Введение к работе
Акіуа-іьносіь проблемы. Развитие информационных технологий, в т.ч. цифровых способов представления изображении и видеопоследовательностей (ВП), вызывает большой интерес специалистов самых разных областей и ведет к широкому распространению систем передачи визуальной информации на расстояние с обработкой их в реальном масштабе времени: эфирное и охранное телевидение, видеодомофон и Видеотелефон. Сигналы в таких системах передаются по каналам связи, в которых, как правило, присутствуют помехи. Методы обработки и передачи цифровых полутоновых изображений (ЦПИ) и ВП развиваются в основном в двух направлениях, определяемых требуемым уровнем помехоустойчивости и ограниченностью технических ресурсов.
Первое направление - устранение статистической избыточности изображений путем их сжатия с последующим введением искусственной статистической избыточности путем применения помехоустойчивого кодирования на передающей стороне канала связи. Условием успешного функционирования таких систем является наличие «хорошего» канала связи. Гели мощность шумов в канале связи сравнима или превосходит мощность полезною сигнала (низкая мощность передатчика, удаленный прием, действие сильных помех и другие подобные ситуации), рассмотренный подход не применим.
Второе направление - фильтрация, т.е. передача изображений в несжатом виде и использование статистической избыточности на приемной стороне канала связи для восстановления искаженных шумами изображений. Фильтрация изображений может применяться в условиях низких отношений сигнал-шум на входе приемника, когда декодирование переданных в сжатом виде изображений из-за большого количества ошибок невозможно.
Для фильтрации изображений в реальном масштабе времени необходимы быстрые (не трсбуюшис значительных вычислительных ресурсов) алгоритмы фильтрации. Известные алгоритмы быстрой фильтрации имеют существенные недостатки. Медианные фильтры неэффективны при наличии «белого» гауссовского шума (БГШ). Эффективность эвристических алгоритмов, работающих по принципу одномерной векторной фильтрации, быстро падает с увеличением мощности шумов. Линейные алгоритмы фильтрации изображений приводят к «смазыванию» контуров объектов.
Отсюда следует, что разработку алгоритмов быстрой фильтрации ЦПИ и ВП в силу специфики преобразования информации, предпочтительней вести на основе теории нелинейной фильтрации условных марковских случайных процессов. Большой вклад в теорию нелинейной фильтрации внес РЛ.Стратонович. Им в начале 60-х годов были заложены основы теории нелинейной фильтрации условных марковских случайных процессов, которая затем получила развитие в работах В.И. Тихонова. И.Н. Амиантова, Ю.Г. Сосулина, М.А. Миронова. М.С. Ярлыкова. А.П. Ширяева. Б.И. Шахтарина, В.Л. Смирнова, А.И. Перова, и др. В работах В.В.Яншина. А.А. Сисктора, II. Махи, А. Хабиби. А. Акаси. Т.С. Хуанга и др. предпринимались разнообразные попытки распространить теорию нелинейной фильтрации условных марковских процессов на фильтрацию изображений. Однако наибольшую эффективность в широком диапазоне отношений сигнал-шум имеют предложенные Е.П. Петровым и И.С. Трубиным алгоритмы оптимальной нелинейной фильтрации ЦПИ и ВП при наличии БГШ, основанные на теории условных дискретнозначных марковских процессов, главным недостатком которых является
необходимость проведения трудоемких вычислений, что затрудняет их использование в системах, работающих в реальном масштабе времени.
Таким образом, задача получения свободных от всех указанных недостатков алгоритмов фильтрации изображений в реальном масштабе времени, с учетом требований высокой эффективности при малых отношениях сигнал-шум и несложной технической реализации, является актуальной и приводит к необходимости совершенствования известных методов фильтрации ЦПИ и ВП, представленных случайными многомерными марковскими процессами.
Целью диссертационной работы является исследование существующих алгоритмов оптимальной нелинейной фильтрации ЦПИ и ВП и разработка на их основе алгоритмов фильтрации ЦПИ и ВП, требующих меньших временных и технических ресурсов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи*.
Исследование алгоритмов оптимальной нелинейной фильтрации ЦПИ и ВП и методов сокращения их вычислительной сложности.
