Обработка и фильтрация изображений. Особенности изображений как информационных процессов. Типы помех и искажений, их свойства и модельные представления, страница 18

Рис. 14.9. Обобщенная блок-схема локально-адаптивного фильтра

с жестким переключением

a)                                              б)                                                 в)

Рис. 14.10. Результат обработки тестового изображения “Барбара”, искаженного гауссовым шумом с s_n²=100 (a) (=28,12 дБ) при использовании двухкомпонентного ЛАФ (б) (=30,58 дБ) и трехкомпонентного ЛАФ(в) (=33,43 дБ)

            Степень повышения качества изображения, характеризуемая, например, разностью , на практике зависит от многих факторов: дисперсии и ПРВ помех, отношения числа пикселов, соответствующих локально-активным участкам (текстуре, границам, малоразмерным объектам), к общему числу пикселов в обрабатываемом изображении, и собственно эффективности применяемого фильтра. Для наилучших фильтров в случае обработки 8-битных изображений разными типами помех, примерные достижимые значения  приведены в таблице 14.1.

Таблица 14.1.

            Второй подход к повышению эффективности обработки и устранению недостатков однопроходных фильтров - применение процедур многоэтапной фильтрации изображений, при котором используются, как минимум, два различных фильтра и на более поздних этапах обрабатывают изображение, полученное с выхода фильтра, примененного на предыдущем этапе. Это позволяет "распределить" функции фильтров и цели обработки на каждом этапе, а также использовать достоинства различных типов фильтров.

            Приведем конкретные примеры. Как отмечалось выше, ДКП-фильтр успешно применим при отсутствии импульсных помех и в таких ситуациях он обладает хорошим компромиссом свойств. С другой стороны ЦВМФ способен обеспечить приемлемый компромисс между устранением импульсных помех и сохранением деталей, если . При этом ЦВМФ плохо подавляет помехи на однородных участках.

            Воспользуемся достоинствами этих двух фильтров для обработки изображения, приведенного на рис. 14.7,б (=14,7 дБ, ). Применим на первом этапе ЦВМФ, а на втором - ДКП-фильтр. Изображение на выходе ЦВМФ (скользящее окно содержит 9 пикселов, ) показано на рис. 14.11,а (25,4 дБ), а итоговое изображение после применения ДКП-фильтра - на рис. 14.11,б (30,6 дБ). Очевидно, что каждый из фильтров на соответствующем этапе достаточно хорошо выполнил возложенные на него задачи, а в результате получен =15,9 дБ.

а)                                                       б)

Рис. 14.11. Результаты применения двухэтапной обработки зашумленного изображения на рис. 14.7,б: на выходе ЦВМФ (а); на выходе ДКП-фильтра, примененного к изображению на выходе ЦВМФ (б).    

            Второй пример - РСА-изображение искажено спеклом с ПРВ, близкой к релеевской,  (рис. 14.12,а). Предлагается на первом этапе использовать фильтр Ли (7х7), который сохраняет границы, детали и текстуру, а на однородных участках нормализует ПРВ остаточного мультипликативного шума. Далее, на втором этапе, предлагается использовать ДКП-фильтр с учетом относительной дисперсии остаточных помех, что позволяет дополнительно подавить шум и сохранить информацию, важную для последующей интерпретации (рис. 14.12,б).