3D-generalization of impulse noise removal method for video data processing

В статье предложен обобщенный метод адаптивной медианной фильтрации импульсного шума для обработки видеоданных. Метод основан на совместном применении итеративной обработки и преобразования результата медианной фильтрации на основе распределения Лоренца. Предложены четыре различные комбинации алгоритмических блоков метода. В экспериментальной части статьи приведены результаты сравнения качества работы предложенного метода с известными аналогами. Для моделирования было использовано видео, искаженное импульсным шумом с вероятностями искажения пикселей от 1 % до 99 % включительно. Численная оценка качества очистки видеоданных от шума на основе среднеквадратичной ошибки и индекса структурного сходства показала, что предложенный метод показывает лучший результат обработки во всех рассмотренных случаях по сравнению с известными подходами. Полученные в статье результаты могут найти широкое применение в практических приложениях цифровой обработки видео, например, для обработки визуальных данных в системах видеонаблюдения, идентификации и контроля промышленных процессов.Работа выполнена при финансовой поддержке базовой части государственного задания (№2.6035.2017/БЧ), Российского фонда фундаментальных исследований (проекты №18-07-00109 А, №19-07-00130 А и №18-37-20059 мол-а-вед), совета по грантам Президента Российской Федерации (проект СП-2245.2018.5)

New method for detecting and removing random-valued impulse noise from images

В работе предложен метод детектирования и последующего устранения импульсного шума на изображениях, в котором вводится понятие сходства между пикселями как функции расстояния и разницы в значениях яркости в локальном окне детектора. Рассматривается модель импульсного шума, в которой искаженные пиксели принимают случайные значения, а также случайным образом возникают на изображении. Пиксели, которые были отмечены как искаженные импульсным шумом, восстанавливаются адаптивным медианным фильтром. Импульсные искажения детектируются в окне детектора, размер которого рассчитан по евклидовой метрике и увеличивается с ростом интенсивности шума на изображении. В экспериментальной части представлено сравнение между известными и предлагаемым методами на трёх изображениях для трех различных интенсивностей импульсного шума. В приближении на фрагментах изображений видно, что предлагаемый метод наилучшим образом справляется с задачей, что было также подтверждено численными оценками качества фильтрации импульсного шума на изображении на основе пикового отношения сигнала к шуму и индекса структурного сходства. Предлагаемый метод может найти применение в задачах очистки изображений в условиях искажающего импульсного воздействия и для устранения искажений от неблагоприятных погодных эффектов, таких как капли дождя и снег.Авторы выражают благодарность СКФУ за поддержку в рамках проекта поддержки малых научных групп и отдельных ученых. Исследование в параграфах 1 и 2 проведено при поддержке Российского научного фонда (проект № 21-71-00017). Исследование в параграфе 3 проведено в Северо-Кавказском центре математических исследований в рамках соглашения с Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (соглашение № 075-02-2022-892)

Detail-preserving switching algorithm for the removal of random-valued impulse noise

© 2018, Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature. This paper presents a new algorithm for the denoising of images corrupted with random-valued impulse noise (RVIN). It employs a switching approach that identifies the noisy pixels in the first stage and then estimates their intensity values to restore them. Local statistics of the textons in distinct orientations of the sliding window are exploited to identify the corrupted pixels in an iterative manner; using an adaptive threshold range. Textons are formed by using an isometric grid of minimum local distance that preserves the texture and edge pixels of an image, effectively. At the noise filtering stage, fuzzy rules are used to obtain the noise-free pixels from the proposed tri-directional pixels to estimate the intensity values of identified corrupted pixels. The performance of the proposed denoising algorithm is evaluated on a variety of standard gray-scale images under various intensities of RVIN by comparing it with state-of-the-art denoising methods. The proposed denoising algorithm also has robust denoising and restoration power on biomedical images such as, MRI, X-Ray and CT-Scan. The extensive simulation results based on both quantitative measures and visual representations depict the superior performance of the proposed denoising algorithm for various noise intensities