E.Ostheimer , V.G. Labunets, A.A. Kurganskiy, I.V. Artemov, D.E. Komarov - New bi , tri-, and four-laterial filters for color and hyperspectral images filtering

Новые Би-, Три-, и Четыре-латеральные фильтры для

фильтрации цветных и гиперспектральных изображений

E.Ostheimer , V.G. Labunets, A.A. Kurganskiy, I.V. Artemov, D.E. Komarov

Екатеринбург , AIST-2015

Ural Federal University, pr. Mira, 19, Yekaterinburg, 620002, Russian Federation

Capricat LLC 1340 S. Ocean Blvd., Suite 209 Pompano Beach 33062 Florida USA

1. Вступление

2. Что такое билатеральный фильтр

3. Предлагаемый подход:

3.1. Медиана Фреше

3.2. Модифицированный Билатеральный фильтр

4. Экспериментальные результаты

5. Выводы

Содержание

Полутоновое изображение

RGB изображение

Двумерный КИХ-фильтр

function

𝑰 𝑰 𝑭𝒊𝒍𝒕𝒆𝒓𝒆𝒅

Билатеральный фильтр

где i,j – координаты центрального пикселя маски фильтра, – размер маски фильтра.

𝑤 (𝑖 , 𝑗 ,𝑘 , 𝑙 )=exp (− (𝑖−𝑘 )2+( 𝑗−𝑙 )2

2𝜎𝑑2 −

( 𝐼 (𝑖 , 𝑗 )− 𝐼 (𝑘 , 𝑙 ) )2

2𝜎𝑟2 )или

𝑤 (𝑖 , 𝑗 ,𝑘 , 𝑙 )=exp (−𝛼𝑑 {|𝑖−𝑘|+| 𝑗− 𝑙|}−𝛼𝑟 {|𝐼 (𝑖 , 𝑗 )− 𝐼 (𝑘 ,𝑙 )|} )

Гауссовский билатеральный фильтр:

Лапласа билатеральный фильтр:

– пространственные коэффициенты – яркостные коэффициенты


ОригиналНормальный шум:

σ2 = 0.12, μ = 0.Билатеральный фильтр:

αr = 0.1, αd = 0, маска – 3х3.


Оригинал Соль-перец шум: 10%.Билатеральный фильтр:

αr = 0.1, αd = 0, маска – 3х3.

BilatFilt

𝑰 𝑰 𝑭𝒊𝒍𝒕𝒆𝒓𝒆𝒅

Билатеральный фильтр:модификация

I(i,j)=MedFunc

Модификации билатерального фильтра:классическая медиана и медиана Фреше 1-D

ρ5-1

ρ5-2

ρ5-3

ρ5-4

ρ5-9

ρ5-8

ρ5-7

ρ5-6

I(1) I(3)I(2) I(4) I(5) I(7)I(6) I(8) I(9)

Классическая медиана:

где – яркости пикселей маски размером x.

Медиана Фреше 1-D

где – выдает значение яркости пикселя с минимальной суммой разностей,.

Модификации билатерального фильтра:медиана Фреше 3-D

где – выдает значения яркостей каналов пикселя с мин. суммой разностей,,

– порядок медианы Фреше – количество каналов изображения

R

B

G�⃗�𝟏

�⃗�𝟐�⃗�𝟑

�⃗�𝟓

�⃗�𝟖

�⃗�𝟕�⃗�𝟔

�⃗�𝟒

ρ2-9

�⃗�𝟗

ρ2-3

ρ2-6

Модификации билатерального фильтра:расчет весов по Фреше

где – координаты центрального пикселя маски.

Экспериментальные результаты:тестовое изображение

LENAразрешение:

256х256

Экспериментальные результаты:критерии оценки качества

– размер изображения, - яркость пикселя исходного изображения, - яркость пикселя измененного изображения

𝑃𝑆𝑁𝑅=10 𝑙𝑜𝑔 2552

𝑀𝑆𝐸

– Среднеквадратическая ошибка (mean square error)

– Пиковое отношение сигнал/шум (peak of signal to noise ratio)

Экспериментальные результаты

Соль-перец 1%,PSNR = 25,36 дБ







BF3x3 Med: = 0.1,PSNR = 33,47 дБ



BF3x3 Fr1: = 0.1,PSNR = 33,65 дБ



BF3x3 Med: = 0.1,PSNR = 32,84 дБ



BF3x3 Fr1: = 0.1,PSNR = 33,19 дБ

Экспериментальные результаты: = 0.035

Фильтрация шума «соль-перец» 1%

















Выводы

• Представлен новый класс нелинейных Би-, Три- и Четыре-Латеральных фильтров для мультиканальной обработки изображений;

• Веса Четырелатерального фильтра включают три составляющих:

пространственную; межканальную;радиометрическую межканальную;

• Четвертый вес измеряет радиометрическое расстояние (для полутоновых изображений) между межканальными значениями центрального пикселя и значениями пикселей соседних каналов.

25

Спасибо за внимание

E.Ostheimer , V.G. Labunets, A.A. Kurganskiy, I.V. Artemov, D.E. Komarov - New bi , tri-, and four-laterial filters for color and hyperspectral images filtering

Presentations & Public Speaking

bf3x3 med

bf3x3 fr1

i1 i3i2 i4 i5 i7i6 i8

pompano beach

ural federal university

noise ratio

florida usa