Odstranění šumu z obrazu

Abstract

Digitální obraz je často poškozen šumem. Proto bylo vytvořeno mnoho metod pro jeho odstranění. Tato práce se popisuje a porovnává tři z těchto metod: konvoluční filtry typu dolní propust, bilaterální filtr a prahování koeficientů vlnkové transformace. Konvoluční filtry jsou lineární filtry aplikované na obraz konvolucí. Jejich nevýhodou je, že dochází k rozmazání obrazu. Bilaterární filtr je rozšířením konvolučních filtrů, proto také dochází k rozmazání obrazu, nicméně zachovává hrany. Prahování vlnkových koeficientů je komplexní metoda využívající vlnkovou transformaci pro časově-frekvenční rozklad obrazu, jehož koeficienty jsou prahovány. Nevýhodou této metody je vytvoření artefaktů v obraze. Pro odhad kvality obrazu jsou použity metody PSNR a SSIM.Digital images are often corrupted by noise. Therefore, a lot of methods were designed for the purpose of denoising images. This paper describes and compares three of these methods: low-pass filters, bilateral filter and wavelet thresholding. Low-pass filters are linear filters applied on image by convolution. Their disadvantage is making images smooth. Bilateral filter is an extension of low-pass filters. It smooths images as well, however it preserves edges. Wavelet thresholding is a more complex method using wavelet transform for time-frequency representation of image whose coefficients are thresholded. The downside of this method is making artifacts in images. The PSNR and SSIM methods are used for measuring image quality.