Filtracja obrazów cyfrowych z wykorzystaniem bayesowskiego ważonego uśredniania

• Autorzy: Momot A.

Warianty tytułu

EN

Digital image filtering based on Bayesian weighted averaging

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Filtry cyfrowe stanowią jedno z podstawowych narzędzi przetwarzania obrazów, służące do wydobycia z oryginalnego obrazu szeregu informacji w celu ich dalszej obróbki. Jednym z najczęściej stosowanych filtrów jest filtr uśredniający. Artykuł przedstawia nowy algorytm adaptacyjnego wyznaczania współczynników maski filtru konwolucyjnego, bazujący na bayesowskim ważonym uśrednianiu, oraz empiryczną ocenę jego skuteczności.

EN

Digital filtering is the basic tool of image processing, designed to extract useful information from the original image for the purpose of further processing. One of the most commonly used filtering techniques is average filtering. This paper presents a new algorithm for determining the coefficients of adaptive convolution filter based on Bayesian weighted averaging together with the empirical evaluation of its effectiveness.

Słowa kluczowe

PL

adaptacyjna filtracja; bayesowskie ważone uśrednianie

EN

adaptive filtring; Bayesian weighted averaging

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 31, nr 2A
• Strony: 347--362
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Momot A.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki,

Bibliografia

• 1. Davies E.R.: Machine Vision: Theory, Algorithms and Practicalities. Academic Press, San Diego 1990.
• 2. Garland M., i in.: Parallel Computing Experiences with CUDA. IEEE Micro Vol. 28, No 4, 2008, s. 13-27.
• 3. Gonzalez R.C., Woods R.E.: Digital Image Processing. Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey 2002.
• 4. Momot A.: Ważone uśrednianie sygnału EKG wykorzystujące rozmyty podział sygnału oraz wnioskowanie bayesowskie. Studia Informatica Vol. 30, No 2A(83), Gliwice 2009, s. 287-297.
• 5. Tadeusiewicz R., Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997.
• 6. Vernon D.: Machine Vision: Automated Visual Inspection and Robot Vision. Prentice-Hall, New York 1991.
• 7. Xu Q., i in.: Adaptive Fuzzy Weighted Average Filter for Synthesized Image. In: Gerwasi O. et al.(eds.) ICCSA 2005, LNCS 3482, Springer, Heidelberg 2005, s. 292-298.