Дифференциальные и масочные фильтры

Указанные фильтры основаны на различных аппроксимациях величины градиента яркости в точках изображения и служат для выделения границ изображений объектов. В этой связи они близки к линейным высокочастотным фильтрам.

К использованию дифференциальных и высокочастотных фильтров следует подходить осторожно, т.к. они подчеркивают как полезные, так и шумовые перепады яркости. При очень слабом шуме в исходном изображении общее снижение отношения сигнал/шум в отфильтрованном изображении визуально замечается слабо. Однако, уже при средней зашумленности исходного кадра в результирующем изображении полезные перепады маскируются ложными, причем в такой степени, что даже такой мощный распознающий инструмент как человеческий глаз проще решает эту задачу по исходному изображению.

Достаточно подробный обзор известных линейных и нелинейных фильтров приведен в работах [20,23,26], где можно более детально ознакомиться с их свойствами и особенностями построения.

Задание. Порядок выполнения

7. Сформировать в среде MathCard тестовое черно-белое изображение, содержащее плавно изменяющиеся перепады яркости, однородные по яркости объекты с резкими границами, контрастные по отношению к фону, множество контрастных к фону точечных объектов (имитаторов импульсных помех).

8. Выполнить аддитивное зашумление каждого элемента изображения нормальным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием и заданной дисперсией.

9. Выполнить линейную высокочастотную фильтрацию изображений.

10. Выполнить линейную низкочастотную фильтрацию изображений.

11. Выполнить нелинейную процентильную фильтрацию изображений с различным рангом выходной статистики.

12. Оценить СКО шума в результирующих изображениях.

13. Оценить степень и характер подавления импульсных шумов (точечных объектов) полученными фильтрами.

14. Дать количественную и визуальную оценки ухудшения (улучшения) качества изображений после того или иного вида фильтрации.

15. Определить чем отличаются результаты процентилной фильтрации, полученные при различных рангах выходной статистики.

16. Сделать рекомендации по использованию фильтров.