Применение фильтров улучшения изображения в автоматизированной системе видеонаблюдения
Анализ и разработка линейных фильтров для уменьшения шума на изображении Слайд 1 Методы фильтрации изображений (двухмерных сигналов) можно классифицировать следующим образом [1-3]: 1. Пространственная фильтрация: линейная пространственная фильтрация (с различным размером маски фильтрации): - метод скользящего среднего, - метод взвешенного среднего. нелинейная пространственная фильтрация (с различным размером маски фильтрации): - медианная, - метод первой производной, - метод второй производной (лапласиан), - эквализация, - комбинированные фильтры. адаптивная пространственная фильтрация: - адаптивные локальные фильтры, - адаптивные медианные фильтры, - рекурсивные фильтры, - адаптивные оптимальные фильтры. 2. Частотная фильтрация: низкочастотные фильтры, высокочастотные фильтры, режекторные (полосовые) фильтры. 3. Вейвлет фильтрация. Анализ и разработка линейных фильтров для уменьшения шума на изображении Слайд 2 Линейная пространственная фильтрация основана на определении среднего значения в определенной окрестности, покрытой маской фильтра. Фильтрация исходного изображения проводится последовательно для каждого пикселя изображения, который накрывается маской фильтра, координаты центрального элемента которой совпадают с координатами фильтруемого пикселя изображения. В общем виде, отфильтрованное изображение g(x,y) можно представить, как где f(x+s,y+t) – исходное изображение, s и t – координаты маски фильтра, w(s,t)- значения маски, a=(m-1)/2, b=(n-1)/2, где m и n размеры маски фильтра; минимальный размер маски m×n равен 3×3 пикселей. Формула (1) описывает метод средне взвешенной фильтрации, а при w(s,t)=1 для всех координат маски – метод скользящего среднего. Линейная пространственная фильтрация «убирает» высокие пространственные частоты, и поэтому уменьшает резкость изображения. Нелинейная пространственная фильтрация основана на порядковых статистиках. Медианную фильтрацию можно представить, как где Sxy – прямоугольная окрестность размерами m×n с центром в точке (x,y). Медианная фильтрация в меньшей степени «убирает» высокие пространственные частоты, и поэтому хорошо фильтрует артефакты и шумы с некоторым сохранением резкости изображения. К фильтрам повышения резкости изображения относятся фильтры, основанные на первой и второй производной.