МЕТОД ФІЛЬТРАЦІЇ ЦИФРОВИХ КОЛЬОРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ, ОТРИМАНИХ В УМОВАХ НЕДОСТАТНЬОГО РІВНЯ ОСВІТЛЕННЯ
Keywords:
изображение, фильтрация, шум, PSNR, цветовое пространство, Non-Local MeansAbstract
Предложен метод фильтрации цифровых цветных изображений, полученных в условиях недостаточного уровня освещения на основе метода нелокального усреднения (NLM) с учетом качественных характеристик изображений. Проведено экспериментальное исследование предложенного метода на изображениях с добавлением гауссовского шума и пространственного случайного шума. Разработанный метод может быть весьма эффективным в уменьшении реального шума.
References
Владо Дамьяновски. CCTV. Библия видеонаблюдения. Цифровые и сетевые технологии: пер. с англ. / Дамьяновски Владо; [научн. ред. Станислав Поздняков, Юрий Гедзберг]. – М.: ООО «Ай-Эс-Эс Пресс», 2006. – 480 с. – ISBN: 5-87049-260-2.
Барченко К. В. Аналіз методів фільтрації зображень / Барченко К. В., Білошкурський С. С., Гармаш В. В. // Вісник Хмельницького національного університету. – 2012. – № 4. – С. 79-86. – ISSN 2226-9150.
Buades A. Non-Local algorithm for image denoising / A. Buades, B. Coll, J.-M. Morel // In Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2005. – Vol. 2. – P. 605-611. – ISSN 1063-6919.
M. Mahmoudi Fast Image and Video Denoising via Nonlocal Means of Similar Neighborhoods / M. Mahmoudi and G. Sapiro// IEEE Signal Processing Letters 12. – 2005. – P. 79.
A. Efros Texture synthesis by non parametric sampling / A. Efros and T. Leung // Proc. Int. Conf. Computer Vision (ICCV 99), Vol. 2, 1991 – P. 1033-1038.
Shevchuk V. V. Color image denoising using “chanell method” / Shevchuk V. V. Garmash V. V. // Vdecky pokrok na prelomu tysychalety – 2011. – P. 3-6. – ISBN 978-966-8736-05-6.
Гармаш В. В. Метод фільтрації кольорових зображень на основі моделі YCrCb / В. В. Гармаш // Вісник Черкаського технологічного університету. Серія "Технічні науки". – 2012. – № 3. – С. 69-73. – ISSN 2306-4412.
The USC-SIPI Image Database. [Електронний ресурс] Режим доступу: http://sipi.usc.edu/database/.
Tomasi C. Bilateral filtering for gray and color images / C. Tomasi, R. Manduchi // in Proc. 6th Int. Conf. Computer Vision, New Delhi, India. – 1998. – P. 839 – 846. ISBN 81-7319-221-9.
Luisier F. A new sure approach to image denoising: Inter-scale orthonormal wavelet thresholding/F. Luisier, T. Blu, M. Unser // IEEE Trans. Image Processing. – 2007. – Vol. 16. – № 3. – P. 593-606. – ISSN 1057-7149.
Image denoising using scale mixtures of gaussians in the wavelet domain / J. Portilla, V. Strela,M. J. Wainwright, E. P. Simoncelli // IEEE Trans. Image Processing. – 2003. – Vol. 12. – № 11. – P. 1338-1351. – ISSN 1057-7149.
Chang S. G. Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression / S. G. Chang,B. Yu, M. Vetterli // IEEE Trans. Image Processing. – 2000. – Vol. 9. – № 9. – P. 1532-1546. – ISSN 1057-7149.
REFERENCES
Vlado Damyanovsky. CCTV Bible of video surveillance. Digital and network technologies: per. fromenglish / Damianovski Vlada; [sci. Ed. Stanislav Pozdnyakov, Yuri Gedzberg]. – M .: LLC AI-ES-Press, 2006 – 480 p. – ISBN: 5-87049-260-2.
Barthenko K. V. Analysis of image filtration methods / Barchenko K. V., Biloshursky S. S., Gar-mash V. V. // Bulletin of the Khmelnitsky National University. – 2012. – No. 4. – P. 79-86. – ISSN2226-9150.
Buades A. Non-Local algorithm for image denoising / A. Buades, B. Coll, J.-M. Morel // In theProceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR). – 2005 – Vol. 2. – P. 605-611. – ISSN 1063-6919.
M. Mahmoudi Fast Image and Video Denoising through Nonlocal Means of Similar Neighborhoods /M. Mahmoudi and G. Sapiro // IEEE Signal Processing Letters 12. – 2005. – P. 79.
A. Efros Texture Synthesis by Non Parametric Sampling / A. Efros and T. Leung // Proc. Int. Conf.Computer Vision (ICCV 99), Vol. 2, 1991 – P. 1033-1038.
Shevchuk V.V. Color image denoising using "chanell method" / Shevchuk V. V. Garmash V. V. //Vdecky pokrok na prelomu tysychalety – 2011. – P. 3-6. – ISBN 978-966-8736-05-6.
Garmash V. V. The method of filtering color images based on the model YCrCb / V. V. Garmash //Bulletin of Cherkasy Technological University. Series "Technical Sciences". – 2012. – No. 3. –P. 69-73. – ISSN 2306-4412.
The USC-SIPI Image Database. [Electronic resource] Access mode: http://sipi.usc.edu/database/.
Tomasi C. Bilateral filtering for gray and color images / C. Tomasi, R. Manduchi // in Proc. 6th Int.Conf. Computer Vision, New Delhi, India. – 1998. – P. 839-846. ISBN 81-7319-221-9.
Luisier F. A new approach to image denoising: Inter-scale orthonormal wavelet thresholding / F. Luisier,T. Blu, M. Unser // IEEE Trans. Image Processing. – 2007 – Vol. 16. – No. 3. – P. 593-606. – ISSN 1057-7149.
Image denoising using scale mixtures of Gaussians in the wavelet domain / J. Portilla, V. Strela,M. J. Wainwright, E. P. Simoncelli, // IEEE Trans. Image Processing. – 2003. – Vol. 12. – No. 11. – P. 1338-1351. – ISSN 1057-7149.
Chang S. G. Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression / S. G. Chang, B. Yu,M. Vetterli // IEEE Trans. Image Processing. – 2000. – Vol. 9. – No. 9. – P. 1532 – 1546. – ISSN 1057-7149.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 372
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).