Рис. 2.9.
На рис. 2.9 приведен пример медианной фильтрации модельного сигнала ak, составленного из детерминированного сигнала sk в сумме со случайным сигналом qk, имеющим равномерное распределение с одиночными импульсными выбросами. Окно фильтра равно 5. Результат фильтрации - отсчеты bk.
Двумерные фильтры. Основную информацию в изображениях несут контуры объектов. При фильтрации зашумленных изображений степень сглаживания контуров объектов напрямую зависит от размеров апертуры фильтра. При малых размерах апертуры лучше сохраняются контрастные детали изображения, но в меньшей степени подавляется импульсные шумы. При больших размерах апертуры наблюдается обратная картина. Это противоречие в некоторой степени сглаживается при применении фильтров с адаптацией размеров апертуры под характер изображения. В адаптивных фильтрах большие апертуры используются в монотонных областях обрабатываемого сигнала (лучшее подавление шумов), а малые - вблизи неоднородностей, сохраняя их.
Кроме размеров окна эффективность фильтра в зависимости от характера изображения и параметров статистики шумов существенно зависит от формы маски выборки отсчетов. Примеры формы масок с минимальной апертурой приведены на рис. 2.10. Оптимальный выбор формы сглаживающей апертуры зависит от специфики решаемой задачи и формы объектов.
Рис. 2.10.
Достоинство медианных фильтров.
· Простая структура фильтра как для аппаратной, так и для программной реализации.
· Фильтр не изменяет ступенчатые и пилообразные функции.
· Фильтр хорошо подавляет одиночные импульсные помехи и случайные шумовые выбросы отсчетов.
· Медианный фильтр легко реализуется на два измерения с двухмерным окном любой формы (прямоугольное, крестообразное, кольцевое, круговое).
Недостатки медианных фильтров.
· Медианная фильтрация нелинейна, так как медиана суммы двух произвольных последовательностей не равна сумме их медиан, что в ряде случаев может усложнять математический анализ сигналов.
· Фильтр вызывает уплощение вершин треугольных функций.
· Подавление белого и гауссового шума менее эффективно, чем у линейных фильтров. Слабая эффективность наблюдается также при фильтрации флюктуационного шума.
· Двумерная обработка приводит к более существенному ослаблению сигнала. При увеличении размера окна происходит также размытие контуров изображений.
Недостатки метода можно уменьшить, если применять медианную фильтрацию с адаптивным изменением размера окна фильтра в зависимости от динамики сигнала и характера шумов (адаптивная медианная фильтрация). В качестве критерия размера окна можно использовать, например, величину отклонения значений соседних отсчетов относительно яркости центрального ранжированного отсчета /1i/. При уменьшении этой величины ниже определенного порога размер окна увеличивается цифровая обработка сигналов
Расчет основных параметров радиоканала и радиопередающей части радиоканала
Приемопередающее
устройство - это источник и приемник радиочастотных колебаний в системах
радиосвязи, телевидения, радиолокации и других. Назначение приемоп ...
Анализ алгоритмов цифровой обработки сигналов. Исследование корректирующих способностей циклических кодов
цифровой сигнал циклический код
Цифровой фильтр - в электронике любой фильтр, обрабатывающий цифровой сигнал с целью выделения и/или подавления определённых частот этого ...
Проект корпоративной вычислительной сети
Локальные
сети в последнее время все более превращаются в обязательную принадлежность
любой компании, имеющей больше одного компьютера. Это обусловлено возр ...