(untitled) (Computer systems and information technologies, 2022)
Точне визначення рівня шуму на цифрових зображеннях потрібне для отримання їх максимального співвідношення сигнал/шум, що є необхідною умовою для ефективного виконання наступних етапів оброблення зображень: візуалізації, сегментації, розпізнавання, підготовки до якісного фотодруку та ін. Завдання обчислення рівня гаусового шуму є досить поширеним, оскільки на експериментальних зображеннях, отриманих за допомогою відеокамер, у більшості випадків присутній саме такий шум. Проте, існуючі швидкодіючі методи визначення рівня шуму мають значну похибку, а досить точний метод LLROI (Low-pass & Low-pass filtration & Region Of Interest) має низьку швидкодію. Метод LLROI засновано на низькочастотній фільтрації шумової складової та низькочастотній фільтрації при виділенні ділянки інтересу зображення ROI (Region Of Interest). Характерною особливістю методу LLROI є врахування статистичних характеристик гаусового шуму при виділенні ділянок інтересу на зображеннях, на яких переважає такий шум. Тому в роботі запропоновано визначати рівень гаусового шуму точним методом LLROI, а його швидкодію підвищити за допомогою відповідних апаратно-програмних засобів. На основі методу LLROI створено програму в системі MATLAB, синтезовано структуру та Simulink-модель комп’ютерної системи визначення рівня гаусового шуму на цифрових зображеннях, розроблено структурні схеми блоків системи. Апаратна реалізація блоків фільтрації зображень виконана засобами програмованої користувачем вентильної матриці (FPGA) Artix-7, що дозволило на порядок підвищити швидкодію роботи системи та виконувати оброблення не тільки окремих (статичних) зображень, але й кадрів відеопотоку в режимі реального часу. Результати обчислення рівня гаусового шуму для тестових зображень методом LLROI за допомогою розроблених апаратно-програмних засобів показати, що отримані похибки не перевищують похибок методів-аналогів. Наукова новизна роботи полягає в удосконаленні методу LLROI, а саме в уточненні коефіцієнту порогу, що дозволяє зменшити похибки обчислення рівня шуму навіть для зображень з чіткими контурами та яскраво вираженими текстурами. Практична значимість розроблених засобів полягає в тому, що на їх основі можлива побудова швидкодіючих комп’ютерних систем (або підсистем), призначених для підвищення співвідношення сигнал/шум на цифрових зображеннях.