Презентация на тему Исследование метода фильтрации групповых помех при передаче изображений

по радиоканалам с помощью антенных комплексов. Для уверенного приема

передаваемой информации постоянно отслеживается положение спутника. При его выходе из зоны устойчивого приема увеличивается зашумленность сигнала, что приводит к появлению одиночных и групповых искажений элементов изображения.
В другом случае подобные групповые помехи могут появляться на изображениях, снятых при помощи тепловизионных видеодатчиков, но такие помехи обусловлены не полным пропаданием сигнала, а кратковременным наложением мешающего сигнала. Они могут возникать из-за работающих в составе бортовых комплексов разнообразных генераторов коротких импульсов и визуально проявляться на изображениях в виде коротких горизонтальных штрихов с измененной яркостью.

следующих этапов:
1. Предварительная обработка изображения.
2. Получение спектрограммы путем применения

преобразования Уолша.
3. Фильтрация в частотной области.
4. Восстановление изображения по спектрограмме.

Основными задачами дипломной работы являются:
1. Моделирование искаженного изображения: изучение разновидностей групповых помех и их воздействия на изображение, формирование каждого вида искажения (помехи полностью выбитых строк, частично выбитых строк и точечные).
2. Проведение экспериментов по восстановлению изображения: рассмотрение преобразования Уолша–Адамара и определение его применимости, изучение методов интерполяции (в простейшем случае окончательная процедура определяется как среднее арифметическое между соседними значениями).

в работе, подтверждается экспериментами, проведенными над 14-ю различными фрагментами

земной поверхности.

При восстановлении делается попытка реконструировать или воссоздать изображение, которое было до этого искажено, используя априорную информацию о явлении, которое вызвало ухудшение изображения. Поэтому методы восстановления основаны на моделировании процессов искажения с последующим воссозданием исходного изображения и оценкой полученного результата.

средней яркости по полю снимка




2. Структурные искажения. Процесс фильтрации

на основе калибровки

где f*(i,j) и f(i,j) – значения яркостей

скорректированного и отсканированного изображений, представленных в виде двумерных функций

где - низкочастотная составляющая сигнала, а – структурный шум

На основе метода наименьших квадратов определяются коэффициенты корректирующих функций из условия

где – коэффициенты корректирующего полинома,
R − максимальная степень полинома, r – степень членов корректирующего полинома

3. Искажения с передачей по каналам связи (импульсные и групповые помехи)

Где – яркость фона, на который наложена помеха,
- яркость элементов, принадлежащих множеству

в ряд по ортогональной системе

По базису Уолша для двумерного

случая


Входной массив данных определяется матрицей размером




Квазидвумерное представление спектра

алгоритмов фильтрации
Рисунок 2 − Классификация критериев оценки качества изображений

Критерием

оценки качества восстановления изображения в данном исследовании выбрана среднеквадратическая ошибка

тракте передачи и регистрации могут возникать групповые помехи, характерной

особенностью которых является их абсолютно разрушительное действие (пример на рисунке 3).

где - спектр с помехой, - спектр изображения без постоянной составляющей, - битовая маска помехи.

виде целых строк
1. Выбор количества строк помех и

их положения. Массив чисел сортируется по возрастанию.
3. Проверка на разницу между значениями чисел массива. Если разница между соседними элементами в упорядоченном массиве равна 1, производится новый рандомный выбор элементов.
4. По значению каждого элемента массива в исходной матрице находится аналогичная строка и каждый элемент этой строки заменяется нулями.
Помехи в виде частично выбитых строк
1. Выбор количества строк помех и их положения в матрице. Задается значение длины помехи.
3. Выбирается рандомное значение "старта" помехи
4. Замена полученной части строки нулевыми значениями.
Точечные помехи.
1. Выбор количества строк помех, их положения в матрице и общего количества "пораженных" элементов в строке.
2. Выбор рандомного значения номеров элементов в каждой строке из числа выбранных генератором случайных чисел.
3. Замена выбранных элементов каждой из строк нулевыми значениями.

Разработка данной части программы вытекает из разработки

групповых помех. После выбора необходимых данных для формирования той или иной помехи, производится замена элементов строк нулевыми значениями.              
Разработка программы вычисления СКО
Критерием оценки качества восстановления изображения в данном исследовании выбрана среднеквадратическая ошибка. (СКО).



Разработка программы фильтрации изображений
Интерполяция значений спектра в точках, принадлежащих помехе, производится по ближайшим неискаженным точкам спектра. Можно использовать любой известный метод интерполяции, в простейшем случае окончательная процедура восстановления определяется как среднее арифметическое между соседними значениями.

- Исходное изображение
Рисунок 6 - Восстановленное изображение
Рисунок 7 –

Спектр изображения с помехой

Рисунок 8 – Спектр восстановленного изображения

СКО составляет σ=0.9088.

СКО преимущественно лежит в пределах 0,27÷2,84.

по стадиям проектирования

Рисунок 10 − Смета затрат