Noi structuri și aplicații de filtrare a imaginilor color

CAPITOLUL 1

INTRODUCERE

Domeniul procesării de imagini reprezintă o gamă largă de metode, algoritmi ce pot fi optimizați. Evident că scopul abordat în multe lucrări știintifice este acela de a atinge un standard estetic al unei imagini și de a înlătura eventualele artefacte apărute.

Procesarea de imagini este necesară în vederea creării unui echilibru între sistemul uman vizual și detectorii digitali, iar sistemele de afișare prezintă anumite restricții atunci când zgomotul este prezent în imagini.

Pentru că zgomotul nu este deloc plăcut și nici dorit în imagini, s-au găsit soluții pentru înlăturarea acestuia prin diferite metode sau tipuri de filtrări cum ar fi: filtrare mediană, filtrare de mediere, filtru Laplacian și multe altele.

În cele ce vor urma, sunt prezentate câteva metode/tehnici de filtrare (printre care și cele amintite mai sus) a imaginilor color ce au ca scop îmbunătățirea imaginilor și păstrarea detaliilor.

CAPITOLUL 2

METODE PROPUSE

2.1 Filtrare bazată pe propagare

Jen-Hao Rick Chang și Yu-Chiang Frank Wang propun în lucrarea Propagated Image Filtering [1] ca acest tip de filtrare așa-numită filtrare de propagare [1] să reprezinte o nouă metodă ce are ca scop netezirea imaginii, și în același timp se dorește păstrarea marginilor sau regiunilor textuale ale imaginii. Această lucrare evidențiază că acest tip de filtrare prezintă o îmbunătățire față de alte trei tipuri de filtre și anume: filtrul bilateral, filtrul geodezic ce se bazează pe distanțe geodezice adică distanța dintre doi pixeli [1] și filtrul guided. Metoda de filtrare propusă poate fi aplicată în cazul mai multor operații precum înlăturarea zgomotului apărut în imagine, netezirea și compresia de tip HDR (High-Dynamic-Range - gamă dinamică înaltă) [2] [3].

Filtrul bilateral, care este un filtru non-linear, și filtrul guided utilizează operații pe vecinătate [4], adică necesită definierea unor regiuni de pixeli învecinați, pe când filtrul geodezic se bazează doar pe distanțe fotometrice.

Algoritmul prezintă minimizarea erorii dintre filtrarea efectuată și imaginea de la ieșire dorită. Se presupune că valorile pixelilor respectivi au valori similare, de aceea se aplică ponderile ws,t ce indică diferența bănuită dintre pixelii s și t. Mai departe, algoritmul presupune verificarea performanței filtrului propus cu ajutorul unei rețele bayesiane.

Această metodă a fost folosită pentru aplicațiile de mai sus amintite și a demonstrat faptul că poate menține contururile prezente în imagine ceea ce celelate filtre nu au reușit să realizeze [1].