Метод предварительной обработки спектрозональных изображений на основе вейвлет-преобразований

Проведенные теоретические исследования, связанные с возможностью применения вейвлет-преобразований для обработки зашумленных, сложноструктурированных спектрозональных изображений позволил предложить метод предварительной обработки спектрозональных изображений, состоящий из следующих основных пунктов.

1. На основе анализа предмета исследований, руководствуясь законами квалиметрии, высококвалифицированные эксперты выделяют спектральные диапазоны, затем определяют те характеристики изображений, которые характерны для этих спектральных диапазонов [129-131].

2. Синтезируется обобщенная модель цифрового фильтра, основанного на вейвлет-преобразованиях для выделенных спектральных диапазонов, например, для видимого, инфракрасного и ультрафиолетового спектральных диапазонов в качестве базовой формулы рекомендуется использовать выражение вида (2. 24).

3. С использованием алгоритма оптимального выбора числа вейвлет- коэффициентов (раздел 2.3) формируются оптимальные параметры вейвлет- фильтров по каждому из спектральных диапазонов, что позволяет уменьшить шумы и улучшить фильтрацию спектрозональных изображений.

4. Формируется вейвлет-фильтр для подавления дрейфа вольтовой чувствительности элементов ОЭУ МПИ с использованием методики, описанной в разделе 2.4.

Использование предложенного метода позволило улучшить отношение сигнал/шум по каждому из спектральных диапазонов, обеспечив «комфортный» режим работы последующих программных блоков.

Для определения работоспособности разработанного метода предварительной обработки спектрозональных изображений на основе вейвлет- преобразований были проведены экспериментальные исследования.

В ходе экспериментальных исследований была сформирована последовательность кадров, где геометрический шум чувствительности моделировался нормальным распределением случайных чисел, которая увеличивалась от кадра к кадру по линейному закону [132].

На рисунках 2.17-2.18 представлены некоторые зашумленные и обработанные кадры из видеопоследовательности соответственно.

Рисунок 2.17 - Искаженные геометрическим шумом кадры из видеозаписи

Рисунок 2.18 - Обработанные предложенным алгоритмом изображения

Изменения СКО для искаженных и восстановленных кадров показаны на рисунке 2.19.

Рис. 2.19 - Изменения средней квадратической ошибки по кадрам (в увеличенном временном масштабе): 1 - без обработки; 2 - с обработкой

предложенным алгоритмом

Из рисунков 2.18 и 2.19 видно, что предложенный алгоритм вейвлет - обработки изображений обеспечивает относительно высокое качество восстановления оригинала, что позволяет увеличить интервал между калибровками до нескольких часов. Подробнее результаты моделирования при обработке спектрозональных изображений модифицированным вейвлет- преобразованием рассмотрены в главе 5.