Отрывок: Меньшее значение величины MSE озна- чает лучшее качество восстановления данных и, сле- довательно, лучшее качество работы алгоритма очистки от шума. Величина SSIM вычисляется по формуле 1 2 2 2 2 2 1 2 (2μ μ )(2σ ) ( , ) (μ μ )(σ σ ) y x yx y x y x c c SSIM y x c c       , (13) где y – среднее y, x – среднее x...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЧервяков, Н.И.-
dc.contributor.authorЛяхов, П.А.-
dc.contributor.authorОразаев, А.Р.-
dc.date.accessioned2020-03-13 12:31:03-
dc.date.available2020-03-13 12:31:03-
dc.date.issued2020-02-
dc.identifierDspace\SGAU\20200313\82866ru
dc.identifier.citationЧервяков, Н.И. 3D-обобщение метода очистки от импульсного шума для обработки видеоданных / Н.И. Червяков, П.А. Ляхов, А.Р. Оразаев // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 1. – С. 92-100. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-577.ru
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-577-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/3Dobobshenie-metoda-ochistki-ot-impulsnogo-shuma-dlya-obrabotki-videodannyh-82866-
dc.description.abstractВ статье предложен обобщенный метод адаптивной медианной фильтрации импульсного шума для обработки видеоданных. Метод основан на совместном применении итеративной обработки и преобразования результата медианной фильтрации на основе распределения Лоренца. Предложены четыре различные комбинации алгоритмических блоков метода. В экспериментальной части статьи приведены результаты сравнения качества работы предложенного метода с известными аналогами. Для моделирования было использовано видео, искаженное импульсным шумом с вероятностями искажения пикселей от 1 % до 99 % включительно. Численная оценка качества очистки видеоданных от шума на основе среднеквадратичной ошибки и индекса структурного сходства показала, что предложенный метод показывает лучший результат обработки во всех рассмотренных случаях по сравнению с известными подходами. Полученные в статье результаты могут найти широкое применение в практических приложениях цифровой обработки видео, например, для обработки визуальных данных в системах видеонаблюдения, идентификации и контроля промышленных процессов.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при финансовой поддержке базовой части государственного задания (№2.6035.2017/БЧ), Российского фонда фундаментальных исследований (проекты №18-07-00109 А, №19-07-00130 А и №18-37-20059 мол-а-вед), совета по грантам Президента Российской Федерации (проект СП-2245.2018.5).ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева, Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАНru
dc.relation.ispartofseries44;1-
dc.subjectцифровая обработка видеоru
dc.subjectадаптивная фильтрацияru
dc.subjectмедианный фильтрru
dc.title3D-обобщение метода очистки от импульсного шума для обработки видеоданныхru
dc.title.alternative3D-generalization of impulse noise removal method for video data processingru
dc.typeArticleru
dc.textpartМеньшее значение величины MSE озна- чает лучшее качество восстановления данных и, сле- довательно, лучшее качество работы алгоритма очистки от шума. Величина SSIM вычисляется по формуле 1 2 2 2 2 2 1 2 (2μ μ )(2σ ) ( , ) (μ μ )(σ σ ) y x yx y x y x c c SSIM y x c c       , (13) где y – среднее y, x – среднее x...-
dc.classindex.scsti28.23.15-
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
440112.pdfОсновная статья1.06 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.