Построение КИХ-фильтров в заданном параметрическом классе частотных характеристик для коррекции фокусировки
Фурсов В.А.

Институт систем обработки изображений РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, Самара, Россия,
Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара, Россия

Аннотация:
Рассматривается технология восстановления из­бражений, подвергшихся искажениям типа дефок­сировки с использованием КИХ-фильтров, получаемых путем идентификации параметров модели импульсного отклика по прецедентам. Модель импульсного отклика задается в классе одномерных функций, являющихся аппроксимацией заданного частотного отклика фильтра в радиальном направлении. Отсчеты двумерного импульсного отклика определяются с учетом свойства радиальной симметрии искажений путем дискретизации этой функции и нормализации отсчетов. Класс аппроксимирующих функций задается так, чтобы обеспечивались желаемые свойства частотного отклика для устранения дефокусировки: усиление низких и подавление высоких частот. Важным достоинством метода являются высокое качество восстановления и быстрота настройки фильтра, т.к. аппроксимирующая функция соответствует заданному частотному отклику и определяется малым числом настраиваемых параметров. Приводятся примеры реализации, иллюстрирующие возможность достижения более высокого качества, по сравнению с фильтром Винера, размещенным в открытой библиотеке обработки изображений OpenCV.

Ключевые слова :
КИХ-фильтр, импульсный отклик, частотный отклик, обработка изображений.

Цитирование:
Фурсов, В.А. Построение КИХ-фильтров в заданном параметрическом классе частотных характеристик для коррекции дефокусировки / В.А. Фурсов // Компьютерная оптика. – 2016. – Т. 40, № 6. – С. 878-886. – DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-6-878-886.

Литература:

  1. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений. Кн. 2. / У. Прэтт; пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – 480 с.
  2. Moreno, C. Constructing FIR digital filters with valarry [Electronical Resource] / C. Moreno. – URL: https://www.mochima.com/articles/FIR/FIR.html (request date 03.10.2016).
  3. Ye, W. Greedy algorithm for the design of linear-phase fir filters with sparse coefficients / W. Ye, Y.J. Yu / Circuits, Systems, and Signal Processing. – 2016. – Vol. 35. – P. 1427. – DOI: 10.1007/s00034-015-0122-5.
  4. Computer Image Processing, Part II: Methods and algorithms / ed. by V.A. Soifer. – VDM Verlag, 2010. – 584 p.
  5. Копенков, В.Н. Алгоритм автоматического построения процедуры локальной нелинейной обработки изображений на основе иерархической регрессии / B.Н. Копенков, В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36, № 2. – С. 257-265.
  6. Fursov, V.A. Identification of distorting systems with monitoring of data capacity / V.A. Fursov // 5-th International Workshop on Digital Image Processing and Computer Graphics «Image Processing and Computer Optics», Samara, Russia, Aug, 22-26, 1994, Proceedings of. – 1994. –Part 2.
  7. Fursov, V.A. Correction of distortions in color images based on parametric identification / V.A. Fursov, A.V. Niko­norov, S.A. Bibikov, P.Yu. Yakimov, E.Yu. Minaev // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2011. – Vol. 21(2). – P. 125-128. – DOI: 10.1134/S1054661811020349.
  8. Щербаков, М.А.Нелинейная фильтрация с адаптацией к локальным свойствам изображения / М.А. Щербаков, А.П. Панов // Компьютерная оптика. – 2014. – T. 38, № 4. – С. 818-824.
  9. Arar, S. FIR filter design by windowing: concepts and the rectangular window [Electronical Resource] / S. Arar. – URL: http://www.allaboutcircuits.com/technical-articles/fi­nite-impulse-response-filter-design-by-windowing-part-i-con­cepts-and-rect/ (request date 03.10.2016).
  10. Petrou, M. Image Processing: Fundamentals / M. Petrou, C. Petrou. – 2nd ed. – John Wiley& Sons Ltd., 2010. – 818 p. – ISBN 978-0-470-74586-1.
  11. Баврина, А.Ю. Метод параметрического оценивания оптико-электронного тракта системы дистанционного формирования оптического изображения / А.Ю. Бав­рина, В.В. Мясников, А.В. Сергеев // Компьютерная оптика. – 2011. – T. 35, № 4. – C. 500-507.
  12. Кольцов, П.П.Оценка размытия изображения /Компьютерная оптика. – 2011. – T. 35, № 1. – C. 95-102.
  13. Никоноров, А.В. Параллельная реализация двумерных БИХ-фильтров в распределенной системе обработки изображений / А.В. Никоноров, М.Г. Милюткин, В.А. Фурсов // Вычислительные методы и программирование. Новые вычислительные технологии. Электронный научный журнал. – 2010. – Т. 11, № 1. – C. 88-94.
  14. Fursov, V.A. Construction of adaptive identification algorithms, using the estimates conformity principle / V.A. Fursov // 11th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies (PRIA-11-2013), Conference Proceedings, Samara, September 23-28, 2013. Conference Proceedings (Vol. I-II). – 2013. – Vol. 1. – P. 22-25.
  15. Fursov, V.A. Constructing unified identification algorithms using a small number of observations for adaptive control and navigation systems / V.A. Fursov // Proceedings of SPIE. – 1997. – Vol. 3087. – P. 34-44. – DOI: 10.1117/12.277217.
  16. Льюнг, Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ. / Л. Льюнг, под ред. Я.З. Цыпкина; пер. с англ. – М.: Наука, 1991. – 432 c. – ISBN 5-02-014511-4.
  17. Даджион, Д.Э. Цифровая обработка многомерных сигналов / Д.Э. Даджион, Р.М. Мерсеро; пер. с англ. – М.: Мир, 1988. – 488 c. – ISBN: 5-03-000402-5.
© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20