More documents

Recommendations

Info

поэтому элемент случайности заложен в самой природе источника излучения. Во-вторых, проходя через исследуемый объект, кванты поглощаются веществом случайным образом. В целях снижения дозы облучения, целесообразно снижать мощность излучения, что неизбежно приводит к увеличению относительного уровня шума. Для решения проблемы восстановления изображения по проекционным данным используют алгоритмы с малой величиной систематической ошибки, а затем выполняют фильтрацию восстановленного изображения. Использование комбинированного алгоритма, представляющего собой последовательность процедур медианной фильтрации и линейной фильтрации, в данном случае не позволяет в полной мере сохранять резкие перепады уровня изображения из-за совпадения спектров случайной ошибки восстановления и "контрастных элементов" восстанавливаемого изображения. Это приводит к искажению формы фронтов и контрастных объектов. Поэтому для фильтрации контрастных изображений используют модификацию медианного фильтра. Применение такого фильтра позволяет получить лучшую гладкость отфильтрованных данных, при этом сохраняя контрастные детали изображения. При визуализации внутренних органов ультразвуковыми методами часто возникает необходимость различать ткани с близкими эхогенными значениями, то есть слабо различимыми на изображении. Исходя из особенностей медицинских изображений, для получения хорошего результата в ходе обработки часто используют комбинацию различных алгоритмов. В любом случае необходимым и важным этапом обработки медицинских изображений является фильтрация. Знание преимуществ и недостатков различных методов фильтрации даст возможность подобрать необходимое сочетание алгоритмов для улучшения эффективности обработки изображений. Цель статьи – сопоставление возможностей известных алгоритмов фильтрации изображений по удалению Гауссова, импульсного и комбинированного шумов, сравнение их по сложности и быстродействию для использования в обработке медицинских изображений. Обзор и сопоставление алгоритмов фильтрации. Линейные фильтры также называют сглаживающими или усредняющими, потому что ответ линейного фильтра просто усредняет значение пикселей, содержащихся в апертуре, и таким образом сглаживает изображение. Напомним некоторые термины, применяемые при линейной фильтрации. В ходе обработки используется небольшой прямоугольный или квадратный участок изображения и на нём определяется функция. Такой ISSN 2079-0031 Вестник НТУ "ХПИ", 2012, № 38 16
участок называется апертурой или окном, а заданная на ней функция – весовой функцией или функцией окна. Апертура вместе с заданной на ней функцией называется маской. Примеры фильтров: È1 1 1˘ 1 H Í ˙ 1 = Í 1 1 1 ˙ ; 9 ÍÎ 1 1 1˙˚ È1 1 1˘ 1 H Í ˙ 2 = Í 1 2 1 ˙ ; 10 ÍÎ 1 1 1˙˚ È1 2 1˘ 1 H Í ˙ 3 = Í 2 4 2 ˙ . 16 ÍÎ 1 2 1˙˚ Если все коэффициенты фильтра равны, как в H 1 , то фильтр называется фильтром-ящиком [1, 3]. Те пиксели, которые при обработке более важны, можно выделить, придавая им больший вес коэффициентами, как в H 2 , H 3 . При работе с фильтрами-ящиками следует иметь в виду, что их структура позволяет ускорить процесс вычислений при обработке изображения. Дело в том, что при сдвиге апертуры на один пиксель сумма, которую нужно вычислить, частично уже вычислена для предыдущей свёртки, нужно только вычесть сумму для самого левого столбца маски предыдущей свёртки и добавить сумму для самого правого столбца маски на новом шаге [3]. Перепады яркости, связанные с наличием шума, размываются и это – положительный эффект, вместе с ними размываются и перепады яркости, связанные с деталями самого изображения, что нежелательно. Требуется ослабить перепады яркости в первом случае и, по возможности, сохранить их во втором случае. Для этого нужно подобрать размеры апертуры и специальные веса, которые позволяют воздействовать именно на шум. Пусть, например, используется маска N×N, в пределах её полезное изображение имеет постоянную яркость f, шум с независимыми значениями отсчетов n k,m , средним значением μ = 0 и дисперсией σ 2 в пределах маски. Отношение квадрата яркости (i, j)-го пикселя к дисперсии шума, т.е. отношение сигнал/шум, равно f 2 /σ 2 [4]. В результате фильтрации отношение сигнал/шум становится равным N 2 f 2 /σ 2 , т.е. возрастает пропорционально площади маски. Применение маски 3×3, в среднем, повышает отношение сигнала к шуму в 9 раз. Следует заметить, что увеличение размеров апертуры также приведёт к увеличению вычислительных затрат при обработке изображения. Подбор коэффициентов маски также улучшает подавление шумов. Как показано в [3], лучшие сглаживающие фильтры удовлетворяют условию, что маски фильтра должны постепенно приближаться к нулю, такой вывод получен на основе анализа поведения преобразования Фурье. В качестве примера можно привести двумерный биномиальный фильтр, составленный из вертикального и горизонтального биномиальных фильтров: ISSN 2079-0031 Вестник НТУ "ХПИ", 2012, № 38 17
