на языке С#.
Объектом исследования являются нелокальные, поточечные и блочные алгоритмы фильтрации, применяемые для подавления АБГШ в цифровых полутоновых и первичных байеровских изображениях.
Предметом исследований являются разработка, модификация и оптимизация нелокальных алгоритмов на основе адаптивного анализа главных компонент (АГК), эмпирической винеровской фильтрации и нелокальной обработки.
Научная новизна. В рамках диссертационной работы получены следующие новые научные результаты:
-
Разработан и исследован нелокальный алгоритм подавления АБГШ в полутоновых изображениях на основе АГК, эмпирической винеровской фильтрации и идей нелокальной обработки данных, который получил название нелокальный анализ главных компонент (англ. NL-PCA).
-
Предложена модификация разработанного алгоритма для подавления АБГШ в изображениях, представленных в шаблонах Байера.
-
Разработан новый алгоритм постобработки на основе идеи нелокальной обработки данных.
Практическая значимость.
-
Проведено многокритериальное сравнение работы наиболее эффективных на сегодняшний день алгоритмов восстановления цифровых изображений.
-
Рассмотрены алгоритмы на основе декоррелирующих преобразований и выявлены их общие черты, а также особенности каждого из них.
-
Предложен новый нелокальный алгоритм фильтрации АБГШ для полутоновых цифровых изображений, который превосходит «классический» алгоритм на основе АГК в среднем на ~ 1,19 дБ по пиковому отношению сигнала к шуму (Пик ОСШ) и на ~ 0,0534 по коэффициенту структурного подобия (КСП).
-
Разработанный алгоритм не уступает одному из лучших на сегодняшний день алгоритмов фильтрации на основе блокосогласования и трехмерного преобразования (BM3D). В проведенной серии экспериментов предложенный алгоритм оказался лучше, чем BM3D в среднем на -0,25 дБ по Пик ОСШ и на ~ 0,0049 по КСП.
-
Предложен новый нелокальный алгоритм фильтрации АБГШ для первичных байеровских цифровых изображений, получаемых непосредственно с матрицы устройства захвата изображения. Подобные матрицы используются в большинстве современных цифровых фотоаппаратов, видеокамер, сканеров. В проведенной серии экспериментов предложенный алгоритм оказался лучше, чем алгоритм на основе АГК с локальной группировкой пикселей (LPG-PCA) на ~ 1,40 дБ по Пик ОСШ и на ~ 0,0437 по КСП.
-
Разработанные алгоритмы могут быть использованы в системах передачи мультимедийной информации, цифрового телевидения, радиолокации, связи, распознавания образов и слежения за объектами, а также других прикладных задачах цифровой обработки изображений. Кроме того, их можно применять в бытовых устройствах: фотоаппаратах, видеокамерах, мобильных телефонах и просто в качестве программного обеспечения персонального компьютера.
Результаты работы внедрены в соответствующие разработки ООО «Ярославльтранссигнал» и ООО «А-ВИЖН» г. Ярославль. Отдельные результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс ЯрГУ в рамках дисциплин «Компьютерное зрение» и «Цифровая обработка изображений», а также в научно-исследовательские работы при выполнении исследований в рамках грантов «Развитие нелинейной теории обработки сигналов и изображений в радиотехнике и связи» {Программа «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 гг.)», №2.1.2/7067) и «Развитие нелинейной теории цифровой обработки сигналов и изображений в технических системах» (грант РФФИ №10-08-01186, 2010-2012 гг.). Результаты внедрения подтверждены соответствующими актами.
Достоверность материалов диссертационной работы подтверждена результатами компьютерного моделирования, демонстрирующими высокую эффективность предложенных алгоритмов в задачах обработки изображений, использованием адекватного математического аппарата и совпадением ряда результатов с результатами, известными из литературы.
Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах различного уровня:
-
Пятнадцатой международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «ЛОМОНОСОВ», Москва, 2008.
-
Пятнадцатой международной научно-технической конференции «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», Москва, 2009.
-
Одиннадцатой-четырнадцатой международной конференции и выставке «Цифровая обработка сигналов и ее применение», Москва, 2009-2012.
-
Шестьдесят пятой - шестьдесят седьмой научной сессии, посвященной Дню Радио, Москва, 2010-2012.
-
Семнадцатой международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций», Рязань, 2012.
-
Двадцатой и двадцать первой международной конференции по компьютерной графике и зрению «Графиком», Санкт-Петербург 2010; Москва, 2011.
-
Международной научно-практической конференции студентов и молодых ученых «Молодежь и наука: модернизация и инновационное развитие страны», Пенза, 2011.
-
Девятой международной научно-технической конференции «Перспективные технологии в средствах передачи информации», Суздаль, 2011.
-
Второй всероссийской конференции «Радиоэлектронные средства передачи и приема сигналов и визуализации информации», Таганрог, 2012.
10. Тринадцатой всероссийской научно-практической конференции
«Проблемы развития средств ПВО в современных условиях», Ярославль, 2012.
11. Ярославских областных конференциях молодых ученых и аспирантов.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 18 научных работ, из них
две статьи в журналах, рекомендованных ВАК, и 16 докладов на научных конференциях всероссийского и международного уровней; имеется свидетельство о государственной регистрации программного обеспечения.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников, содержащего 108 наименований, и трех приложений. Содержание работы изложено на 155 страницах машинописного текста, содержит 58 рисунков и 9 таблиц.
Основные научные положения и результаты, выносимые на защиту:
-
Алгоритм подавления АБГШ в полутоновых изображениях на основе анализа главных компонент, эмпирической винеровской фильтрации и идей нелокальной обработки.
-
Модификация разработанного алгоритма подавления АБГШ для цифровых первичных байеровских изображений.
3. Результаты исследований разработанных алгоритмов шумоподавления.
Похожие диссертации на Разработка и анализ алгоритмов фильтрации гауссовского шума в полутоновых и первичных байеровских изображениях
