Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей

Розроблено математичну модель, алгоритм і програмне забезпечення для автоматичного визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації. Рівень шуму обчислено для областей інтересу зображення, виокремлених за допомогою низькочастотної фільтрації. Отримано оптима...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Кибернетика и системный анализ
Дата:2018
Автори: Баловсяк, С.В., Одайська, Х.С.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2018
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161379
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей / С.В. Баловсяк, Х.С. Одайська // Кибернетика и системный анализ. — 2018. — Т. 54, № 4. — С. 164–172. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-161379
record_format dspace
spelling Баловсяк, С.В.
Одайська, Х.С.
2019-12-07T16:21:13Z
2019-12-07T16:21:13Z
2018
Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей / С.В. Баловсяк, Х.С. Одайська // Кибернетика и системный анализ. — 2018. — Т. 54, № 4. — С. 164–172. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.
1019-5262
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161379
004.9
Розроблено математичну модель, алгоритм і програмне забезпечення для автоматичного визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації. Рівень шуму обчислено для областей інтересу зображення, виокремлених за допомогою низькочастотної фільтрації. Отримано оптимальні параметри низькочастотного та високочастотного фільтрів. Показано, що при обробленні серії тестових зображень запропонований метод забезпечує меншу похибку визначення рівня шуму, ніж інші методи-аналоги.
Разработана математическая модель, алгоритм и программное обеспечение для автоматического определения уровня гаусcового шума на цифровых изображениях методом высокочастотной фильтрации. Уровень шума вычислен для областей интереса изображения, выделенных с помощью низкочастотной фильтрации. Получены оптимальные параметры низкочастотного и высокочастотного фильтров. Показано, что при обработке серии тестовых изображений предложенный метод обеспечивает меньшую погрешность определения уровня шума, чем другие методы-аналоги.
A mathematical model, algorithm, and software are developed for automatic determination of Gaussian noise level on digital images by the method of high-pass filtration. The noise level is calculated for the regions of interest of image, selected by low-pass filtration. The optimal parameters of low-pass and high-pass filters are obtained. Processing a series of test images showed that the proposed method provides the less error of noise level determination than other analogues methods do.
uk
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Кибернетика и системный анализ
Програмно-технічні комплекси
Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей
Автоматическое определение уровня гауссового шума на цифровых изображениях методом высокочастотной фильтрации для выделенных областей
Automatic determination of Gaussian noise level on digital images by the method of high-pass filtration for the selected regions
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей
spellingShingle Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей
Баловсяк, С.В.
Одайська, Х.С.
Програмно-технічні комплекси
title_short Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей
title_full Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей
title_fullStr Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей
title_full_unstemmed Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей
title_sort автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей
author Баловсяк, С.В.
Одайська, Х.С.
author_facet Баловсяк, С.В.
Одайська, Х.С.
topic Програмно-технічні комплекси
topic_facet Програмно-технічні комплекси
publishDate 2018
language Ukrainian
container_title Кибернетика и системный анализ
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Автоматическое определение уровня гауссового шума на цифровых изображениях методом высокочастотной фильтрации для выделенных областей
Automatic determination of Gaussian noise level on digital images by the method of high-pass filtration for the selected regions
description Розроблено математичну модель, алгоритм і програмне забезпечення для автоматичного визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації. Рівень шуму обчислено для областей інтересу зображення, виокремлених за допомогою низькочастотної фільтрації. Отримано оптимальні параметри низькочастотного та високочастотного фільтрів. Показано, що при обробленні серії тестових зображень запропонований метод забезпечує меншу похибку визначення рівня шуму, ніж інші методи-аналоги. Разработана математическая модель, алгоритм и программное обеспечение для автоматического определения уровня гаусcового шума на цифровых изображениях методом высокочастотной фильтрации. Уровень шума вычислен для областей интереса изображения, выделенных с помощью низкочастотной фильтрации. Получены оптимальные параметры низкочастотного и высокочастотного фильтров. Показано, что при обработке серии тестовых изображений предложенный метод обеспечивает меньшую погрешность определения уровня шума, чем другие методы-аналоги. A mathematical model, algorithm, and software are developed for automatic determination of Gaussian noise level on digital images by the method of high-pass filtration. The noise level is calculated for the regions of interest of image, selected by low-pass filtration. The optimal parameters of low-pass and high-pass filters are obtained. Processing a series of test images showed that the proposed method provides the less error of noise level determination than other analogues methods do.
issn 1019-5262
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161379
citation_txt Автоматичне визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях методом високочастотної фільтрації для виокремлених областей / С.В. Баловсяк, Х.С. Одайська // Кибернетика и системный анализ. — 2018. — Т. 54, № 4. — С. 164–172. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT balovsâksv avtomatičneviznačennârívnâgausovogošumunacifrovihzobražennâhmetodomvisokočastotnoífílʹtracíídlâviokremlenihoblastei
AT odaisʹkahs avtomatičneviznačennârívnâgausovogošumunacifrovihzobražennâhmetodomvisokočastotnoífílʹtracíídlâviokremlenihoblastei
AT balovsâksv avtomatičeskoeopredelenieurovnâgaussovogošumanacifrovyhizobraženiâhmetodomvysokočastotnoifilʹtraciidlâvydelennyhoblastei
AT odaisʹkahs avtomatičeskoeopredelenieurovnâgaussovogošumanacifrovyhizobraženiâhmetodomvysokočastotnoifilʹtraciidlâvydelennyhoblastei
AT balovsâksv automaticdeterminationofgaussiannoiselevelondigitalimagesbythemethodofhighpassfiltrationfortheselectedregions
AT odaisʹkahs automaticdeterminationofgaussiannoiselevelondigitalimagesbythemethodofhighpassfiltrationfortheselectedregions
first_indexed 2025-12-07T20:18:54Z
last_indexed 2025-12-07T20:18:54Z
_version_ 1850882114079162368