них вихідного зображення.
До нелінійним фільтрів відносяться: середньогеометричні; середньогармонічні; контргармоніческій; фільтри, засновані на порядкових статистиках та ін.
. Структурна схема середньогеометричними фільтра
Схема просторової обробки:
Рис 1 Схема просторової обробки
Розглянемо фільтр, заснований на обчисленні середнього геометричного. Зображення, відновлене з його допомогою, задається виразом:
Залежність СКО від розміру апертури фільтра:
Рис 2 Залежність СКО від розміру апертури фільтра
Залежність значення коефіцієнта придушення від апертури фільтра:
Рис 3 Залежність значення коефіцієнта придушення від апертури фільтра
сигнал шум перешкода фільтрація
Схема тимчасової обробки:
Рис 4 Схема тимчасової обробки
Відновлене зображення задається виразом:
1? ? g (st, l)] lf (x yl)? [L
Залежність СКО від розміру апертури фільтра:
Рис 5 Залежність СКО від розміру апертури фільтра
Залежність значення коефіцієнта придушення від апертури фільтра:
Рис 6 Залежність значення коефіцієнта придушення від апертури фільтра
. Результати синтезу
Розмір апертури n=3.
Дослідження проводилися при наявності імпульсного шуму і при дії двох шумів відразу: імпульсного і білого гауссовского шуму. Будуть приведені залежності коефіцієнта придушення від імовірності імпульсного шуму і від.
. Залежність коефіцієнта придушення перешкод від СКО б.г.ш. , У разі відсутності імпульсного шуму.
- просторова обробка
Таблиця 1 Результати вимірювань при різних значеннях СКО.
5101520 - 9.26-3.62-0.780.71
Рис 7 Залежність () при просторової обробці
З графіка видно, що з ростом СКО білого гауссовского шуму коефіцієнт придушення перешкоди збільшується. Це пов'язано зі зменшенням СКО на виході фільтра. Зв'язок СКО і коефіцієнта придушення виражається наступною формулою:
Рис 8 Отримані зображення
2. Залежність коефіцієнта придушення перешкод від імовірності імпульсного шуму в разі відсутності гауссовского шуму.
- просторова обробка
Таблиця 2 Результати вимірювань при різних значеннях.
0.10.150.20.250.3 9.378.938.419.099.27
Рис 9 Залежність () при просторової обробці.
З графіка видно, що з ростом ймовірності імпульсного шуму коефіцієнт придушення перешкоди має ломанную форму з мінімальним значенням в точці 0,2. Це пов'язано зі зміною СКО на виході фільтра.
Рис 10 Отримані зображення
3. Залежність коефіцієнта придушення перешкод і шумів від імовірності імпульсного шуму в разі наявності білого гауссовского шуму.
- просторова обробка
Таблиця 3 Результати вимірювань при різних значеннях
0.10.150.20.250.3 9,139,549,289,098,61
Рис 11 Залежність () при просторової обробці в разі
З графіка видно, що коефіцієнт придушення зменшується. Це обумовлено зростанням СКО на виході фільтра при додаванні білого гауссовского шуму, що випливає з формули:
Рис 12 Отримані зображення
4. Залежність коефіцієнта придушення перешкод і шумів від імовірності імпульсного шуму в разі відсутності білого гауссовского шуму.
- часова обробка
Табліца4. Результати вимірювань при різних значеннях.
0.10.150.20.250.3 5,463,892,872,071,39
Рис 13 Залежність () при тимчасовій обробці в разі
Вплив на вхідний сигнал надає білий гауссовский шум, т до не має різких викидів яскравості на відміну від імпульсного шуму, тому фільтр здатний його придушити при міжкадрового обробці. Зі збільшенням ймовірності імпульсного шуму, більший вплив робить імпульсний шум, який призводить до зменшення коефіцієнта придушення при міжкадрового обробці.
Рис 14 Отримані зображення
Висновок
У процесі виконання даної курсової роботи було проведено дослідження виявлення просторових об'єктів на тлі перешкод і шумів з використанням середн...
