Оцінювання якості зображень томограм макулярної області сітківки ока

Abstract

Робота присвячена практичному підтвердженю доцільність застосування методів корекції яскравості зображення, у випадку його загального затемнення, а також методики нерізкого маскування для підвищення чіткості зображення. Встановлено кращу якість видалення періодичного шуму медіанною фільтрацією порівняно з адаптивною вінерівською фільтрацією. Для виконання фільтрації виконано перетворення, які ґрунтуються на тому, що інтенсивність зображення змінюється в просторових координатах повільніше, ніж функція перешкоди. У методах фільтрації при оцінці реального сигналу в деякій точці кадру беруться до уваги деяку множину сусідніх точок, скориставшись певною схожістю сигналу в даних точках. Практично підтверджено доцільність застосування методів корекції яскравості зображення, у випадку його загального затемнення, а також методики нерізкого маскування для підвищення чіткості зображення. Встановлено кращу якість видалення періодичного шуму медіанною фільтрацією порівняно з адаптивною вінерівською фільтрацією. Практично визначено невелику перевагу у швидкості виконання адаптивної вінерівської фільтрації над медіанною фільтрацією в пакеті MATLAB, тому дану особливість потрібно враховувати при створенні нових методів просторового оброблення зображень, які будуть використовувати вищеназвані фільтри

Работа посвящена практическому подтверждению целесообразности применения методов коррекции яркости изобра-жения, в случае его общего затмения, а также методики нерезкого маскирования для повышения четкости изображения. Установ-лено лучшее качество удаления периодического шума медианной фильтрацией по сравнению с адаптивной винеровской фильтра-цией. Для выполнения фильтрации выполнены преобразования, основанные на том, что интенсивность изображения изменяется в пространственных координатах медленнее, чем функция препятствия. В методах фильтрации при оценке реального сигнала в неко-торой точке кадра принимаются во внимание некоторое множество соседних точек, воспользовавшись определенной схожестью сигнала в данных точках. Практически подтверждена целесообразность применения методов коррекции яркости изображения, в случае его общего затмение, а также методики нерезкого маскирования для повышения четкости изображения. Установлено луч-шее качество удаления периодического шума медианной фильтрацией по сравнению с адаптивной винеровской фильтрацией. Практически определено небольшое преимущество в скорости выполнения адаптивной винеровской фильтрации над медианной фильтрацией в пакете MATLAB, поэтому данную особенность нужно учитывать при создании новых методов пространственного обработки изображений, которые будут использовать вышеназванные фильтры.

The paper is devoted to the practical confirmation of the expediency of applying the methods of correction of the brightness of the image, in the event of its general eclipse, as well as the method of unscrupulous masking to improve image clarity. The best quality of removing periodic noise by median filtration is established compared to adaptive Vineyard filtration. For filtration, conversions have been made based on the fact that the intensity of the image varies in spatial coordinates slower than the interference function. In the filtration methods, when evaluating a real signal at some point in the frame, some set of adjacent points is taken into account, taking advantage of a certain similarity of the signal at the given points. Practically the expediency of using the methods of correction of the brightness of the image, in the event of its general eclipse, as well as non-erroneous masking techniques to enhance the image clarity has been confirmed. The best quality of removing periodic noise by median filtration is established compared to adaptive Vineyard filtration. Practically a slight advantage is found in the speed of adaptive Wien filtering over median filtering in the MATLAB package, so this feature needs to be taken into account when creating new spatial image processing methods that will use the above filters.