Построение квадратично-экспоненциальных КИХ-фильтров с расширенной средней областью частотного отклика
Фурсов В.А.

Институт систем обработки изображений РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, Самара, Россия,
Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара, Россия

Аннотация:
Статья посвящена проблеме синтеза фильтров с конечной импульсной характеристикой (КИХ-фильтров) для коррекции радиально-симметричных искажений типа дефокусировки. Предлагается новая модель радиально-симметричного частотного отклика, являющаяся обобщением модели частотного отклика, который описывается аналитически в виде композиции отрезков квадратичной и экспоненциальной функций. Обобщение состоит в том, что вводится дополнительный участок постоянного частотного отклика, который расширяет область средних частот. В работе исследуется зависимость качества восстановления от параметра, характеризующего диапазон средних частот, в котором спектральная характеристика фильтра постоянна. Приводятся примеры реализации и результаты сравнения с оптимальным фильтром Винера.

Ключевые слова:
КИХ-фильтр, импульсный отклик, частотный отклик, обработка изображений.

Цитирование:
Фурсов, В.А. Построение квадратично-экспоненциальных КИХ-фильтров с расширенной средней областью частотного отклика / В.А. Фурсов // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 2. – С. 297-305. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-2-297-305.

Литература:

  1. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений / У. Прэтт. – Кн.2. – Пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – 480 с.
  2. Lagendijk, R. Basic methods for image restoration and identification / R. Lagendijk, J. Biemond. – London: Academic Press, 2000.
  3. Computer image processing, Part II: Methods and algorithms / A.V. Chernov PhD, V.M. Chernov, M.A. Chicheva, V.A. Fursov, M.V. Gashnikov, N.I. Glumov, N.Yu. Ilyasova, A.G. Khramov, A.O. Korepanov, A.V. Kupriyanov, E.V. Myasnikov, V.V. Myasnikov, S.B. Popov, V.V. Sergeyev, V.A. Soifer; ed. by V.A. Soifer. – VDM Verlag Dr. Müller, 2010. – 584 p. – ISBN: 978-3-6391-7545-5.
  4. Motion deblurring: Algorithms and systems / ed. by N. Rajagopalan, R. Chellappa. – Cambridge, U.K.: Cambridge University Press, 2014. – 306 p. – ISBN: 978-1-107-04436-4.
  5. Wang, R. Recent progress in image deblurring [Electronical Resource] / R. Wang, D. Tao. – URL: http://arxiv.org/abs/1409.6838 (date request 03.04.2014).
  6. D’Andr`es, L. Non-parametric blur map regression for depth of field extension / L. D’Andr`es, J. Salvador, A. Kochale, S. Susstrunk // IEEE Transactions on Image Processing. – 2016. – Vol. 25, Issue 4. – P. 1660-1673. – DOI: 10.1109/TIP.2016.2526907.
  7. Tang, Ch. A spectral and spatial approach of coarse-to-fine blurred image region detection / Ch. Tang, J. Wu, Y. Hou, P. Wang, W. Li // IEEE Signal Processing Letters. – 2016. – Vol. 23, Issue 11. – P. 1652-1656. – DOI: 10.1109/LSP.2016.2611608.
  8. Couzinié-Devy, F. Learning to estimate and remove non-uniform image blur / F. Couzinié-Devy, J. Sun, K. Alahari, J. Ponce // Proceedings of the 2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2013. – P. 1075-1082. – DOI: 10.1109/CVPR.2013.143.
  9. Saad, E. Defocus blur-invariant scale-space feature extractions / E. Saad, K. Hirakawa // IEEE Transactions on Image Processing. – 2016. – Vol. 25, Issue 7. – P. 3141-3156. – DOI: 10.1109/TIP.2016.2555702.
  10. Tian, D. Coupled learning for facial deblur / D. Tian, D. Tao // IEEE Transactions on Image Processing. – 2016. – Vol. 25, Issue 2. – P. 961-972. – DOI: 10.1109/TIP.2015.2509418.
  11. Peng, Y.-T. Underwater image restoration based on image blurriness and light absorption / Y.-T. Peng, P.C. Cosman // IEEE Transactions on Image Processing. – 2017. – Vol. 26, Issue 4. – P. 1579-1594. – DOI: 10.1109/TIP.2017.2663846.
  12. Zhu, X. Estimating spatially varying defocus blur from a single image / X. Zhu, S. Cohen, S. Schiller, P. Milanfar // IEEE Transactions on Image Processing. – 2013. – Vol. 22, Issue 12. – P. 4879-4891. – DOI: 10.1109/TIP.2013.2279316.
  13. Liang, H. Comparison-based image quality assessment for selecting image restoration parameters / H. Liang, D.S. Weller // IEEE Transactions on Image Processing. – 2016. – Vol. 25, Issue 11. – P. 5118-5130. – DOI: 10.1109/TIP.2016.2601783.
  14. Moreno, C. Constructing FIR digital filters with valarry [Electronical Resource] / C. Moreno. – URL: https://www.mochima.com/articles/FIR/FIR.html (request date 04.04.2018).
  15. Ye, W. Greedy algorithm for the design of linear-phase FIR filters with sparse coefficients / W Ye, Y.J. Yu // Circuits, Systems, and Signal Processing. – 2016. – Vol. 35, Issue 4. – P. 1427-1436. – DOI: 10.1007/s00034-015-0122-5.
  16. Arar, S. FIR filter design by windowing: Concepts and the rectangular window [Electronical Resource] / S. Arar. – URL: https://www.allaboutcircuits.com/technical-articles/fi­nite-impulse-response-filter-design-by-windowing-part-i-concepts-and-rect/ (request date 04.04.2018).
  17. Petrou, M. Image processing: Fundamentals / M. Petrou, C. Petrou. – 2nd ed. – Singapore: John Wiley& Sons Ltd, 2010. – 818 p. – ISBN: 978-0-470-74586-1.
  18. Баврина, А.Ю. Метод параметрического оценивания оптико-электронного тракта системы дистанционного формирования оптического изображения / А.Ю. Бав­рина, В.В. Мясников, В.В. Сергеев // Компьютерная оптика. – 2011. – Т. 35, № 4. – С. 500-507.
  19. Fursov, V.A. Correction of distortions in color images based on parametric identification / V.A. Fursov, A.V. Nikonorov, S.A. Bibikov, P.Yu. Yakimov, E.Yu. Minaev // Pattern recognition and Image Analysis. – 2011. – Vol. 21, Issue 2. – P. 125-128. – DOI: 10.1134/S1054661811020349.
  20. Fursov, V.A. Identification of square-exponential FIR-filter parameters in the absence of a test image / V.A. Fursov // Procedia Engineering. – 2017. – Vol. 201. – P. 206-212. – DOI: 10.1016/j.proeng.2017.09.611.
  21. Фурсов, В.А. Построение КИХ-фильтров в заданном параметрическом классе частотных характеристик для коррекции дефокусировки / В.А. Фурсов // Компьютерная оптика. – 2016. – Т. 40, № 6. – С. 878-886. – DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-6-878-886.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20