Page 1 and 2: ВІСНИК НАЦІОНАЛЬНО
Page 3 and 4: УДК 004.9 К.Е. БАЙДА, м
Page 5 and 6: Правила 1 Вход Проц
Page 7 and 8: расширенной популя
Page 9 and 10: УДК 621.384: 621.385: 621.365: 6
Page 11 and 12: Управління процесо
Page 13 and 14: оптико-электронной
Page 15: точки зрения удале
Page 19 and 20: вычислений преобра
Page 21 and 22: показывает, что РФ
Page 23 and 24: размером апертуры.
Page 25 and 26: UDC 004.932.4 Comparative analysis
Page 27 and 28: Целью статьи являе
Page 29 and 30: этого предполагает
Page 31 and 32: розробляється. Роз
Page 33 and 34: Попов Е.В. проводит
Page 35 and 36: перевірене та визн
Page 37 and 38: не містить їх, не пр
Page 39 and 40: Анализ большого чи
Page 41 and 42: является метрикой.
Page 43 and 44: Отметим, что рассмо
Page 45 and 46: УДК 004.93'11 Спосіб ви
Page 47 and 48: Целью статьи являе
Page 49 and 50: ( x ( t ), K,x ( t , t ) + Q( x , K
Page 51 and 52: u + ( a 44 A2 + 2a44 A4 ( a44x4 + a
Page 53 and 54: Рис. 3. Расход топли
Page 55 and 56: УДК 629.42 В.Д. ДМИТРИЕ
Page 57 and 58: Поскольку объект у
Page 59 and 60: Зная первую произв
Page 61 and 62: L 2 X1 d( LX Y1 ) 1 dX1 dX1 Y1 = LX
Page 63 and 64: Зная Т 1 , несложно о
Page 65 and 66: быстродействия нео
Page 67 and 68:
3 Ê Ф Ф ˆ [ , Ф] Á ∂H ∂
Page 69 and 70:
оптимальные и адап
Page 71 and 72:
Цель данной работы
Page 73 and 74:
Модификация метода
Page 75 and 76:
точность классифик
Page 77 and 78:
УДК 004.822 В.В. КАРАСЮ
Page 79 and 80:
собой синонимы пон
Page 81 and 82:
уточненной онтолог
Page 83 and 84:
Subject issue: Information Science
Page 85 and 86:
призначеними для р
Page 87 and 88:
забезпеченні систе
Page 89 and 90:
Монітор АЦП Систем
Page 91 and 92:
Розроблений пакет
Page 93 and 94:
УДК 681.325 М.І. КОЗЛЕН
Page 95 and 96:
Для порівняння опр
Page 97 and 98:
вибірки завадостій
Page 99 and 100:
Рис. 4. Завадостійкі
Page 101 and 102:
УДК 681.325 Временная
Page 103 and 104:
адаптивні фільтри,
Page 105 and 106:
et () = mt ()- at () = mt ()- u ()
Page 107 and 108:
T a = U w, (12) e= m- U w, (13) д
Page 109 and 110:
Ek ( ) S0( t + 1) = S0() t -a ⋅
Page 111 and 112:
Моделювання процес
Page 113 and 114:
Практический подхо
Page 115 and 116:
УДК 621.746.047:004.42 И.И. М
Page 117 and 118:
вх инертных газов,
Page 119 and 120:
Образец, в виде тем
Page 121 and 122:
УДК 371 Ю.Н. МИЦАЙ, д-р
Page 123 and 124:
Поскольку, согласн
Page 125 and 126:
Здесь ω k ≡ (∂H 1 )/(∂J
Page 127 and 128:
In this paper, a mathematical model
Page 129 and 130:
Сервер Безпеки Дан
Page 131 and 132:
Блок активації про
Page 133 and 134:
В таблиці наведено
Page 135 and 136:
суб'єктів в процесі
Page 137 and 138:
положения окна вып
Page 139 and 140:
этом полученная фу
Page 141 and 142:
описания эталона и
Page 143 and 144:
Рис. Взаимная завис
Page 145 and 146:
Квантиль нормально
Page 147 and 148:
Статью представил
Page 149 and 150:
тратят значительну
Page 151 and 152:
рассчитывать как р
Page 153 and 154:
S -1 i-е тестовое зада
Page 155 and 156:
материалов Всеросс
Page 157 and 158:
(deadlock) и взаимоблок
Page 159 and 160:
реализовать только
Page 161 and 162:
Для наглядности ве
Page 163 and 164:
УДК 004.49.5 С.Г. СЕМЕНО
Page 165 and 166:
В данной математич
Page 167 and 168:
где: b - частота зара
Page 169 and 170:
обнаруженных зараж
Page 171 and 172:
Статью представил
Page 173 and 174:
Попытки формализов
Page 175 and 176:
средствами в виде п
Page 177 and 178:
предназначены для
Page 179 and 180:
Цель статьи - повыш
Page 181 and 182:
Структура лингвист
Page 183 and 184:
Analysis of the characteristics of
Page 185 and 186:
включаются сведени
Page 187 and 188:
формирование слово
Page 189 and 190:
части, а также необ
Page 191 and 192:
1. Пошуку документі
Page 193 and 194:
Алгоритм отримання
Page 195 and 196:
спеціалізованих си
Page 197 and 198:
предприятии химико
Page 199 and 200:
ˆ ( t) 1 0,9 0,8 L1 L2 0,7 0,6 1 2
Page 201 and 202:
Список литературы:
Page 203 and 204:
Мацко И.И., Логунова
show all

ÐÐ±ÑÑÐ½Ð¸Ðº Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð²Ð¸Ñ Ð¿ÑÐ°ÑÑ. Ð¡ÐµÑÑÑ - ÐÐ°ÑÐºÐ¾Ð²Ð¾-ÑÐµÑ Ð½ÑÑÐ½Ð° Ð±ÑÐ±Ð»ÑÐ¾ÑÐµÐºÐ° ÐÐ¢Ð£ ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

ÐÐ±ÑÑÐ½Ð¸Ðº Ð½Ð°ÑÐºÐ¾Ð²Ð¸Ñ Ð¿ÑÐ°ÑÑ. Ð¡ÐµÑÑÑ - ÐÐ°ÑÐºÐ¾Ð²Ð¾-ÑÐµÑÐ½ÑÑÐ½Ð° Ð±ÑÐ±Ð»ÑÐ¾ÑÐµÐºÐ° ÐÐ¢Ð£ ...