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, 2021, том 499, страницы 67–72
DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954321040111 (Mi danma193) 		 
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

ИНФОРМАТИКА

Подавление мультипликативных шумов в изображениях на основе группирования схожих объектов

В. Ф. Кравченкоabc, В. И. Пономаревd, В. И. Пустовойтbc, Г. Аранда-Бохоргесd

a Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, Москва, Россия
b Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН, Москва, Россия
c Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Москва, Россия
d Национальный Политехнический институт Мексики, Мехико, Мексика
PDF полного текста (1303 kB) Список цитирования (1)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954321040111
Аннотация: Впервые обоснована и реализована процедура фильтрации изображений, искаженных мультипликативным шумом. Процедура включает следующие этапы: формирование сходных структур в трехмерном пространстве (3D), гомоморфное преобразование, фильтрация изображения в 3D-пространстве дискретного косинусного преобразования (DCT), формирование статистической оценки изображения на основе группирования схожих структур, обратное гомоморфное преобразование и заключительный этап обработки, где корректируются погрешности и восстанавливаются контуры и детали изображений. Дана физическая интерпретация процедуры фильтрации в условиях мультипликативных шумов и разработана структурная схема подавления шумов. Моделирование предложенного метода подтвердило преимущество новой процедуры фильтрации в терминах общепризнанных критериев: оценки структурного индекса схожести, пикового отношения сигнал/шум и индекса сохранения контуров, а также и при визуальном сравнении профильтрованных изображений.
Ключевые слова: изображение, фильтрация, мультипликативный шум, группирование объектов, гомоморфное преобразование, пиковое отношение сигнал/шум.
Поступило: 28.04.2021
После доработки: 16.05.2021
Принято к публикации: 26.05.2021
Англоязычная версия:
Doklady Mathematics, 2021, Volume 104, Issue 1, Pages 216–220
DOI: https://doi.org/10.1134/S1064562421040116
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 621.391.2
Образец цитирования: 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; Dokl. Math., 104:1 (2021), 216–220
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KraPonPus21}
\by В.~Ф.~Кравченко, В.~И.~Пономарев, В.~И.~Пустовойт, Г.~Аранда-Бохоргес
\paper Подавление мультипликативных шумов в изображениях на основе группирования схожих объектов
\jour Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр.
\yr 2021
\vol 499
\pages 67--72
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/danma193}
\crossref{https://doi.org/10.31857/S2686954321040111}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:1478.62187}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=46532760}
\transl
\jour Dokl. Math.
\yr 2021
\vol 104
\issue 1
\pages 216--220
\crossref{https://doi.org/10.1134/S1064562421040116}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85118700691}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/danma193
  • https://www.mathnet.ru/rus/danma/v499/p67
    • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    1. В. Ф. Кравченко, Ю. В. Гуляев, В. И. Пономарев, Г. Аранда-Бохоргес, “Подавление спекл шумов в медицинских изображениях путем сегментации-группирования 3D объектов на основе дисперсного контуролет представления”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 509 (2023), 94–100  mathnet  crossref  elib; V. F. Kravchenko, Yu. V. Gulyaev, V. I. Ponomarev, G. Aranda Bojorges, “Suppression of speckle noise in medical images via segmentation-grouping of 3D objects using sparse contourlet representation”, Dokl. Math., 107:1 (2023), 77–82  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:83
    PDF полного текста:18
    Список литературы:14
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025