Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635051)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Автометрия  / №6 2015

АЛГОРИТМЫ ФИЛЬТРАЦИИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ РАЗРЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ АППЛИКАТИВНЫХ ПОМЕХ (330,00 руб.)

0   0
Первый авторИванков
АвторыСирота А.А.
Страниц12
ID354949
АннотацияПроведены синтез и анализ алгоритмов повышения разрешения по серии изображений, искажённых аппликативными помехами, проявляющимися в виде локальных областей закрытия случайной формы. В основе лежит реализация алгоритма оптимальной линейной фильтрации в блочной форме, синтезируемого с учётом возможности появления ложных наблюдений в отдельных элементах анализируемых изображений. Предложен способ включения результатов независимой сегментации каждого отдельного изображения в процедуру рекуррентной фильтрации, что позволяет повысить качество итоговой обработки.
УДК004.932.4
Иванков, А.Ю. АЛГОРИТМЫ ФИЛЬТРАЦИИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ РАЗРЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ АППЛИКАТИВНЫХ ПОМЕХ / А.Ю. Иванков, А.А. Сирота // Автометрия .— 2015 .— №6 .— С. 106-117 .— URL: https://rucont.ru/efd/354949 (дата обращения: 05.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

51, № 6 АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ УДК 004.932.4 АЛГОРИТМЫ ФИЛЬТРАЦИИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ РАЗРЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ АППЛИКАТИВНЫХ ПОМЕХ А.Ю. <...> Иванков, А. А. Сирота Воронежский государственный университет, 394006, г. Воронеж, Университетская площадь, 1 E-mail: ivankovay@gmail.com sir@cs.vsu.ru Проведены синтез и анализ алгоритмов повышения разрешения по серии изображений, искажённых аппликативными помехами, проявляющимися в виде локальных областей закрытия случайной формы. <...> В основе лежит реализация алгоритма оптимальной линейной фильтрации в блочной форме, синтезируемого с учётом возможности появления ложных наблюдений в отдельных элементах анализируемых изображений. <...> Предложен способ включения результатов независимой сегментации каждого отдельного изображения в процедуру рекуррентной фильтрации, что позволяет повысить качество итоговой обработки. <...> В системах анализа изображений получаемые графические данные нередко подвержены воздействию аддитивных и аппликативных помех (АП) (затенение объектов, возникновение поражённых участков изображений и аномальных наблюдений). <...> Кроме того, для эффективного функционирования многих систем обработки информации требуются изображения высокого разрешения (ВР), которые обеспечивают необходимый уровень детализации сцен. <...> В этом направлении известны алгоритмы суперразрешения (СР) [1–4], позволяющие восстанавливать изображения ВР за счёт накопления последовательности изображений низкого разрешения (НР) при наличии между ними дробных пиксельных смещений (не кратных одному пикселю НР). <...> Однако проблемой реализации фильтра Калмана при обработке изображений является большой размер системных матриц, вычисляемых и обращаемых в процессе фильтрации, что приводит к неоправданному расходу вычислительных ресурсов и возникновению случаев расходимости. <...> Один из способов сокращения объёма вычислений — блочная обработка изображений в процессе <...>