Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.17.150.89
    [SESS_TIME] => 1714003129
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 68f641d9eb93d869b4a0679b4c6a4a7b
    [UNIQUE_KEY] => 570317c5fceacfddb772d7fd7c89bba1
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2011 год, номер 1

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДВУХ КЛАССОВ АЛГОРИТМОВ ФИЛЬТРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Ю. E. Воскобойников1, А. В. Гочаков2
1 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Новосибирский государственный архитектурно-строительный университет»,
voscob@mail.ru
2 Государственное учреждение «Сибирский региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт»,
wandering@mail.ru
Ключевые слова: фильтрация изображений, локально-пространственные фильтры, вейвлет-фильтрация
Страницы: 17-29

Аннотация

Приведены принципы работы локально-пространственных алгоритмов фильтрации и алгоритмов вейвлет-фильтрации. Выполнен большой объём вычислительного эксперимента по фильтрации этими алгоритмами двух разных изображений, искажённых шумами различной статистической природы: белым, цветным и импульсным. На основе анализа полученных результатов даны рекомендации по применению рассмотренных алгоритмов фильтрации изображений.