Зачастую изображения, полученные в ходе аэрофотосъемки необходимо подготовить к последующему дешифрированию. Для этого используется множество методов цифровой обработки изображений, в том числе и фильтрация. Фильтрацией называется процесс устранения помех или шумов, присутствующих на изображениях наряду с полезной информацией. Возникновение шума на изображении обуславливается множеством причин, к которым можно отнести, например, способ получения изображения или технологию его передачи. Фильтрация осуществляется следующим образом: производится замена значений яркости каждой точки изображения другим значением, являющимся менее искаженным [1,2].
Выделяют частотные и пространственные методы улучшения изображений.
Частотные методы обработки изображений [1-3] основаны на преобразовании Фурье, смыслом которого является представление исходной функции как суммы гармонических составляющих.
Принцип пространственных алгоритмов сводится к применению специальных операторов к точкам исходного растрового изображения, имеющего вид двумерной матрицы. Операторами являются небольшие прямоугольные или квадратные матрицы, называемые масками или окнами [1,3].
Также фильтры делятся на линейные и нелинейные.
Линейным фильтром называется алгоритм, применяющий линейный оператор к входному сигналу, в результате чего происходит подавление определённых частот сигнала. Подобный фильтр используется для удаления искажений, вызванных импульсным шумом.
Принципы работы линейных и нелинейных пространственных методов схожи. Действия нелинейного фильтра зависят от значений точек изображения, попавших в окно фильтра. Например, к нелинейным фильтрам можно отнести вычисление медианы значений яркости точек изображения под маской [1].
Линейные сглаживающие фильтры также называются усредняющими, т.к. результирующим значением таких фильтров является среднее значение элементов, находящихся под маской фильтра. Сглаживающие фильтры применяют для удаления шума, т.к. заменой исходных значений элементов изображения на средние значения по маске фильтра достигается уменьшение «резких» переходов уровней яркости. К недостаткам линейной сглаживающей фильтрации можно отнести некоторое искажение контуров, которым также характерны резкие перепады значений яркости.
Нелинейный медианный фильтр представляет собой оконный фильтр, последовательно обрабатывающий массив сигнала. Результатом применения данного алгоритма к каждому пикселю изображения является среднее значение в вариационном ряду, составленном из яркостных характеристик точек, находящихся в окне фильтра. В качестве маски в данном случае применяется двумерное окно с центральной симметрией, центр которого находится в определенной точке обработки [2]. При решении задач устранения шума медианный фильтр является более эффективным, чем усреднение, так как приводит к меньшим искажениям границ. Также достоинством медианного фильтра, как, собственно, и линейного сглаживающего, является простота структуры как для программной, так и аппаратной реализации. Негативной стороной медианной фильтрации является некоторое уплощение вершин треугольных функций.
Таким образом, рассмотренные фильтры подходят для использования при подготовке аэрофотоснимков к дешифрированию, т.к. в их основе лежат простые алгоритмы, дающие хорошие результаты устранения шума.
Библиографическая ссылка
Тарасов П.В., Ушенина И.В. МЕТОДЫ ФИЛЬТРАЦИИ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЕСЯ ПРИ ПОДГОТОВКЕ АЭРОФОТОСНИМКОВ К ДЕШИФРИРОВАНИЮ // Международный студенческий научный вестник. – 2016. – № 3-1. ;URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=14738 (дата обращения: 17.08.2024).