Адаптивний алгоритм зниження рівня імпульсного шуму на зображеннях з камер відеоспостереження
An optical signal is usually converted into an electrical one by using photosensitive matrices with a large number of discrete elements based on charge-coupled device (CCD) technology or CMOS technology.One of the disadvantages of CCD and CMOS technologies is the impulse conversion noise that appear...
Збережено в:
| Дата: | 2021 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.1-2.21 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Technology and design in electronic equipment |
Репозитарії
Technology and design in electronic equipment| id |
oai:tkea.com.ua:article-82 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Technology and design in electronic equipment |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-12-16T20:30:39Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
медіанний фільтр імпульсний шум апертура фільтру коефіцієнт кореляції |
| spellingShingle |
медіанний фільтр імпульсний шум апертура фільтру коефіцієнт кореляції Sadchenko, Andrey Kushnirenko, Oleg Troyanskiy, Alexander Savchuk, Yurii Адаптивний алгоритм зниження рівня імпульсного шуму на зображеннях з камер відеоспостереження |
| topic_facet |
median filter impulse noise filter aperture медіанний фільтр імпульсний шум апертура фільтру коефіцієнт кореляції |
| format |
Article |
| author |
Sadchenko, Andrey Kushnirenko, Oleg Troyanskiy, Alexander Savchuk, Yurii |
| author_facet |
Sadchenko, Andrey Kushnirenko, Oleg Troyanskiy, Alexander Savchuk, Yurii |
| author_sort |
Sadchenko, Andrey |
| title |
Адаптивний алгоритм зниження рівня імпульсного шуму на зображеннях з камер відеоспостереження |
| title_short |
Адаптивний алгоритм зниження рівня імпульсного шуму на зображеннях з камер відеоспостереження |
| title_full |
Адаптивний алгоритм зниження рівня імпульсного шуму на зображеннях з камер відеоспостереження |
| title_fullStr |
Адаптивний алгоритм зниження рівня імпульсного шуму на зображеннях з камер відеоспостереження |
| title_full_unstemmed |
Адаптивний алгоритм зниження рівня імпульсного шуму на зображеннях з камер відеоспостереження |
| title_sort |
адаптивний алгоритм зниження рівня імпульсного шуму на зображеннях з камер відеоспостереження |
| title_alt |
Adaptive algorithm for reducing pulse noise level in images from CCTV cameras |
| description |
An optical signal is usually converted into an electrical one by using photosensitive matrices with a large number of discrete elements based on charge-coupled device (CCD) technology or CMOS technology.One of the disadvantages of CCD and CMOS technologies is the impulse conversion noise that appears on digitized images, impairing visual perception and significantly reducing the likelihood of correct identification in pattern recognition tasks. Traditionally, impulse noise is removed from images using median filters with a fixed aperture within each iteration of full-format processing. However, such filters reduce the sharpness of the reconstructed image at high noise levels or insufficiently suppress the interference under the same noise conditions. These setbacks call for a need to develop an adaptive median filtering algorithm, which would produce a reconstructed image as a joint result of processing with median filters with different apertures.The essence of this algorithm is to select image areas with different noise levels and process these areas with filters with different apertures. As an objective criterion for assessing the efficiency of the proposed filtering algorithm, the authors used the criterion of the maximum correlation coefficient between noise-free and non-noisy images at various values of the noise variance. The mathematical modeling performed in this study allowed finding that with an increase in the impulse noise variance, the gain of the adaptive median filtering algorithm increases exponentially, in comparison with the algorithms using the filters with a fixed aperture value.The proposed algorithm can be used for pre-preprocessing images intended for recognition by machine vision systems, scanning text, and improving subjective image characteristics, such as sharpness and contrast. |
| publisher |
PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers |
| publishDate |
2021 |
| url |
https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.1-2.21 |
| work_keys_str_mv |
AT sadchenkoandrey adaptivealgorithmforreducingpulsenoiselevelinimagesfromcctvcameras AT kushnirenkooleg adaptivealgorithmforreducingpulsenoiselevelinimagesfromcctvcameras AT troyanskiyalexander adaptivealgorithmforreducingpulsenoiselevelinimagesfromcctvcameras AT savchukyurii adaptivealgorithmforreducingpulsenoiselevelinimagesfromcctvcameras AT sadchenkoandrey adaptivnijalgoritmznižennârívnâímpulʹsnogošumunazobražennâhzkamervídeosposterežennâ AT kushnirenkooleg adaptivnijalgoritmznižennârívnâímpulʹsnogošumunazobražennâhzkamervídeosposterežennâ AT troyanskiyalexander adaptivnijalgoritmznižennârívnâímpulʹsnogošumunazobražennâhzkamervídeosposterežennâ AT savchukyurii adaptivnijalgoritmznižennârívnâímpulʹsnogošumunazobražennâhzkamervídeosposterežennâ |
