Задача за филтриране на изображения
Съдържание
Шум на изображението. Модели на шум
Вече писахме по-горе, че проблемът за „филтриране на изображения“ в широк смисъл понякога се разбира като всякакви процедури за обработка на изображения, при които (едно) растерно изображение се подава към входа на процедурата, а растерно изображение също се формира в изход. Такива процедури от типа (едно растрово изображение, едно растерно изображение) се наричат \ linebreak $ \ it $.
Въпреки това, по-често под „филтриране“ в по-тесен смисъл се разбира т. Нар. $ \ Textit $ или филтриране на изображения от „шум“. В същото време имплицитно се приема, че първоначално някъде е съществувало някакво "оригинално" идеално чисто (шумно) изображение, от което след това чрез $ \ it $ (определен тип изкривяване) е получено реалното изображение, което наблюдаваме . По този начин задачата за филтриране на смущения се свежда до факта, че чрез някаква обработка на наблюдаваното реално изображение възможно най-добре да се "почисти от шума", т.е. да се получи изображение, което е най-близко по своите характеристики до оригинала "безшумен" образ.
Най-често срещаният модел за независим пикселен шум е $ \ it $. Нека бъде дадено оригиналното ("шумно") изображение в сивата скала Im $ [x, y] $, всеки пиксел от който може да приема стойности в диапазона $ [0, \ ldots, I _> - 1] $. Общият модел на заместващ шум предполага, че след шум, всеки пиксел на изображението, който преди е имал стойност на яркост $ i $, или ще запази тази стойност с определена известна вероятност $ p (i) $, или тази стойност на яркостта ще бъде случайно заменена с вероятност $ q (i, j) $ някаква друга стойност на яркост $ j $ от същия краен дискретен диапазон $ [0, \ ldots, I _> - 1] $. Както можете да видите, за да опишем такъв общ модел на произволно заместване, трябва да посочим таблица $ \ it $ с размер $ I _> ^ $, което е много значителна сума в случай на обикновени $ 8 $ - битово изображение в сива скала (размерът на таблицата е $ 256 \ по 256 $ елемента) ... Това описание е очевидно не компактно и поради това рядко се използва на практика за изображения в сива скала. В същото време за двоични изображения, в които $ I_> = 2 $, такова описание е най-удобно, просто и естествено. По-долу ще разгледаме и модела на заместващия шум върху двоични изображения - така нареченият модел на шум "сол и пипер".