Analiza Filtrelor de Eliminare a Zgomotului din Imagini

Introducere

Imaginile digitale sunt deseori afectate de zgomote de diferite naturi. Unul din ele, foarte

des întâlnit, este zgomotul impulsiv denumit şi zgomot „sare şi piper”, care apare din cauza

erorilor generate de senzorii aparatelor foto, a locațiilor de memorie hardware defecte, sau din

cauza erorilor apărute pe canalele de comunicație in timpul transmiterii imaginilor, afectând în

mod aleator o fracțiune din numărul total de pixeli, lăsând ceilalți pixeli nealterați.

Este important sa eliminam acest tip de zgomot din imagini înainte de a putea aplica alte

metode de procesare ulterioare cum ar fi detecţia contururilor, recunoaşterea obiectelor sau

segmentarea imaginilor , metodă folosită in comprimare. Pentru acest lucru vom folosi filtre de

tip median.

Aceste filtre au atras multa atenție in ultimele 2 decenii datorita simplității si capacitații

lor de a păstra contururile. Principiul este foarte simplu, fiecare pixel din imagine este înlocuit în

noua imagine, considerată fără zgomot, cu valoarea mediană a pixelilor care-l înconjoară. Prin

valoarea mediană a unui şir înţelegem valoarea m a elementului aflat pe poziția n/2 a unui șir de

n elemente ordonat în mod crescător în funcție de valorile elementelor sale. Programul prezentat

în această lucrare implementează pentru început un filtru median cu dimensiunea ferestrei 3X3

(formând un sir de 9 pixeli, din care extragem valoarea mediană) aplicat fiecărui pixel din

imagine( înlocuindu-l cu valoarea mediană găsită). Totuşi, deoarece acest tip de filtru median

clasic este aplicat uniform peste toată imaginea, odată cu pixelii eronați sunt modificați şi pixelii

care nu prezintă zgomot, un lucru nedorit dacă vrem sa păstram cât mai bine detaliile imaginii

originale. Pentru a evita acest lucru, vom folosi un alt tip de filtru de tip median prezentat în

această lucrare „Filtru Median Progresiv” (PSMF – Progressive Switching Median Filter). Pentru

acest filtru, o schema de comutație a fost introdusă, care implementează un algoritm de detecție a

pixelilor eronați înainte de filtrare , iar rezultatul acestei detecții este folosit pentru a lua decizia

daca este necesar să modificăm un pixel va fi sau nu. Dacă imaginile sunt foarte corupte , un

număr mare de pixeli eronați pot avea poziții alăturate formând, astfel, adevărate pete de zgomot.

În aceste cazuri impulsurile sunt greu de detectat şi deci imposibil de eliminat în totalitate, în

plus eroarea se va propaga in regiunile vecine. Acest tip de filtru median progresiv a demonstrat

performanţe bune şi în aceste cazuri. Avantajul acestei metode este că acum şi pixelii impulsivi

care se găsesc în interiorul unor pete de zgomot pot fi acum detectați şi deci corectați, astfel sunt

obținute rezultate mai bune în eliminarea zgomotului, mai ales în cazul imaginilor grav afectate

de zgomot.

Această lucrare are ca scop prezentarea şi implementarea acestor filtre pentru reducerea

şi eliminarea zgomotului impulsiv din imaginile alb-negru în formatul Grayscale 8-bit şi color în

formatul RGB-24 biţi.

Filtrele prezentate se vor implementa folosind mediul de dezvoltare Visual DSP++ pentru

procesoare de semnal din famila Blackfin produse de Analog Devices, în limbaj de programare C

specific acestor procesoare. Pentru implementare s-a ales procesorul de semnal Blackfin 533 de

la Analog Devices, deoarece aceste procesoare prezentă performanţe ridicate şi consum de putere

scăzut în aplicațiile multimedia, în special în aplicațiile de procesare a imaginilor statice si video.

Se va defini prima dată în această lucrare conceptul de imagine digitală și scopul

domeniului procesării imaginilor digitale. Se va prezenta un scurt istoric al progresului realizat în

acest domeniu. După o clasificare a metodologiei dezvoltate în procesarea imaginilor digitale,

lucrarea se va axa pe latura de restaurare a imaginilor. Vom prezenta pe scurt diferite modele

matematice ale tipurilor de zgomot ce pot afecta o imagine digitală. Se va prezenta algoritmul

matematic folosit pentru implementarea acestor filtre, apoi se va prezenta arhitectura

procesoarelor Blackfin, cât şi performanţele lor, după care se va prezenta mediul de dezvoltare

VisualDSP++ folosit pentru implementarea filtrelor în limbaj C/C++. Se va descrie şi se va

prezenta modul de utilizare al acestui mediu de dezvoltare şi implementarea filtrelor în limbaj

C/C++ specific procesoarelor Blackfin, împreună cu metodele de optimizare folosite pentru

obținerea unor timpi de execuție cât mai scăzuți.

Vom face o comparaţie din punct de vedere al performanţelor în eliminarea zgomotului

şi în refacerea cât mai multor detalii în imagine, între filtrele de tip median implementate în

VisualDSP++.

Într-un final vom trage concluzii cu privire la posibilitatea folosirii în timp real a

aplicației care implementează filtrele de tip median cu ajutorul procesorului Blackfin, indicând

dimensiunile maxime ale imaginilor pentru care s-ar putea face implementarea şi îmbunătățirile

ulterioare care pot fi făcute pentru a creşte performanţele aplicaţiei în acest sens.