| first_indexed |
2025-09-24T17:30:22Z |
| last_indexed |
2025-12-17T12:06:28Z |
| _version_ |
1851757102485209088 |
| spelling |
oai:tkea.com.ua:article-822025-12-16T20:30:39Z Adaptive algorithm for reducing pulse noise level in images from CCTV cameras Адаптивний алгоритм зниження рівня імпульсного шуму на зображеннях з камер відеоспостереження Sadchenko, Andrey Kushnirenko, Oleg Troyanskiy, Alexander Savchuk, Yurii median filter impulse noise filter aperture медіанний фільтр імпульсний шум апертура фільтру коефіцієнт кореляції An optical signal is usually converted into an electrical one by using photosensitive matrices with a large number of discrete elements based on charge-coupled device (CCD) technology or CMOS technology.One of the disadvantages of CCD and CMOS technologies is the impulse conversion noise that appears on digitized images, impairing visual perception and significantly reducing the likelihood of correct identification in pattern recognition tasks. Traditionally, impulse noise is removed from images using median filters with a fixed aperture within each iteration of full-format processing. However, such filters reduce the sharpness of the reconstructed image at high noise levels or insufficiently suppress the interference under the same noise conditions. These setbacks call for a need to develop an adaptive median filtering algorithm, which would produce a reconstructed image as a joint result of processing with median filters with different apertures.The essence of this algorithm is to select image areas with different noise levels and process these areas with filters with different apertures. As an objective criterion for assessing the efficiency of the proposed filtering algorithm, the authors used the criterion of the maximum correlation coefficient between noise-free and non-noisy images at various values of the noise variance. The mathematical modeling performed in this study allowed finding that with an increase in the impulse noise variance, the gain of the adaptive median filtering algorithm increases exponentially, in comparison with the algorithms using the filters with a fixed aperture value.The proposed algorithm can be used for pre-preprocessing images intended for recognition by machine vision systems, scanning text, and improving subjective image characteristics, such as sharpness and contrast. Для перетворення оптичного сигналу в електричний зазвичай використовують світлочутливі матриці з великим числом дискретних елементів, виконаних за технологією приладів із зарядовим зв'язком (ПЗЗ) або на основі КМОП-технології.До недоліків ПЗЗ і КМОП-технологій можна віднести виникнення імпульсного шуму перетворення на оцифрованих зображеннях, який погіршує візуальне сприйняття й істотно знижує ймовірність правильної ідентифікації в задачах розпізнавання образів. Зазвичай для очищення зображень від імпульсного шуму застосовують медіанні фільтри з фіксованою апертурою в межах кожної ітерації повноформатної обробки. До недоліків таких фільтрів можна віднести зниження чіткості відновленого зображення за великих рівнів шуму або недостатнє придушення завади за тих же шумових умов. Ці недоліки зумовили необхідність розробки алгоритму адаптивної медіанної фільтрації, в результаті якої відтворене зображення являє собою спільний результат обробки медіанними фільтрами з різною апертурою.Суть алгоритму полягає у виділенні ділянок зображення з різним рівнем шуму та обробці цих ділянок фільтрами з різною апертурою. За об'єктивний критерій для оцінки ефективності роботи запропонованого алгоритму фільтрації прийнято критерій максимуму коефіцієнта кореляції між очищеним від шуму та незашумленим зображеннями за різних значень дисперсії шуму. В результаті проведеного математичного моделювання було встановлено, що зі зростанням дисперсії імпульсного шуму виграш алгоритму адаптивної медіанної фільтрації зростає по експонентному закону в порівнянні з алгоритмами, в яких використовуються фільтри з фіксованим значенням апертури.Запропонований алгоритм можна використовувати для попередньої обробки зображень, призначених для розпізнавання системами машинного зору, сканування тексту, а також для поліпшення суб'єктивних характеристик зображення, таких як чіткість і контрастність. PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers 2021-03-23 Article Article Peer-reviewed Article application/pdf https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.1-2.21 10.15222/TKEA2021.1-2.21 Technology and design in electronic equipment; No. 1–2 (2021): Tekhnologiya i konstruirovanie v elektronnoi apparature; 21-27 Технологія та конструювання в електронній апаратурі; № 1–2 (2021): Технология и конструирование в электронной аппаратуре; 21-27 3083-6549 3083-6530 10.15222/TKEA2021.1-2 uk https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.1-2.21/75 Copyright (c) 2021 Andrey Sadchenko, Oleg Kushnirenko, Alexander Troyanskiy, Yurii Savchuk http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |