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.
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
Junke Kou, Qinmei Huang, “Wavelet estimation of a regression model with mixed noises”, Res Math Sci, 11:4 (2024)
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
J. Kou, Q. Huang, H. Guo, “Pointwise wavelet estimations for a regression model in local Hölder space”, Axioms, 11:9 (2022), 466
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
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
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; 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