Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorБарабан, М. В.uk
dc.contributor.authorБевз, О. М.uk
dc.contributor.authorГармаш, В. В.uk
dc.date.accessioned2019-05-13T07:52:18Z
dc.date.available2019-05-13T07:52:18Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationБарабан М. В. Метод фільтрації цифрових кольорових зображень, отриманих в умовах недостатнього рівня освітлення [Текст] / М. В. Барабан, О. М. Бевз, В. В. Гармаш // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2017. – № 2. – С. 5-10.uk
dc.identifier.issn1681-7893
dc.identifier.issn2311-2662
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24704
dc.description.abstractЗапропоновано метод фільтрації цифрових кольорових зображень, отриманих в умовах недостатнього рівня освітлення на основі методу нелокального усереднення (NLM) з урахуванням якісних характеристик зображень. Проведено експериментальне дослідження запропонованого методу на зображеннях з додаванням гаусівського шуму та просторового випадкового шуму. Розроблений метод може бути досить ефективним у зменшенні реального шуму.uk
dc.description.abstractПредложен метод фильтрации цифровых цветных изображений, полученных в условиях недостаточного уровня освещения на основе метода нелокального усреднения (NLM) с учетом качественных характеристик изображений. Проведено экспериментальное исследование предложенного метода на изображениях с добавлением гауссовского шума и пространственного случайного шума. Разработанный метод может быть весьма эффективным в уменьшении реального шума.ru
dc.description.abstractThe aim of the work presented of the research was to increase the quality of digital color images obtained in low light conditions by improving the Non-Local Means method (NLM) based on image quality characteristics. Many filtering methods have been designed to remove noise from images. Most of them focus on grey value images with additive artificial noise. Only very few specifically target natural color images taken by a digital camera with real noise. But these methods are either too complex or can not solve the problem of reducing noise sufficiently. In addition, most of these methods bring significant distortion in the image. Noise in natural color images have special characteristics that are substantially different from those that have been added artificially. Method «Non-Local Means» for noise filtering in digital color images obtained in a low lighting condition was improved. To improve the method NLM a model of separation color components and modified YCrCb decomposition was used. An experimental results of the proposed method in images with added Gaussian noise and spatial random noise was presented. The method can be very effective in reducing the real noise.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofОптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. № 2 : 5-10.uk
dc.relation.urihttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/477
dc.subjectзображенняuk
dc.subjectфільтраціяuk
dc.subjectшумuk
dc.subjectPSNRen
dc.subjectколірний простірuk
dc.subjectNon-Local Meansen
dc.subjectизображениеru
dc.subjectфильтрацияru
dc.subjectшумru
dc.subjectцветовое пространствоru
dc.subjectimageen
dc.subjectfilteringen
dc.subjectnoiseen
dc.subjectcolor spaceen
dc.titleМетод фільтрації цифрових кольорових зображень, отриманих в умовах недостатнього рівня освітленняuk
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.9321
dc.relation.referencesВладо Дамьяновски. CCTV. Библия видеонаблюдения. Цифровые и сетевые технологии: пер. с англ. / Дамьяновски Владо; [научн. ред. Станислав Поздняков, Юрий Гедзберг]. – М.: ООО «Ай-Эс-Эс Пресс», 2006. – 480 с. – ISBN: 5-87049-260-2.ru
dc.relation.referencesБарченко К. В. Аналіз методів фільтрації зображень / Барченко К. В., Білошкурський С. С., Гармаш В. В. // Вісник Хмельницького національного університету. – 2012. – № 4. – С. 79-86. – ISSN 2226-9150.uk
dc.relation.referencesBuades A. Non-Local algorithm for image denoising / A. Buades, B. Coll, J.-M. Morel // In Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2005. – Vol. 2. – P. 605-611. – ISSN 1063-6919.en
dc.relation.referencesM. Mahmoudi Fast Image and Video Denoising via Nonlocal Means of Similar Neighborhoods / M. Mahmoudi and G. Sapiro// IEEE Signal Processing Letters 12. – 2005. – P. 79.en
dc.relation.referencesA. Efros Texture synthesis by non parametric sampling / A. Efros and T. Leung // Proc. Int. Conf. Computer Vision (ICCV 99), Vol. 2, 1991 – P. 1033-1038.en
dc.relation.referencesShevchuk V. V. Color image denoising using “chanell method” / Shevchuk V. V. Garmash V. V. // Vdecky pokrok na prelomu tysychalety – 2011. – P. 3-6. – ISBN 978-966-8736-05-6.en
dc.relation.referencesГармаш В. В. Метод фільтрації кольорових зображень на основі моделі YCrCb / В. В. Гармаш // Вісник Черкаського технологічного університету. Серія "Технічні науки". – 2012. – № 3. – С. 69-73. – ISSN 2306-4412.uk
dc.relation.referencesThe USC-SIPI Image Database. [Електронний ресурс] Режим доступу: http://sipi.usc.edu/database/.en
dc.relation.referencesTomasi C. Bilateral filtering for gray and color images / C. Tomasi, R. Manduchi // in Proc. 6th Int. Conf. Computer Vision, New Delhi, India. – 1998. – P. 839 – 846. ISBN 81-7319-221-9.en
dc.relation.referencesLuisier F. A new sure approach to image denoising: Inter-scale orthonormal wavelet thresholding/F. Luisier, T. Blu, M. Unser // IEEE Trans. Image Processing. – 2007. – Vol. 16. – № 3. – P. 593-606. – ISSN 1057-7149.en
dc.relation.referencesImage denoising using scale mixtures of gaussians in the wavelet domain / J. Portilla, V. Strela,M. J. Wainwright, E. P. Simoncelli // IEEE Trans. Image Processing. – 2003. – Vol. 12. – № 11. – P. 1338-1351. – ISSN 1057-7149.en
dc.relation.referencesChang S. G. Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression / S. G. Chang,B. Yu, M. Vetterli // IEEE Trans. Image Processing. – 2000. – Vol. 9. – № 9. – P. 1532-1546. – ISSN 1057-7149.en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію