Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления, 2020, том 494, страницы 71–75
DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954320050367 (Mi danma121) 		 
Эта публикация цитируется в 6 научных статьях (всего в 6 статьях)

ИНФОРМАТИКА

Трехмерная фильтрация изображений, искаженных смешанным мультипликативно-аддитивным шумом

В. Ф. Кравченкоabc, В. И. Пономаревd, В. И. Пустовойтbc, A. Паласиос-Энрикесd

a Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, г. Москва
b Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН
c Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)
d Национальный политехнический институт Мексики, Мехико, Мексика
PDF полного текста (1888 kB) Список цитирования (6)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954320050367
Аннотация: Впервые обоснована и реализована процедура фильтрации изображений, искаженных смешанным (мультипликативно-аддитивным) шумом. Новый метод характеризуется следующими этапами: формирование сходных структур в трехмерном пространстве, голоморфное преобразование, фильтрация изображения в трехмерном пространстве дискретного косинусного преобразования (DCT), обратное гомоморфное преобразование и заключительный этап обработки, где корректируются погрешности и восстанавливаются контуры и детали изображений. Дана физическая интерпретация процедуры фильтрации в условиях смешанных шумов и разработана структурная схема фильтрации. Моделирование предложенного метода фильтрации изображений подтвердило преимущество новой схемы фильтрации в терминах общепризнанных критериев: оценки структурного индекса схожести, пикового отношения сигнал/шум, а также при визуальном сравнении профильтрованных изображений.
Ключевые слова: изображение, фильтрация, аддитивный шум, мультипликативный шум, голоморфное преобразование, отношение сигнал/шум.
Поступило: 21.08.2020
После доработки: 21.08.2020
Принято к публикации: 24.08.2020
Англоязычная версия:
Doklady Mathematics, Pages 414–417
DOI: https://doi.org/10.1134/S1064562420050348
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 621.391.2
Образец цитирования: В. Ф. Кравченко, В. И. Пономарев, В. И. Пустовойт, A. Паласиос-Энрикес, “Трехмерная фильтрация изображений, искаженных смешанным мультипликативно-аддитивным шумом”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 494 (2020), 71–75; Dokl. Math., 414–417
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KraPonPus20}
\by В.~Ф.~Кравченко, В.~И.~Пономарев, В.~И.~Пустовойт, A.~Паласиос-Энрикес
\paper Трехмерная фильтрация изображений, искаженных смешанным мультипликативно-аддитивным шумом
\jour Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр.
\yr 2020
\vol 494
\pages 71--75
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/danma121}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S2686954320050367}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:1479.94035}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=44344653}
\transl
\jour Dokl. Math.
\pages 414--417
\crossref{https://doi.org/10.1134/S1064562420050348}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/danma121
  • https://www.mathnet.ru/rus/danma/v494/p71
    • Эта публикация цитируется в следующих 6 статьяx:
    1. Junke Kou, Qinmei Huang, “Wavelet estimation of a regression model with mixed noises”, Res Math Sci, 11:4 (2024)  crossref
    2. Ch. Wang, B. Guo, F. He, “A novel SAR image despeckling method based on local filter with nonlocal preprocessing”, IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observations Remote Sensing, 16 (2023), 2915  crossref
    3. J. Kou, Q. Huang, H. Guo, “Pointwise wavelet estimations for a regression model in local Hölder space”, Axioms, 11:9 (2022), 466  crossref
    4. G. A.-Bojorges, V. Ponomaryov, R. R.-Reyes, S. Sadovnychiy, C. Cruz-Ramos, “Clustering-based 3-D-MAP despeckling of SAR images using sparse wavelet representation”, IEEE Geosci. Remote Sensing Lett., 19 (2022), 1–5  crossref
    5. R. R.-Reyes, G. H. Aranda-Bojorges, B. P. Garcia-Salgado, V. Ponomaryov, C. Cruz-Ramos, S. Sadovnychiy, “Despeckling of ultrasound images using block matching and SVD in sparse representation”, Sensors, 22:14 (2022), 5113  crossref
    6. В. Ф. Кравченко, В. И. Пономарев, В. И. Пустовойт, Г. Аранда-Бохоргес, “Подавление мультипликативных шумов в изображениях на основе группирования схожих объектов”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 499 (2021), 67–72  mathnet  crossref  zmath  elib; V. F. Kravchenko, V. I. Ponomarev, V. I. Pustovoǐt, G. Aranda Bojorges, “Suppression of multiplicative noise in images via grouping of similar objects”, Dokl. Math., 104:1 (2021), 216–220  crossref
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:104
    PDF полного текста:101
    Список литературы:23
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025