Bildentrauschung mit adaptivem Filter
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Visuelle Informationen, die in Form von digitalen Bildern übertragen werden, werden zu einer wichtigen Kommunikationsmethode in der heutigen Zeit, aber das nach der Übertragung erhaltene Bild ist oft durch Rauschen verfälscht. Das empfangene Bild muss verarbeitet werden, bevor es in Anwendungen verwendet werden kann. Die Bildentrauschung beinhaltet die Manipulation der Bilddaten, um ein visuell hochwertiges Bild zu erzeugen. In dieser Arbeit werden die bestehenden Entrauschungsalgorithmen wie der Mittelwertfilter, der Medianfilter, der lokale adaptive Filter und der TDBLMS-Filteransatz (Fin...
Visuelle Informationen, die in Form von digitalen Bildern übertragen werden, werden zu einer wichtigen Kommunikationsmethode in der heutigen Zeit, aber das nach der Übertragung erhaltene Bild ist oft durch Rauschen verfälscht. Das empfangene Bild muss verarbeitet werden, bevor es in Anwendungen verwendet werden kann. Die Bildentrauschung beinhaltet die Manipulation der Bilddaten, um ein visuell hochwertiges Bild zu erzeugen. In dieser Arbeit werden die bestehenden Entrauschungsalgorithmen wie der Mittelwertfilter, der Medianfilter, der lokale adaptive Filter und der TDBLMS-Filteransatz (Finely Two Dimensional Blocks Least Mean Square Algorithm) untersucht und vergleichend analysiert. Es werden verschiedene Rauschmodelle einschließlich additiver und multiplikativer Typen verwendet. Dazu gehören Gaußsches Rauschen, Salz- und Pfefferrauschen, Speckle-Rauschen und Poisson-Rauschen. Die Auswahl des Entrauschungsalgorithmus ist anwendungsabhängig. Daher ist es notwendig, das im Bild vorhandene Rauschen zu kennen, um den geeigneten Entrauschungsalgorithmus auszuwählen. Der TDBLMS-Ansatz findet Anwendung bei der Rauschunterdrückung verschiedener Bilder, die durch additives und multiplikatives Rauschen beschädigt sind.
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