Zastosowanie transformacji falkowej do detekcji i usuwania szumów z danych rastrowych

• Autorzy: Pyka K.

Warianty tytułu

EN

Applications of wavelet transform in noise detection and removal from raster data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy zaproponowano zastosowanie transformacji falkowej do wykrywania szumów zawartych w danych rastrowych a następnie do usuwania szumów losowych. Omówiono syntetycznie problem szumów występujących w obrazach cyfrowych oraz stosowane metody ich usuwania. Przedstawiono najważniejsze cechy transformacji falkowej. Jako materiał badawczy wykorzystano fragmenty zdjęć lotniczych i wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych. Analizowano także dane pseudo-rastrowe, jakimi są wysokościowe modele terenu o strukturze regularnej siatki. Badania potwierdziły możliwość formułowania wskaźników zawartości szumów, opartych na analizie kształtu rozkładów współczynników detali falkowych. Stwierdzono, że badanie kształtu histogramów komponentów falkowych może być zastosowane do porównywania zmian radiometrycznych następujących podczas przetwarzania obrazów. W pracy przedstawiono koncepcje wykorzystania falek do redukowania zawartości szumów losowych. Na podstawie pierwszych eksperymentów badawczych sformułowano problemy cząstkowe, których rozwiązanie powinno zagwarantować wysoka skuteczność metody redukcji szumów w dziedzinie transformaty falkowej.

EN

In the present paper, the use of wavelet transformation for determining noise type and reduction of random noise from raster data, is proposed. Noise in the digital images and applied methods for noise removal is described synthetically. The most important features of wavelet transformation are presented. The fragments of aerial photographs and high-resolution satellite images were used as a research material. Besides the images, the pseudo-raster data, such as the area digital terrain models (DTM) with the regular grid structure, were analysed. The research confirmed the possibility to define the noise content indicators based on the analysis of wavelet detail coefficients distribution shape. It was found that the study of histogram shape of the wavelet components can be employed for the comparison of the radiometric changes occurring during radiometric and geometric processing of the images. In the paper, the concept of using wavelets for the reduction of the random noise content is presented. On the grounds of the experiments in preliminary research, the partial problems were formulated. Finding the solution to them should guarantee the efficiency of noise reduction method in the wavelet transformation field.

Słowa kluczowe

PL

transformacja falkowa; jakość radiometryczna; detekcja szumów

EN

wavelets transform; radiometric quality; noise detection

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2007
• Tom: Vol. 17b
• Strony: 681--689
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz.

Twórcy

autor

Pyka K.

• Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Bibliografia

• 1.Białasiewicz J.T., 2000: Falki i aproksymacje. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne Warszawa.
• 2.Mallat S., 1998: A Wavelet Tour of Signal Processing. Academic Press, ISBN 0-12- 466605-1.
• 3.Morain S.A.,. Zanoni V.M., 2004.: Joint ISPRS/CEOS-WGCV Task Force on Radiometric and Geometric Calibration. ISPRS Istanbul 2004, com. I, p.354-360.
• 4.Oppenheim A.V. (red.) 1982: Sygnały cyfrowe. Przetwarzanie i zastosowania. Wydawnictwa naukowo-techniczne, Warszawa.
• 5.Pyka K., 2005a. Falkowe wskaźniki mian radiometrycznych zachodzących w procesie opracowania ortofotomapy. UWND AGH Kraków, 2005, s. 1-95.
• 6.Pyka K., 2005b: Uwarunkowania fizjologiczne i techniczne wpływające na percepcje obrazu obserwowanego na ekranie monitora. Roczniki Geomatyki, t. 3, z. 1, str. 131-137.
• 7.Simoncelli E.P., Adelson E.H. 1996: Noise removal via Bayesian Wavelet Coring. Proceedings of 3rd IEEE International Conference on Image Processing, vol. I, pp. 379- 382. Lausanne, Switzerland. 16-19 September 1996. IEEE Signal Processing Society, 1996.
• 8.Simoncelli E.P. 1999: Modeling the Joint Statistic of Images in Wavelet Domain. Proc. SPIE 44th Annual Meeting, vol. 3813 Denver, Colorado. July 1999.
• 9.Tadeusiewicz R., Korohoda P. 1997: Komputerowa analiza obrazów. Wydawnictwo Fundacji Postępu Komunikacji, Kraków 1997.