Введение к работе
Актуальность темы диссертации. Цифровая обработка изображений (ЦОИ) в настоящее время широко используется в системах телекоммуникаций, радио- и гидролокации, сейсмологии, робототехнике, радиоастрономии, медицине. Переход на цифровое телерадиовещание, приобретающий особое значение в связи с присоединением России к общеевропейской системе DVB (Распоряжение Правительства Российской Федерации от 25.05.04 № 706-р «О внедрении в Российской Федерации европейской системы цифрового телевизионного вещания DVB»), широкое использование сетей различного назначения, в том числе и сети Интернет, также способствуют развитию данного направления обработки сигналов.
В настоящее время для устройств ЦОИ характерно постоянное возрастание объема обрабатываемой информации, повышение требований к качеству обработки, работа в сложной сигнально-помеховой обстановке. Все это стимулирует появление новых методов и более сложных алгоритмов, используемых в системах ЦОИ. Среди них можно выделить нелинейные алгоритмы фильтрации и восстановления изображений, вейвлет-обработку, системы, построенные на нечеткой логике, генетических алгоритмах, нейронных сетях.
С появлением современных цифровых сигнальных процессоров стало реальностью практическое воплощение алгоритмов, представлявших ранее лишь теоретический интерес. До последнего времени в ЦОИ в основном использовались методы линейной фильтрации, что связано с наличием подходящего математического аппарата, простотой интерпретации и расчета линейных фильтров.
В то же время использование методов линейной фильтрации не позволяет получить приемлемое решение в ряде практически важных приложений. Известно, например, что задача оптимальной фильтрации допускает решение в классе линейных фильтров только в том случае, когда сигнал и аддитивная помеха независимы и имеют нормальное распределение. В действительности помеха может зависеть от полезного сигнала, иметь мультипликативный характер или закон распределения, отличный от нормального, например, представлять собой импульсный шум. В этих случаях оптимальным решением будет являться нелинейный фильтр. При построении систем ЦОИ следует также принимать во внимание нелинейных характер самих процессов передачи, кодирования и восприятия информации, например, датчиков информации, канала связи, зрительной системы человека и т.п.
С целью расширения спектра задач, решаемых средствами цифровой обработки сигналов и изображений, и преодоления ограничений, присущих методам линейной фильтрации, в настоящее время активно внедряются методы нелинейной цифровой фильтрации. Следует отметить, что в отличие от теории линейной фильтрации построение единой теории нелинейной фильтрации вряд ли возможно. Каждый из известных классов нелинейных фильтров имеет свои преимущества и область применения, такие, например, как фильтрация Калмана и гомоморфная фильтрация имеют достаточно долгую историю. Другие направления появились относительно недавно и активно разрабатываются в настоящее время. К ним относится, в частности, цифровая фильтрация на основе методов ранговой статистики.
Так, например, известно, что лучшие результаты для сохранения перепадов оттенков, различных границ и локальных пиков яркости на искаженных импульсным шумом изображениях может дать применение медианной фильтрации, предложенной Дж. Тьюки для анализа временных рядов, а в дальнейшем широко применяемой при цифровой обработке сигналов и изображений. Вместе с тем, анализ большого количества источников по вопросам медианной фильтрации показывает, что такой тип обработки приводит к ослаблению двумерного сигнала, что проявляется на изображении в виде размытых контуров деталей.
Для устранения рассмотренных недостатков в работе медианного фильтра был предложен ряд его модификаций. Наибольшее распространение из них на практике получили алгоритмы взвешенной медианной фильтрации, адаптивной медианной и прогрессивной медианной фильтрации.
Рост производительности систем обработки изображений позволяет применять все более сложные и эффективные алгоритмы. Так, например, появляется возможность в режиме реального времени проводить фильтрацию не только полутоновых, но и цветных RGB-изображений, для чего используются современные методы нелинейной поканальной обработки и нелинейной векторной фильтрации. Другим интересным направлением является решение задачи подавления импульсного шума на основе алгоритмов с предварительным детектированием, позволяющим существенно снизить негативный эффект размытия контуров объектов на изображениях.
Однако даже применение этих модификаций медианных фильтров зачастую не позволяет достичь приемлемых с точки зрения визуальной оценки качества результатов подавления шума в изображениях. Следовательно, задача дальнейшего совершенствования методов подавления импульсного шума на основе ранговой статистики на современном этапе развития систем ЦОИ является актуальной.
Степень разработанности проблемы. Значительный вклад в разработку теории и алгоритмов ЦОИ внесли как отечественные ученые Ю.В. Гуляев, Ю.Б. Зубарев, М.И. Кривошеев, В.П. Дворкович, А.В. Дворкович, Л.П. Ярославский, В.А. Сойфер, Я.А. Фурман, В.Г. Лабунец, М.К. Чобану, Ю.С. Бехтин, так и зарубежные - С. Митра, Р. Гонсалес, Р. Вудс, Т. Чан, А. Бовик, Ю. Неуво и др.
В области разработки и анализа нелинейных цифровых фильтров применительно к задачам обработки изображений следует отметить работы отечественных ученых - А.А. Ланнэ, А.И. Галушкина, А.Н. Балухто, М.А. Щербакова, Ю.С. Радченко, Е.П. Петрова, а так же работы зарубежных авторов - И. Питаса, А. Венетсанопулуса, Е. Догерти, Я. Астолы, Г. Сикуранзы, К. Егиазаряна, М. Николовой.
В задачах фильтрации цветных RGB-изображений передовую роль играют исследования зарубежных ученых - Р. Лукаса, Б. Смолки, К. Платаниониса, А. Венетсанопулуса, Д. Андроутсоса.