Разработка и исследование алгоритмов квазиоптимальной фильтрации ЦПИ и ВП, требующих для своей реализации меньше вычислительных ресурсов, чем алгоритмы оптимальной нелинейной фильтрации.
Аппаратно-программная реализация разработанных алгоритмов квазиоптнмалыши фильтрации ЦПИ и ВП, подтверждающая возможность их использования в реальном масштабе времени.
Методы исследования. Дли решения поставленных задач в диссертационной работе использовались методы статистической теории связи, теории условных марковских процессов, теории оптимальной нелинейной фильтрации, теории вероятности и математической статистики, статистической теории выбора и принятия решений, теории математического анализа и теории дифференциальных уравнений.
На защиту выносятся:
1. Уравнения и алгоритмы квазиоптимальной фильтрации ЦПИ и ВП на фоне
БГШ, сохраняющие свою эффективность при отношениях сигнал-шум на входе
приемного устройства р\ <0дБ.
Методика построения кусочно-линейных аппроксимаций нелинейных функций, содержащихся в уравнениях оптимальной нелинейной фильтрации ЦПИ и ВП на фоне БГШ, отличающихся от известных более высокой точностью.
Результаты исследования помехоустойчивости и быстродействия алгоритмов оптимальной и квазноптимальной фильтрации ЦПИ и ВП на фоне БГШ.
Алгоритм адаптивной медианной фильтрации изображений, предназначенный для устранения визуальных искажений, возникающих при квазноптимальной фильтрации ЦПИ и ВП на фоне БГШ.
Новизна научных результатов состоит в следующем:
Определены пути повышения быстродействия алгоритмов оптимальной нелинейной фильтрации ЦПИ и ВП за счет использования аппроксимаций нелинейных функций, содержащихся в уравнениях фильтрации, и отказа от обработки в младших двоичных разрядах.
Разработаны алгоритмы квазиоптимальной фильтрации искаженных шумами ЦПИ и ВП марковского типа, требующие в 3-Ю раз меньше вычислительных ресурсов, чем алгоритмы оптимальной нелинейной фильтрации, и, в отличие от известных квазиоптимальных алгоритмов, не уступающие алгоритмам оптимальной фильтрации более 1 дБ в отношении сигнал-шум по мощности на выходе фильтра при
входных отношениях сигнал-шум р* <0 дБ.
Определены условия, при которых обработка элементов младших двоичных разрядов изображений не оказывает существенного влияния на качество фильтрации.
Предложен метод устранения визуальных искажений, вносимых разработанными алгоритмами фильтрации ЦПИ и ВП при малых отношениях сигнал-шум, алгоритмами адаптивной медианной фильтрации изображений.
Практическую значимость имеют:
Кусочно-линейные аппроксимации нелинейных функций, содержащихся в уравнениях оптимальной нелинейной фильтрации ЦПИ и ВП марковского типа, позволяющие в 3-10 раз повысить производительность алгоритмов фильтрации.
Уравнения, алгоритмы и структуры устройств квазноптимальной фильтрации ЦПИ и ВП, сохраняющие свою эффективность при отношениях сигнал-шум на входе приемного устройства pj « 0 дБ.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийских и международных научно-технических конференциях: «Радиолокация, навигация, связь», Воронеж - в 2008 г.; «Цифровая обработка сигналов и ее применение», Москва - 2007-2009 гг.; «(Наука -производство - технология -экология», Киров - в 2007-2008 гг.
Внедрения. Результаты, полученные в данной работе, использованы ФГУП «Научно-исследовательский институт средств вычислительной техники» при разработке прототипа системы видеонаблюдення. предназначенной для каналов связи с повышенным затуханием полезного сигнала, используются в учебном процессе ГОУ ВПО «Вятский государственный университет» при проведении лабораторных работ по дисциплинам «Основы телевидения», «Современные системы связи».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, из них -5 статей, в т.ч. в журнале «Инфокоммуникационные технологии», рекомендованном ВАК РФ, 6 докладов, в материалах и трудах конференций, 4 работы написаны автором единолкчно-
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованных источников. Диссертация изложена на 139 страницах машинописного текста, содержит 56 рисунков и 7 таблиц, список использованных источников включает в себя 79 наименований.
