Для того чтобы рассчитать ОСШ воспользуемся программным пакетом MatLab 2011. В качестве объекта исследования возьмем рис. 2.1 наложи на него шум «Salt and Peper» и обработаем изображение медианным фильтром с радиусом в 4 пикселя. В итоге получим:
Рис. 3.1 - Изображение с шумом.
Рис. 3.2 - Изображение обработанное медианным фильтром с радиусом 4 пикселя.
SNR1(black)=101,4 - ОСШ для изображения на рис. 3.1.
SNR2(black)=50 - ОСШ для изображения на рис. 3.2.
SNR1(white)=1,8 - ОСШ для изображения на рис. 3.1.
SNR2(white)=0,6 - ОСШ для изображения на рис. 3.2.
Из приведенных значений видно, что после обработки изображения медианным фильтром величина шумовой составляющей по черному цвету снизилась на 22 единицы, а по белому на 1 единицу. Но стоит напомнить, что фильтрация происходила с радиусом в 4 пикселя, то есть качество изображения заметно ухудшилось.
Пиковое отношение сигнала к шуму (англ. peak signal-to-noise ratio) обозначается аббревиатурой PSNR и является инженерным термином, означающим соотношение между максимумом возможного значения сигнала и мощностью шума, искажающего значения сигнала. Поскольку многие сигналы имеют широкий динамический диапазон, PSNR обычно измеряется в логарифмической шкале в децибелах.наиболее часто используется для измерения уровня искажений при сжатии изображений. Проще всего его определить через среднеквадратичную ошибку (СКО), которое для двух монохромных изображений I и K размера m×n, одно из которых считается зашумленным приближением другого, вычисляется так:
В нашем случае СКО = 1,6×103. В случае если бы медианный фильтр сработал идеально отбросив все шумы, СКО было бы рано 0.
PSNR определяется так:
где MAXI - это максимальное значение, принимаемое пикселем изображения. Когда пиксели имеют разрядность 8 бит, MAXI = 255. Вообще говоря, когда значения сигнала представлены линейно (PCM) с B битами на значение, максимально возможное значение MAXI будет 2B-1.
Термин «Пиковое отношение сигнала к шуму» является часто употребляемым, но не совсем верным дословным переводом английского термина «peak signal-to-noise ratio». Правильным переводом будет являться «отношение пикового уровня сигнала к шуму». Здесь учитывается тот факт, что при вычислении PSNR вычисляется именно отношение максимально возможного («пикового») сигнала по отношению к уровню шума, а не ищется максимальное («пиковое») отношение вычисленного значения сигнал/шум, как можно было бы понять из неверного дословного перевода.
В нашем случае PSNR=16,1. То есть, отношение пикового уровня сигнала к шуму равно 16,1. Чем ближе это значение к нулю, тем больше шумов в исследуемом изображении
Ниже представлена сводная таблица 3.1, в которой сравнивались исходное изображение (рис. 3.1), с обработанными медианным фильтром:
Таблица 3.1 - Результаты расчетов
№ Рисунка | PSNR | РСНР по СКО (белый) | РСНР по СКО (черный) | РСНР по СЛО (белый) | РСНР по СЛО (черный) | УИК |
Рис. 2.2 | 16,4 | 1,6 | 37,6 | 0,5 | 10,7 | 0,0707 |
Рис. 2.3 | 29,6 | 1,8 | →∞ | 0,67 | →∞ | 0,82 |
Рис. 2.4 | 27,9 | 1,7 | →∞ | 0,66 | →∞ | 0,77 |
Рис. 2.5 | 26,7 | 1,6 | →∞ | 0,6 | →∞ | 0,72 |
Другие статьи по теме:
Информационно-измерительная система Целью данной курсовой работы является анализ информационно-измерительной системы (ИИС), определение типа топологии и оптимального пространственного расположения объектов ИИС, при которо ...
Электропреобразовательные устройства РЭС Курс «Электропреобразовательные устройства РЭС» является одной из первых инженерных дисциплин специальности «Радиотехника», обеспечивающей подготовку радиоинженера в области силовых рад ...
Интеллектуальная система управления Умный дом Умный дом - это неотъемлемый атрибут любого современного жилища, в котором так много различных инженерных систем: освещение, силовая электрика, отопление, вентиляция, конди ...