(44-1) 12 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

3D-обобщение метода очистки от импульсного шума для обработки видеоданных

Н.И. Червяков 1, П.А. Ляхов 1, А.Р. Оразаев 1

1 Северо-Кавказский федеральный университет,
355009, Россия, Ставропольский край, г. Ставрополь, ул. Пушкина, д. 1

 PDF, 1064 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-577

Страницы: 92-100.

Аннотация:
В статье предложен обобщенный метод адаптивной медианной фильтрации импульсного шума для обработки видеоданных. Метод основан на совместном применении итеративной обработки и преобразования результата медианной фильтрации на основе распределения Лоренца. Предложены четыре различные комбинации алгоритмических блоков метода. В экспериментальной части статьи приведены результаты сравнения качества работы предложенного метода с известными аналогами. Для моделирования было использовано видео, искаженное импульсным шумом с вероятностями искажения пикселей от 1 % до 99 % включительно. Численная оценка качества очистки видеоданных от шума на основе среднеквадратичной ошибки и индекса структурного сходства показала, что предложенный метод показывает лучший результат обработки во всех рассмотренных случаях по сравнению с известными подходами. Полученные в статье результаты могут найти широкое применение в практических приложениях цифровой обработки видео, например, для обработки визуальных данных в системах видеонаблюдения, идентификации и контроля промышленных процессов.

Ключевые слова:
цифровая обработка видео, адаптивная фильтрация, медианный фильтр.

Цитирование:
Червяков, Н.И. 3D-обобщение метода очистки от импульсного шума для обработки видеоданных / Н.И. Червяков, П.А. Ляхов, А.Р. Оразаев // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 1. – С. 92-100. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-577.

Благодарности:
Работа выполнена при финансовой поддержке базовой части государственного задания (№2.6035.2017/БЧ), Российского фонда фундаментальных исследований (проекты №18-07-00109 А, №19-07-00130 А и №18-37-20059 мол-а-вед), совета по грантам Президента Российской Федерации (проект СП-2245.2018.5).

Литература:
  1. Bovik, A.C. Handbook of image and video processing / A.C. Bovik. – Orlando, FL: Academic Press, 2010. – 1372 p. – ISBN: 978-0-12-119792-6.
  2. Gonzalez, R.C. Digital image processing / R.C. Gonzalez, R.E. Woods. – 4th ed. – Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2018. – 1024 p. – ISBN 978-0-13-335672-4..
  3. Bovik, A.C. The essential guide to image processing / A.C. Bovik. – Orlando, FL: Academic Press, 2010.
  4. Chervyakov, N.I. Efficiency analysis of the image impulse noise cleaning using median filters with weighted central element / N.I. Chervyakov, P.A. Lyakhov, A.R. Orazaev, M.V. Valueva // 2017 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON). – 2017. – P. 141-146.
  5. Hwang, H. Adaptive median filters: new algorithms and results / H. Hwang, R.A. Haddad // IEEE Transactions on Image Processing. – 1995. – Vol. 4, Issue 4. – P. 499-502. – DOI: 10.1109/83.370679.
  6. Червяков, Н.И. Два метода адаптивной медианной фильтрации импульсного шума на изображениях / Н.И. Червяков, П.А. Ляхов, А.Р. Оразаев // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 4. – С. 667-678.
  7. Bovik, A.C. The essential guide to video processing / A.C. Bovik. – San Diego, CA: Academic Press, 2009. – 755 p.
  8. Aiswarya, K. A new and efficient algorithm for the removal of high density salt and pepper noise in images and videos / K. Aiswarya, V. Jayaraj, D. Ebenezer // 2010 Second International Conference on Computer Modeling and Simulation. – 2010. – Vol. 4. – P. 409-413.
  9. Balasubramanian, S. An efficient non-linear cascade filtering algorithm for removal of high density salt and pepper noise in image and video sequence / S. Balasubramanian, D. Ebenezer // 2009 IEEE International Conference on Control, Automation, Communication and Energy Conservation. – 2009. – P. 1-6.
  10. Tang, M. Hadamard transform-based optimized HEVC video coding / M. Tang, X. Chen, J. Wen, Y. Han // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. – 2019. – Vol. 29, Issue 3. – P. 827-839.
  11. Vayalil, N. A residue number system hardware design of fast-search variable-motion-estimation accelerator for HEVC/H.265 / N.C. Vayalil, M. Paul, Y. Kong // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. – 2017. – Vol. 29, Issue 2. – P. 572-581.
  12. Chen, Y. Structure-adaptive fuzzy estimation for random-valued impulse noise suppression / Y. Chen, Y. Zhang, H. Shu, J. Yang, L. Luo // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. – 2018. – Vol. 28, Issue 2. – P. 414-427 – DOI: 10.1109/TCSVT.2016.2615444.
  13. Пат. 2382406 C1 Российская Федерация G 06 K 9/00 / Способ улучшения карты диспарантности и устройство для реализации способа / Буча В.В., Игнатов А.К.; патентообладатель(и): Корпорация "Самсунг Электроникс Ко., Лтд." (KR); 2008140111/28, заявл. 10.10.2008; опубл. 20.02.2010, Бюл. № 5. – 22 с,: ил..
  14. Fabijanska, A. Noise adaptive switching median-based filter for impulse noise removal from extremely corrupted images / A. Fabijańska, D. Sankowski // IET Image Processing. – 2011. – Vol. 5, Issue 5. – P. 472-480. – DOI: 10.1049/iet-ipr.2009.0178.
  15. Lu, C.-T. Removal of salt-and-pepper noise in corrupted image using three-values-weighted approach with variable-size-window / C.-T. Lu, Y.-Y. Chen, L.-L. Wang, C.-F. Chang // Pattern Recognition Letters. – 2016. – Vol. 80. – P. 188-199. – DOI: 10.1016/j.patrec.2016.06.026.
  16. Tukey, J.W. Exploratory data analysis / J.W. Tukey. –Reading, MA: Pearson, 1977. – ISBN: 978-0-201-07616-5.
  17. Arce, G.R. Multistage order statistic filters for image sequence processing // IEEE Transactions on Signal Processing. – 1991. – Vol. 39, Issue 5. – P. 1146-1163.
  18. Vijaykumar, V.R. High density impulse noise removal using robust estimation based filter / V.R. Vijaykumar, P.T. Vanathi, P. Kanagasabapathy, D. Ebenezer // IAENG International Journal of Computer Science. – 2008. – Vol. 35, Issue 3. – P. 259-266.
  19. Black, M.J. On the unification of line processes, outlier rejection, and robust statistics with applications in early vision / M.J. Black, A. Rangarajan // International Journal of Computer Vision. – 1996. – Vol. 19, Issue 1. – P. 57-91. – DOI: 10.1007/BF00131148.
  20. Bitbucket [Electronical Resource]. – URL: https://bitbucket.org/anzor_orazaev/testvideo/src/master/ (request date 30.05.2019).
  21. Wang, Z. Progressive switching median filter for the removal of impulse noise from highly corrupted images / Z. Wang, D. Zhang // IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing. – 1999. – Vol. 46, Issue 1. – P. 78-80. – DOI: 10.1109/82.749102.
  22. Wang, Z. Image quality assessment: From error visibility to structural similarity / Z. Wang, A.C. Bovik, H.R. Sheikh, E.P. Simoncelli // IEEE Transactions on image processing. – 2004. – Vol. 13, Issue 4. – P. 600-612. – DOI: 10.1109/TIP.2003.819861.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20