19. Модель помеховой ситуации при обработке изображений. Особенности выполнения процедуры фильтрации изображений.

Привет, Вы узнаете о том , что такое модель помеховой ситуации при обработке изображений особенности выполнения процедуры фильтрации изображений , Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое модель помеховой ситуации при обработке изображений особенности выполнения процедуры фильтрации изображений , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Методы и средства компьютерных информационных технологий.

Диапазон шумов, встречающихся при обработке изображений, достаточно широк [1, 2]. Например, при статистическом моделировании собственных шумов датчиков, которые возникают из-за недостаточного освещения и/или высокой температуры, в большинстве случаев используется аддитивная гауссовская модель с плотностью вероятности шума

,                               (1)

где I — значение интенсивности изображения, — параметры распределения.

Импульсный шум возникает, когда в процессе получения изображения имеют место быстрые переходные процессы, например, неправильная коммутация. При моделировании импульсного шума значение интенсивности каждой точки изображения с вероятностью Р_а заменяется на значение а, с вероятностью Р_b — на значение b и с вероятностью 1–(Р_а+ Р_b), где Р_а+Р_b≤1, остается неизменной. Плотность вероятности импульсного шума

                               (2)

где  - -функция.

В системах, использующих естественное освещение, часто возникают пространственные изменения освещенности, которые являются причиной мультипликативной помехи на изображении. Она моделируется операцией

                                                                                          (3)

где  — полутоновое изображение,  — отражающая способность объекта,  — освещенность объекта,  — пространственные координаты. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Для того чтобы структура и оценки параметров системы автоматизированной  идентификации шума были обоснованными, необходимо выбрать модель помеховой ситуации. С учетом шумовых факторов в [1] статистическая модель изображения   представляется как   где , определяются формулой (3),  — аддитивный гауссовский шум с плотностью вероятности (1),  — импульсная помеха с плотностью распределения (2). Т. к. на объект, прежде всего, воздействует освещенность, а затем он подвергается воздействию датчиков, то собственные шумы датчика и переходные процессы получения изображения вызывают гауссовский и импульсный шум на неравномерно освещенном изображении, которое описывается произведением отражающей способности объекта и его освещенностью . Тогда статистическую модель помеховой ситуации, которая используется в данной работе, представим в виде:

Предложений метод формирования пространства признаков для идентификации помех на изображении исследовался на примере изображения, пораженном одним из трех видов помех: аддитивной гауссовой, импульсной или мультипликативной. Статистическая модель помеховой ситуации (1)  принимает вид:

-    в случае аддитивной гауссовой помехи 

-    в случае импульсной помехи 

-    в случае мультипликативной помехи 

Оконная фильтрация изображений в пространственной области

Типовая процедура оконной фильтрации предполагает, что окно фильтрации последовательно движется по входному изображению (например, алгоритм может обходить изображение "в порядке чтения": сверху вниз по строкам, слева направо в каждой строке), при этом в каждом положении окна происходит анализ всех пикселов, принадлежащих в данный момент окну, и на основе такого анализа центральному пикселу окна на выходном изображении присваивается то или иное финальное значение. Сформированное таким образом выходное изображение также называется результатом фильтрации.

Процедуры оконной фильтрации могут различаться:

размером и формой окна (апертуры);

типом собираемых в окне локальных статистик;

способом принятия решения на основе собранных статистик.

Таким образом, конструируя и исследуя оконные процедуры фильтрации изображений, мы всегда должны оценивать наблюдаемое качество фильтрации по двум следующим основным позициям:

способность фильтра удалять (отфильтровывать) с изображения шум;

способность фильтра сохранять на изображении мелкоразмерные детали и форму контуров.

В заключение, эта статья об модель помеховой ситуации при обработке изображений особенности выполнения процедуры фильтрации изображений подчеркивает важность того что вы тут, расширяете ваше сознание, знания, навыки и умения. Надеюсь, что теперь ты понял что такое модель помеховой ситуации при обработке изображений особенности выполнения процедуры фильтрации изображений и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Методы и средства компьютерных информационных технологий