медианная фильтрация: методические указания (80,00 руб.)

Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» Федеральное агентство по образованию Российской Федерации Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова Кафедра динамики электронных систем МЕДИАННАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ Методические указания Ярославль 2006 Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» Медианная фильтрация: Метод. указания / Сост. А.Л. Приоров, В.В. Хрящев; Яросл. гос. ун-т. Ярославль, 2006. 53 с. Описаны основные методы медианной фильтрации цифровых изображений. Методические указания предназначены для студентов специальности 010801 Радиофизика и электроника физического факультета ЯрГУ, изучающих дисциплину специализации «Цифровая обработка изображений». Могут использоваться студентами, обучающимися по специальности 210302 Радиотехника, а также направлению 550440 Телекоммуникации. Материал может быть использован при подготовке студентами курсовых и дипломных проектов. Рецензент: кафедра радиофизики Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова. © Ярославский государственный университет, 2006 © А.Л. Приоров, В.В. Хрящев 2 Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» ВВЕДЕНИЕ Интенсивное развитие технологии производства интегральных схем и расширение возможностей современных компьютеров позволяют реализовать на практике все более сложные методы цифровой обработки сигналов и изображений. С появлением современных цифровых сигнальных процессоров стало реальностью практическое воплощение алгоритмов, представлявших ранее лишь теоретический интерес. До последнего времени в цифровой обработке сигналов в основном использовались методы линейной фильтрации, что связано с наличием подходящего математического аппарата, простотой интерпретации и расчета линейных фильтров. Эти методы стали уже классическими и активно используются в системах связи, радио- и гидролокации, для анализа и синтеза речи, в системах обработки изображений, компьютерной томографии и др. В то же время использование методов линейной фильтрации не позволяет получить приемлемое решение в ряде практически важных приложений. Известно, например, что задача оптимальной фильтрации допускает решение в классе линейных фильтров только в том случае, когда сигнал и аддитивная помеха независимы и имеют нормальное распределение. В действительности помеха может зависеть от полезного сигнала, иметь мультипликативный характер или закон распределения, отличный от нормального, например, представлять собой импульсный шум. В этих случаях оптимальным решением будет являться нелинейный фильтр. С целью расширения спектра задач, решаемых средствами 3 Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» цифровой обработки сигналов, и преодоления ограничений, присущих методам линейной фильтрации, в настоящее время активно внедряются методы нелинейной фильтрации. Наиболее известными классами нелинейных фильтров являются: ─ гомоморфные фильтры; ─ морфологические фильтры; ─ фильтры, основанные на порядковых статистиках, и их разновидности: L-, R-, M-фильтры, медианные фильтры; ─ расширенные фильтры Калмана; ─ нейронные фильтры и сети; ─ полиномиальные фильтры. Данная классификация, не претендуя на полноту, демонстрирует лишь многообразие видов нелинейной фильтрации. В отличии от теории линейной фильтрации построение единой теории нелинейной фильтрации вряд ли возможно. Каждый из перечисленных классов имеет свои преимущества и область применения. Например, фильтрация Калмана, гомоморфная фильтрация, имеют достаточно долгую историю. Другие направления появил