Цифровая обработка сигналов

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

Интересное из раздела

Микроэлектроника. Новая быстро развивающаяся технология
Электроника прошла несколько этапов развития, за время которых сменилось несколько поколений элементной базы: дискретная электроника электровакуумных прибор ...

Прибор для мониторинга напряжения питающей сети
устройство электронный измерительный индикация С уровнем развития энергетики часто связывают состояние промышленного производства, уровень жизни населения и ...

Исследование входных цепей радиоприемников
Цель работы: Закрепление теоретических знаний и экспериментальное исследование входных цепей при емкостной, индуктивной и смешанной связи с ненастрое ...