Двухэтапная каузальная фильтрация однородного изображения при наличии коррелированной помехи

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛяшук, А. Н.
dc.contributor.authorХамула, С. В.
dc.contributor.authorЖук, С. Я.
dc.contributor.authorLiashuk, O. М.
dc.contributor.authorKhamula, S. V.
dc.contributor.authorZhuk, S. Ya.
dc.contributor.authorЛяшук, О. М.
dc.contributor.authorЖук, С. Я.
dc.contributor.authorХамула, С. В.
dc.date.accessioned2018-04-18T09:16:01Z
dc.date.available2018-04-18T09:16:01Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractenIntroduction. Quality of raw single SAR images is low due to the presence of a specific type of noise in the form of speckle noise. Therefore it is necessary to use filtering for SAR images preprocessing. However, the developed filters often ignore spatial correlation of speckle which occurs in practice. This reduces the efficiency of noise suppression. Optimal two-dimensional noise filtering algorithms require large computational costs. In this paper we propose a two-step algorithm for filtering the correlated noise which can significantly reduce the computa-tional costs compared to the two-dimensional filtering algorithms. Proposed algorithm also have computational efficiency of one-dimensional recurrence algorithms. Theoretical results. For the description of an image and the correlated noise (CN) by rows and columns Gaussian Markov models in the form of discrete dynamical systems are used. The joint one-dimensional algorithm for image and noise filtration by rows and columns is used in the first step. It was created on the basis of Kalman filtering apparatus by combining models’ state vectors of the images and CN. Prediction and filtering errors in image and CN are corre-lated at each point. The algorithm obtained with the use of conditional independence of prop-erties for images and CN pixels by row and column is executed in the second phase. An expres-sion for the a posteriori probability density of the image and CN samples, as well as an algo-rithm for computing its expectation and the correlation matrix are given. The two-stage filtering algorithm belongs to a class of causal because the second stage of the filtration uses results from first stage for combining. First stage is executed by the rows and columns on the received observations up to current sample with inclusion. Experimental results. In the example image and CN have separable exponential and gauss-ian correlation functions respectively. The application of the developed algorithm has allowed to increase the SNR by 4.7 dB. The data fusion algorithm in the second stage provides a gain of 1 dB in addition to the gain obtained in the first stage by filtering only by rows. The developed algorithm provided gain of 1.6 dB SNR compared to the two-step filtering algorithm for discrete white noise with the same noise variance. Conclusions.The two-step algorithm for filtering CN on the uniform image was obtained. Developed algorithm has the first stage where joint one-dimensional filtering of the image and CN is performed by the rows and columns. The second stage is the union of the estimates de-rived from image and CP at each point. This algorithm significantly reduces computation cost compared to an optimal two-dimensional algorithm and thus ensure acceptable accuracy char-acteristics that are higher than that of one-dimensional filtering algorithms.uk
dc.description.abstractruВ работе синтезирован двухэтапный алгоритм фильтрации КП на однородном изображении, в котором на первом этапе выполняется совместная одномерная фильтрация изображения и КП по строкам и столбцам, а на втором – объединение полученных оценок изображения и КП в каждой точке. Данный алгоритм позволяет существенно уменьшить вычислительные затраты по сравнению с оптимальным двумерным алгоритмом и обеспечить при этом приемлемые точностные характеристики, которые выше, чем у одномерных алгоритмов фильтрации.uk
dc.description.abstractukУ роботі синтезований двоетапний алгоритм фільтрації корельованої завади (КЗ) на однорідному зображенні, в якому на першому етапі виконується спільна одномірна фільтрація зображення і КЗ по рядках і стовпцях, а на другому - об'єднання отриманих оцінок зображення і КЗ в кожній точці. Даний алгоритм дозволяє істотно зменшити обчислювальні витрати в порівнянні з оптимальним двовимірним алгоритмом і забезпечити при цьому прийнятні точності характеристики, які вище, ніж у одновимірних алгоритмів фільтрації.uk
dc.format.pagerangeС. 19–28uk
dc.identifier.citationЛяшук, А. Н. Двухэтапная каузальная фильтрация однородного изображения при наличии коррелированной помехи / А. Н. Ляшук, С. В. Хамула, С. Я. Жук // Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць. – 2016. – Вип. 66. – С. 19–28. – Бібліогр.: 10 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/22786
dc.language.isoruuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceВісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць, Вип. 66uk
dc.status.pubpublisheden
dc.subjectоднорідне зображенняuk
dc.subjectфільтрація зображенняuk
dc.subjectоб'єднання оцінокuk
dc.subjectапостериорная щільність ймовірностіuk
dc.subjectвипадкове полеuk
dc.subjectкорельована завадаuk
dc.subjectuniform imageuk
dc.subjectimage filtrationuk
dc.subjectcombine estimatesuk
dc.subjecta posteriori probability densityuk
dc.subjectrandom field, correlated noiseuk
dc.subjectоднородное изображениеuk
dc.subjectфильтрация изображенияuk
dc.subjectобъединение оценокuk
dc.subjectапостериорная плотность вероятностиuk
dc.subjectслучайное полеuk
dc.subjectкоррелированная помехаuk
dc.subject.udc621.391uk
dc.titleДвухэтапная каузальная фильтрация однородного изображения при наличии коррелированной помехиuk
dc.title.alternativeTwo-stage causal unifrom image filtration with presence of correlated noiseuk
dc.title.alternativeДвоетапна каузальна фільтрація однорідного зображення при наявності корельованої завади
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2_Liashuk.pdf
Розмір:
826.3 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування: збірник наукових праць, Вип. 66