Наличие шумов на изображении не только влияет на его визуальное восприятие, но и сказывается на результатах работы алгоритмов сегментации, выделения контуров, распознавания образов и т. д. <...> Наиболее часто используются фильтр Винера и медианный фильтр [3]. <...> Тем не менее сглаживающие фильтры обладают существенным недостатком, состоящим в изменении всего изображения в целом, а не только поврежденных пикселей. <...> Для минимизации влияния фильтра на не испорченную часть изображения используется подход, использующий поиск пикселей, измененных импульсным шумом. <...> Задача поиска поврежденных пикселей сама по себе является достаточно сложной и решается, как правило, опираясь на анализ изображения методами Data Mining. <...> В таком под18 ИНФОРМАЦИОННОУПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ ходе алгоритм устранения импульсного шума состоит из двух этапов. <...> На первом этапе выполняется поиск поврежденных пикселей. <...> На втором этапе выбирается новый цвет для каждого поврежденного пикселя. <...> Для поиска поврежденных пикселей осуществляется последовательный проход по всему изображению с анализом цвета каждой точки. <...> Принятие решения о поврежденности пикселя импульсным шумом принимается исходя из анализа его ближайших соседей, т. е. пикселей, соприкасающихся с данным пикселем по одной стороне либо по вершине. <...> Алгоритмы выявления испорченных пикселей можно разделить на две группы. <...> Первая группа алгоритмов предназначена для выявления импульсного шума типа «Соль и перец». <...> Особенностью данного вида шума является то, что поврежденные пиксели имеют либо максимальное значение цвета в палитре, либо минимальное. <...> Соответственно, алгоритмы выявления поврежденных пикселей базируются на этой априорной информации [7–9]. <...> Вторая группа алгоритмов ориентирована на импульсный шум случайного значения. <...> Для импульсного шума случайного значения наибольшее распространение получили алгоритмы, использующие схему SD-ROM [10, 11]. <...> Основная идея схемы SD-ROM заключается <...>