Метод восстановления изображений, искаженных случайным сдвигом строк и аддитивным гауссовым шумом
Аннотации
Рассмотрена задача восстановления цифровых двумерных изображений, искаженных случайным взаимным сдвигом строк и аддитивным гауссовым шумом. Предложен метод, обеспечивающий распознавание
объекта неизвестной формы по изображению, восстановленному с помощью биспектральных оценок
строк при ограниченном наборе наблюдаемых реализаций. Устранение случайного взаимного сдвига
строк выполнено с использованием поправок, формируемых в виде разностей координат максимумов
взаимных корреляционных функций соседних строк и центров тяжести автокорреляционных функций
строк, восстановленных по их биспектральным оценкам. Введение аддитивных предискажений в каждую строку обеспечивает преобразование обрабатываемых одномерных процессов в класс максимально-фазовых сигналов и, как следствие этого, позволяет избежать фазовой неоднозначности при одновременном выравнивании изображений строк, восстановленных по оценкам их биспектральных плотностей.
Тестовые изображения, восстановленные предложенным методом, свидетельствуют об уменьшении искажений, достаточном для визуального распознавания объекта. Розглянуто завдання відновлення цифрових двовимірних зображень, спотворених випадковим взаємним зсувом рядків та адитивним шумом гауса. Запропоновано метод, що забезпечує розпізнавання об'єкта невідомої форми за зображенням, відновленим за допомогою біспектральних оцінок рядків при обмеженому наборі реалізацій, що спостерігаються. Усунення випадкового взаємного зсуву рядків виконано з використанням поправок, що формуються у вигляді різниць координат максимумів взаємних кореляційних функцій сусідніх рядків та центрів тяжкості автокореляційних функцій рядків, відновлених за їх біспектральними оцінками. Введення адитивних предискажений у кожний рядок забезпечує перетворення оброблюваних одновимірних процесів клас максимально-фазових сигналів і, як наслідок цього, дозволяє уникнути фазової неоднозначності при одночасному вирівнюванні зображень рядків, відновлених за оцінками їх біспектральних щільностей. Тестові зображення, відновлені запропонованим методом, свідчать про зменшення спотворень, достатнє візуального розпізнавання об'єкта.