Данная работа посвящена исследованию ряда задач, связанных с разработкой эффективных нелинейных алгоритмов на основе ранговой статистики, схемы с предварительным детектированием и методов векторной фильтрации для обработки полутоновых и цветных изображений. Реализация данного направления цифровой обработки изображений имеет большое научное и практическое значение.
Целью работы является разработка и исследование новых нелинейных алгоритмов подавления импульсного шума в полутоновых и цветных изображениях, позволяющих эффективно решать соответствующие задачи фильтрации.
Для достижения указанной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:
разработка новых нелинейных алгоритмов подавления импульсного шума со случайными значениями импульсов в полутоновых изображениях;
улучшение алгоритмов удаления импульсного шума со случайными значениями импульсов из цветных изображений на основе векторной медианной фильтрации;
разработка алгоритмов восстановления цветных изображений, искаженных импульсным шумам, на основе переключающейся схемы;
многокритериальное сравнение результатов работы различных алгоритмов фильтрации импульсного шума для решения ряда практических задач в области обработки изображений.
Методы исследования основаны на положениях теории цифровой обработки изображений, математического анализа, теории вероятностей, математической статистики, линейной алгебры. Для практической реализации алгоритмов применялись современные численные методы, методы объектно-ориентированного программирования на языке C++.
Объектом исследования являются нелинейные алгоритмы фильтрации, применяемые для подавления импульсного шума в полутоновых и цветных изображениях.
Предметом исследования являются модификация, оптимизация и разработка нелинейных алгоритмов на основе ранговой статистики с целью эффективного решения задач фильтрации цифровых изображений.
Научная новизна работы:
Разработан и исследован модифицированный алгоритм прогрессивный переключающийся медианной фильтрации с предварительным детектированием для подавления импульсного шума со случайными значениями импульсов в полутоновых изображениях.
Оптимизирован и исследован алгоритм взвешенной векторной направленной фильтрации для подавления импульсного шума со случайными значениями импульсов в цветных изображениях.
Предложен и исследован алгоритм векторной медианной фильтрации с направленным детектором для обработки цветных RGB-изображений.
Практическая значимость работы:
Предложен новый нелинейный алгоритм восстановления полутоновых цифровых изображений, обеспечивающий увеличение пикового отношения сигнал/шум восстановленных изображений в среднем на 1-2 дБ для рассматриваемой модели импульсного шума со случайными значениями импульсов.
Разработанные алгоритмы удаления импульсного шума со случайными значениями импульсов из цветных изображений позволяют увеличить
качество восстановления изображений в среднем на 1-4 дБ по критерию
PSNR, и на 30-50% по критерию NCD. 3. Проведенные эксперименты по сравнению работы ряда нелинейных
алгоритмов фильтрации импульсного шума в полутоновых и цветных
изображениях позволяют выработать рекомендации по более эффективному
использованию данных алгоритмов в задачах восстановления цифровых
изображений.
Результаты работы внедрены в соответствующие разработки ООО «Ай-кэмп инжиниринг» и ООО «А-ВИЖН» г. Ярославль. Отдельные результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс ЯрГУ в рамках дисциплин «Цифровые фильтры», «Цифровая обработка изображений», а также в научно-исследовательские работы при выполнении исследований в рамках грантов «Развитие теории цифровой обработки сигналов и изображений в технических системах» (грант РФФИ № 06-08-00782, 2006-2008 гг.), «Развитие нелинейной теории обработки сигналов и изображений в радиотехнике и связи» (Программа «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)», № 2.1.2/7067). Все результаты внедрения подтверждены соответствующими актами.
Достоверность материалов диссертационной работы подтверждена результатами компьютерного моделирования, демонстрирующими эффективность предложенных нелинейных цифровых фильтров в задачах обработки полутоновых и цветных изображений, использованием адекватного математического аппарата и совпадением ряда результатов с результатами, известными из литературы.
Апробация результатов работы
Результаты работы обсуждались на следующих научно-технических семинарах и конференциях:
Седьмой-тринадцатой международной конференции и выставке «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (г. Москва, 2005-2011 гг.).
60, 64 и 65 научных сессиях, посвященных Дню Радио (г. Москва, 2005-2010 гг.).
Девятой международной конференции по компьютерной графике и зрению «Графикой» (г. Москва, МГУ, 2009 г.).
11-й Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика» (г. Москва, МИФИ, 2009 г.).
Пятнадцатой международной научно-технической конференции «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (г. Москва, МЭИ, 2009 г.).
Second IEEE International Conference on Circuits and Systems for Communications (г. Москва, 2004 г.).
Eighth International Conference "Pattern Recognition and Information Processing" (PRIP-2005). (г. Минск, 2005 г.).
International IEEE conference devoted to the 150-anniversary of Alexander S. Popov (EUROCON 2009), (г. Санкт-Петербург, 2009 г.).
9. International Conference of Signal and Image Engineering (г. Лондон, 2011 г.).
10.Ярославских областных конференциях молодых ученых и аспирантов.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 25 научных работ, из них 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 2 статьи в сборниках научных трудов
Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова и 20 докладов на научных конференциях высокого уровня.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников, содержащего 156 наименований, и приложения. Она изложена на 154 страницах машинописного текста, содержит 43 рисунка и 11 таблиц.
Основные научные положения, выносимые на защиту:
Результаты анализа работы нелинейных алгоритмов фильтрации на основе ранговой статистики для различных моделей импульсного шума в полутоновых и цветных изображениях.
Модифицированный прогрессивный переключающийся медианный фильтр с предварительным детектированием для обработки полутоновых изображений.
Оптимизированный взвешенный векторный направленный фильтр для обработки цветных RGB-изображений.
Разработанный векторный медианный фильтр с направленным детектором для обработки цветных RGB-изображений.
