E.Ostheimer , V.G. Labunets, A.A. Kurganskiy, I.V. Artemov, D.E. Komarov - New bi , tri-, and...
-
Upload
aist -
Category
Presentations & Public Speaking
-
view
31 -
download
0
Transcript of E.Ostheimer , V.G. Labunets, A.A. Kurganskiy, I.V. Artemov, D.E. Komarov - New bi , tri-, and...
Новые Би-, Три-, и Четыре-латеральные фильтры для
фильтрации цветных и гиперспектральных изображений
E.Ostheimer , V.G. Labunets, A.A. Kurganskiy, I.V. Artemov, D.E. Komarov
Екатеринбург , AIST-2015
Ural Federal University, pr. Mira, 19, Yekaterinburg, 620002, Russian Federation
Capricat LLC 1340 S. Ocean Blvd., Suite 209 Pompano Beach 33062 Florida USA
1. Вступление
2. Что такое билатеральный фильтр
3. Предлагаемый подход:
3.1. Медиана Фреше
3.2. Модифицированный Билатеральный фильтр
4. Экспериментальные результаты
5. Выводы
Содержание
Билатеральный фильтр
где i,j – координаты центрального пикселя маски фильтра, – размер маски фильтра.
𝑤 (𝑖 , 𝑗 ,𝑘 , 𝑙 )=exp (− (𝑖−𝑘 )2+( 𝑗−𝑙 )2
2𝜎𝑑2 −
( 𝐼 (𝑖 , 𝑗 )− 𝐼 (𝑘 , 𝑙 ) )2
2𝜎𝑟2 )или
𝑤 (𝑖 , 𝑗 ,𝑘 , 𝑙 )=exp (−𝛼𝑑 {|𝑖−𝑘|+| 𝑗− 𝑙|}−𝛼𝑟 {|𝐼 (𝑖 , 𝑗 )− 𝐼 (𝑘 ,𝑙 )|} )
Гауссовский билатеральный фильтр:
Лапласа билатеральный фильтр:
– пространственные коэффициенты – яркостные коэффициенты
Билатеральный фильтр
ОригиналНормальный шум:
σ2 = 0.12, μ = 0.Билатеральный фильтр:
αr = 0.1, αd = 0, маска – 3х3.
Билатеральный фильтр
Оригинал Соль-перец шум: 10%.Билатеральный фильтр:
αr = 0.1, αd = 0, маска – 3х3.
Модификации билатерального фильтра:классическая медиана и медиана Фреше 1-D
ρ5-1
ρ5-2
ρ5-3
ρ5-4
ρ5-9
ρ5-8
ρ5-7
ρ5-6
I(1) I(3)I(2) I(4) I(5) I(7)I(6) I(8) I(9)
Классическая медиана:
где – яркости пикселей маски размером x.
Медиана Фреше 1-D
где – выдает значение яркости пикселя с минимальной суммой разностей,.
Модификации билатерального фильтра:медиана Фреше 3-D
где – выдает значения яркостей каналов пикселя с мин. суммой разностей,,
– порядок медианы Фреше – количество каналов изображения
R
B
G�⃗�𝟏
�⃗�𝟐�⃗�𝟑
�⃗�𝟓
�⃗�𝟖
�⃗�𝟕�⃗�𝟔
�⃗�𝟒
ρ2-9
�⃗�𝟗
ρ2-3
ρ2-6
Модификации билатерального фильтра:расчет весов по Фреше
где – координаты центрального пикселя маски.
Экспериментальные результаты:критерии оценки качества
– размер изображения, - яркость пикселя исходного изображения, - яркость пикселя измененного изображения
𝑃𝑆𝑁𝑅=10 𝑙𝑜𝑔 2552
𝑀𝑆𝐸
– Среднеквадратическая ошибка (mean square error)
– Пиковое отношение сигнал/шум (peak of signal to noise ratio)
Экспериментальные результаты
Соль-перец 1%,PSNR = 25,36 дБ
Соль-перец 5%,PSNR = 18,34 дБ
Соль-перец 10%,PSNR = 15,41 дБ
Соль-перец 20%,PSNR = 12,64 дБ
Соль-перец 50%,PSNR = 9,22 дБ
Экспериментальные результаты: = 0.035
Фильтрация шума «соль-перец» 1%
Фильтрация шума «соль-перец» 5%
Фильтрация шума «соль-перец» 10%
Фильтрация шума «соль-перец» 20%
Фильтрация шума «соль-перец» 50%
Экспериментальные результаты: = 0.07
Фильтрация шума «соль-перец» 1%
Фильтрация шума «соль-перец» 5%
Фильтрация шума «соль-перец» 10%
Фильтрация шума «соль-перец» 20%
Фильтрация шума «соль-перец» 50%
Экспериментальные результаты: = 0.1
Фильтрация шума «соль-перец» 1%
Фильтрация шума «соль-перец» 5%
Фильтрация шума «соль-перец» 10%
Фильтрация шума «соль-перец» 20%
Фильтрация шума «соль-перец» 50%
Выводы
• Представлен новый класс нелинейных Би-, Три- и Четыре-Латеральных фильтров для мультиканальной обработки изображений;
• Веса Четырелатерального фильтра включают три составляющих:
пространственную; межканальную;радиометрическую межканальную;
• Четвертый вес измеряет радиометрическое расстояние (для полутоновых изображений) между межканальными значениями центрального пикселя и значениями пикселей соседних каналов.