CC BY
11
УДК 681.5
ВЛИЯНИЕ ИМПУЛЬСНОГО ШУМА ПРИ ПОИСКЕ РЕПЕРНЫХ ТОЧЕК ДЛЯ СШИВАНИЯ ПАНОРАМЫ
Д.В. Чеховский, М.Б. Цудиков
Рассмотрено и оценено влияние импульсного шума на поиск реперных точек при формировании панорамного изображения из серии последовательных кадров.
Ключевые слова: панорама, система панорамного наблюдения, реперные точки, импульсный шум.
В процессе формирования панорам участки кадров, на которых выполняется поиск реперных точек, в процессе обработки из полноцветных могут быть преобразованы в полутоновые или бинарные [3]. Также нередко изображения в процессе получения или обработки подвергаются воздействию импульсного шума, под которым понимают случайное замещение значения цвета пикселей на черный или белый [1], [4]. Для бинарного изображения модель импульсного шума выглядит следующим образом (табл. 1). Пусть 1т[х, у] - значение яркости пикселя с координатами х, у, 1т'[х, у] - значение яркости пикселя импульсного шума, р - вероятность появления шума на белом пикселе (яркость равняется 1), q - вероятность появления шума на черном пикселе (яркость равняется 0). Вероятности р и q определяет требуемая плотность шума.
Таблица 1
Вероятность ^появления шума на бинарном изображении
1т[х, у ® Ш [х, у ] ¡т [х, у]=1 ¡т [х, у]=о
1т х, у = 1 1-р р
1т х, у. = 0 q 1-7
Упрощенную модель импульсного шума на полутоновом изображении можно представить в следующем виде (табл. 2): при превышении яркости пикселя 1т[х, у] некоторого порога £ (в данном случае порог был численно определен как £ = 0,5) определяются вероятности появления пикселей шума различного цвета: черного или белого вместо исходных пикселей.
Таблица 2
Вероятность ^ появления шума на полутоновом изображении
1т. х, у. ® ¡т [х, у ] ¡т [х, у]=1 ¡т [х, у]=0
1т х, у > £ = 0,5 1-р р
1т х, у ,< £ = 0,5 7 1-7
Как известно, шум в сигналах и на изображениях в частности далеко не всегда описывается с помощью нормального (гауссового) распределения вероятностей. Поэтому применение фильтра Гаусса и усредняющих фильтров мало эффективно при подавлении импульсного шума: зашум-ленные пиксели рассматриваются как часть изображения и вносят такой же вклад в итоговое преобразованное изображение, что и обычные пиксели [1], [2]. Для борьбы с импульсным шумом был применен медианный фильтр, который описывается следующей характеристикой [5]
med = arg min ^ fc - f j MW/fW j
где W - пиксели, для которых ищется медиана яркости; f - яркость пикселей; i, j - номера пикселей.
Добавление нового предварительного этапа фильтрации приведет к увеличению времени работы программного комплекса минимум на N*N*X*Y операций, где N - длина маски медианного фильтра, X - длина обрабатываемого изображения, Y - ширина обрабатываемого изображения.
В связи с этим возникает необходимость в проверке влияния импульсного шума на поиск особых точек. Тестовое изображение с найденными реперными точками (рис. 1, а) разрешением 335х254 пикселя подверглось влиянию импульстного шума с плотностью шума в 1, 5 и 10% (рис. 1, б, в, г). Итоги эксперимента приведены в табл. 3 и на рис. 1.
Таблица 3
Влияние импульсного шума на количество реперных точек
Плотность шума Количество реперных Количество ложных
точек точек, %
Идеальное изображение 39 -
Плотность шума 1 % 63 1,3
Плотность шума 5% 91 9,5
Плотность шума 10% 183 13,6
Как видно из табл. 3 и рис. 1, импульсный шум существенно увеличивает количество найденных реперных точек: количество найденных реперных точек при плотности импульсного шума до 10% возросло в 4,6 раза. При этом необходимо заметить, что подавляющее большинство реперных точек (рис. 1, б, в, г) всё-таки принадлежат действительным объектам: количество ложных реперных точек (т.е. точек, координаты которых не соответствовали координатам границ объектов) составило 13,6%. Относительно малое количество таких ложных точек связано с тем, что одним из этапов поиска реперных точек является построение пирамиды разностей изображений [3]. Пирамиду разностей получают вычитанием друг из друга изображений, пропущенных через фильтры с различным рангом ядра
фильтра. В результате построения новых уровней пирамиды мелкие объекты (импульсный шум) вычитается друг из друга, остаются только границы более крупных объектов, и импульсный шум оказывает незначительное влияние на поиск реперных точек (рис. 2).
в) г)
Рис. 1. Влияние импульсного шума на поиск реперных точек: а - исходное изображение; б - плотность шума 1 %; в - плотность шума 5 %; г - плотность шума 10 %
а) 6)
Рис. 2. Уровни пирамиды разностей: а - 1-й уровень; б - 5-й (последний) уровень
178
Отсюда можно заключить, что построение пирамиды разностей изображения обеспечивает достаточную точность нахождения реперных точек без применения дополнительной фильтрации.
Список литературы
1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
2. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2002.
608 с.
3. Чеховский Д.В., Цудиков М.Б. Создание панорамных изображений с использованием метода локальных областей // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2013. Вып. 9. Ч .2. С. 330 - 335.
4. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: Введение в цифровую оптику. М.: Радио и связь. 1987. 296 с.
5. Graboskwi S., Bienieck W. A two-pass median-like filter for impulse noise removal in multi-channel images // KOSYR, pp. 195-200, 2003.
Чеховский Дмитрий Валериевич, канд. техн. наук, dmichekh@,gmail. com, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Цудиков Михаил Борисович, канд. техн. наук, доцент, tsudickov.mb@yandex.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
IMPULSE OISE IMPACT ON THE SEARCHING OF PANORAMIC STITCHING CHECK
POINTS
D. V. Chekhovsky, M.B. Tsudickov
Considered and evaluated impact of impulse noise on the searching of check points for stitching panoramic image from several frames.
Key words: panorama, panoramic monitoring system, check points, impulse noise.
Chekhovsky Dmitry Valerievich, candidate of technical sciences, dmichekh@,gmail. com, Russia, Tula, Tula State University,
Tsudickov Mikhail Borisovich, candidate of technical sciences, docent, tsudickov. mb@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University
