ериментально встановлено, що у даного методу відносно слабка ефективність при фільтрації так званого флуктуаційного шуму. Крім того, при збільшенні розміру маски відбувається розмиття контурів зображення і, як наслідок, зниження чіткості зображення. Зазначені недоліки методу можна зменшити до мінімуму, якщо скористатися медіанної фільтрацією з динамічним розміром маски (адаптивною медіанної фільтрацією). Принцип обчислення центрального відліку при локальній обробці зображення ковзаючим вікном залишається все той же. Ця медіана з набору впорядкованих відліків, що потрапили у вікно (маску), а розмір ковзаючого вікна (маски) динамічний і залежить від яскравості сусідніх пікселів.
Введемо пороговий коефіцієнт відхилення яскравості S threshold=[0,1]. Величини відхилення яскравості сусідніх пікселів A (r, n, m), що потрапили у вікно розміром n? m, щодо яскравості центрального відліку A (r) запишуться у вигляді (1.2):
(1.2)
Тоді критерій, згідно з яким необхідно збільшувати розмір маски з центральним відліком r, матиме вигляд:
(1.3)
На основі описаного алгоритму була розроблена комп'ютерна програма, яка підтвердила на практиці переваги адаптивної медіанної фільтрації [1] [3] [5].
2. Приклад медіанної фільтрації
Для того щоб показати як працює медіанна фільтрація скористаємося програмою ImageJ. Як приклад виберемо наступну картинку:
Рис. 2.1.- Малюнок без шуму.
Накладемо шум зі стандартного набору програми ImageJ, Salt and Pepper.
Рис. 2.2.- З шумом Salt and Pepper.
Тепер використовуючи вбудований в ImageJ медіанний фільтр спробуємо прибрати шум використовуючи різні параметри фільтрації.
Рис. 2.3.- Радіус фільтрації 1 піксель.
Рис. 2.4.- Радіус фільтрації 2 піксель.
Рис. 2.5.- Радіус фільтрації 3 піксель.
Як видно з малюнків при збільшенні радіуса фільтрації зображення виходить все більш розмитим. Це відбувається в слідстві збільшення діапазону значень яскравості знаходяться в межах маски фільтра. Усереднюючи їх, корисна інформація малюнка втрачається, а зокрема губляться кордону.
3. Розрахунок відносини сигнал / шум (ЗСШ)
Для того щоб розрахувати ЗСШ скористаємося програмним пакетом MatLab 2011. В якості об'єкта дослідження візьмемо рис. 2.1 наклади на нього шум «Salt and Peper» і опрацюємо зображення медіанним фільтром з радіусом в 4 пікселя. У підсумку отримаємо:
Рис. 3.1 - Зображення з шумом.
Рис. 3.2 - Зображення оброблене медіанним фільтром з радіусом 4 пікселя.
SNR 1 (black)=101,4 - ЗСШ для зображення на рис. 3.1.
SNR 2 (black)=50 - ЗСШ для зображення на рис. 3.2.
SNR 1 (white)=1,8 - ЗСШ для зображення на рис. 3.1.
SNR 2 (white)=0,6 - ЗСШ для зображення на рис. 3.2.
З наведених значень видно, що після обробки зображення медіанним фільтром величина шум...
