Применение быстродействующих рекурсивно-сепарабельных фильтров для обработки зашумленных изображений

DOI: 10.21293/1818-0442-2023-26-1-56-62

Скачать текст статьи в формате PDF

Скачать JATS xml

Аннотация: Приводится описание разработанных алгоритмов реализации быстродействующих фильтров, на примере фильтра скользящее среднее и трапецеидального рекурсивно-сепарабельного фильтра. Представлены результаты по оценке быстродействия разработанных алгоритмов с размерностью апертуры 7х7 элементов в сравнении с классической двумерной сверткой. Оценено влияние обработки изображений, сформированных активноимпульсными телевизионно-измерительными системами на точность определения расстояния до объектов интереса. В рамках исследования проводилось изменение центрального элемента масок разработанных фильтров в диапазоне коэффициентов фильтрации от – 14 до 14, параллельно с этим осуществлялся контроль отношения сигнал/шум для обработанных изображений.

Ключевые слова: обработка изображений, измерение дальности, трапецеидальный рекурсивно-сепарабельный фильтр, фильтр скользящего среднего, сглаживающие фильтры, отношение сигнал/шум, быстродействующие алгоритмы

Сведения о финансировании: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 21-79-10200 в ТУСУРе.

Библиография статьи:
Толмачева А. С. Применение быстродействующих рекурсивно-сепарабельных фильтров для обработки зашумленных изображений / А. С. Толмачева [и др.] // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2023. – Т. 26, № 1. – С. 56–62. DOI: 10.21293/1818-0442-2023-26-1-56-62

Авторы и правообладатели:

  • Толмачева А. С. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
  • Каменский А. В. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
  • Тисленко А. А. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
  • Титов Д. В. , Юго-Западный государственный университет (Курск, Россия)

  • 1. Sun H.Y. Performance analysis of range-gated active imaging system / H.Y. Sun, H.C. Guo, Y.C. Li. // International Symposium on Photoelectronic Detection and Imaging 2009: Laser Sensing and Imaging // Proc. SPIE. – 2009. – Vol. 7382. 73822E. DOI: 10.1117/12.835576.
  • 2. Amzajerdian F. Imaging flash lidar for autonomous safe landing and spacecraft proximity operation / F. Amzajerdian, V.E. Roback, A. Bulyshev, P.F. Brewster, G.D. Hines // AIAA SPACE. – 2016. – Р. 5591. DOI: 10.2514/6.2016-5591.
  • 3. Капустин В.В. Анализ параметров зоны обзора для активно-импульсных телевизионно-вычислительных систем / В.В. Капустин, А.К. Мовчан, М.И. Курячий // SIBCON. – 2017. – С. 1–4. DOI: 10.1109/sibcon.2017.7998432.
  • 4. Аналитический обзор развития лазерных систем локации / С.И. Артамонов, Н.А. Грязнов, В.В. Харламов, Н.А. Романов, Е.Н. Соснов // Индийский журнал науки и технологий. – Апрель 2017. – C. 1–10. DOI:10.17485/ijst/2017/v10i15/106332.5.
  • 5. Грудин Б.Н. Обработка изображений: учеб. пособие: в 2-х ч. – Ч. 2. Цифровая обработка изображений / Б.Н. Грудин, В.С. Плотников, С.В. Полищук; Дальневосточный фед. ун-т. – Электрон. дан. – Владивосток: ИД ДФУ, 2013. – 115 c.
  • 6. Зайцева Е.В. Цифровая обработка сигналов и изображений: учеб. пособие / Е.В. Зайцева, А.Г. Костевич, М.И. Курячий. – Томск: ТУСУР, 2018. – 220 c.
  • 7. Kamensky A.V. High-speed recursive-separable image processing filters // Computer Optics. – 2022. – PР. 659–665. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1063.
  • 8. Muker Kh. Analysis of applicability of MATLAB system for synthesis of controllable recursive digital IIR Butterworth filters / Kh. Muker, I.I. Turulin // Izvestiya YuFU. Technical Sciences. – 2021. – PР. 72–82. DOI: 10.18522/2311-3103-2021-3-72-82.
  • 9. Боева В.А. Целесообразность применения локально-пространственных фильтров к зашумленным сигналам в задачах идентификации // Сб. науч. трудов НГТУ. – 2019. – С. 7–16. DOI: 10.17212/2307-6879-2019-3-4-7-16.
  • 10. Sugimoto K. Fast Gaussian filter with second-order shift property of DCT-5 / K. Sugimoto, S. Kamata // Proc. IEEE Int. Conf. Image Process. (ICIP). – Sept. 2013. – PР. 514−518. DOI: 10.1109/ICIP.2013.6738106.
  • 11. Иваненко К.А. Применение фильтра скользящего среднего для уменьшения погрешности измерения частоты для случая применения метода пересечения нуля / К.А. Иваненко, А.Н. Серов, Д.А. Чумаченко // SYNCHROINFO. – June 2021. – РP. 17–19. DOI: 10.1109/SYNCHROINFO51390.2021.9488363.
  • 12. Asma A.A. The Analytic of Image Processing Smoothing Spaces Using Wavelet / A.A. Asma, R. Mohammed, S. Suha // Journal of Physics: Conference Series. – IHICPS, Baghdad, Iraq, 9–10 December 2020. – Vol. 1879. – PР. 1–15. DOI: 10.1088/1742-6596/1879/2/022118
  • 13. Толмачева А.С. Разработка двумерно-сепарабельного двухкаскадного пирамидального фильтра повышения четкости изображений / А.С. Толмачева, А.В. Каменский // Электронные средства и системы управления: матер. докл. междунар. науч.-практ. конф. – 2021. – № 1-2. – С. 206–208.
  • 14. Методы и алгоритмы прецизионного измерения дальности активно-импульсными телевизионными измерительными системами / А.К. Мовчан, В.В. Капустин, М.И. Курячий, Е.С. Чалдина // Доклады ТУСУР. – 2020. – Т. 23, № 2. – С. 7–14. DOI: 10.21293/1818-0442-2020-23-2-7-14.
  • 15. Experimental Estimation of Accuracy of Distance Measurement Using Active-Pulse Television Measuring System and Digital Terrain Model / V.V. Kapustin, A.S. Zakhlebin, A.K. Movchan, M.I. Kuryachiy, M.V. Krutikov // Computer Optics. – 2022. – PР. 948–954. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1114.
  • 16. Головина Д.Е. Измерение сигнальных и шумовых характеристик телевизионного изображения программными средствами / Д.Е. Головина, М.И. Курячий // Электронные средства и системы управления: матер. докл. междунар. науч.-практ. конф. – 2016. – № 1-2. – С. 134–136.
Адрес редакции

  634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, МК, каб. 310/2

  (3822) 701-582, внутр.: 1456

  journal@tusur.ru