помехи на изображениях

где I — значение интенсивности изображения, — параметры распределения.

,                               (1)

Диапазон шумов, встречающихся при обработке изображений, достаточно широк [1, 2]. Например, при статистическом моделировании собственных шумов датчиков, которые возникают из-за недостаточного освещения и/или высокой температуры, в большинстве случаев используется аддитивная гауссовская модель с плотностью вероятности шума

Постановка проблемы. Автоматизированные системы обработки и распознавания изображений в медицинской диагностике, производственном контроле, радиолокации, астрономических и биологических исследованиях часто сталкиваются с необходимостью обработки зашумленных изображений. Основными источниками шума на цифровом изображении являются процесс передачи изображения, а также процесс его получения (оцифровка) [1]. Работа датчиков зависит от их качества и от различных внешних факторов в процессе видеосъемки. Например, при оцифровке изображения с помощью матрицы приборов с зарядовой связью основными факторами, определяющими величину шума, являются уровень освещенности и температура датчиков. При передаче изображений помехи возникают и в каналах связи.

МУЛЬТИФРАКТАЛЬНЫЙ МЕТОД АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ПОМЕХ НА ИЗОБРАЖЕНИИ

ААЭКС, 1(17), 2006, Информационно-измерительные системы

Автоматика.    Автоматизация.        Электротехнические            комплексы и системы.

Полякова М.В., Крылов В.Н. Мультифрактальный метод автоматизированного распознавания помех на изображении.