В статье рассмотрены алгоритмы комплексирования на основе кратномасштабного разложения в условиях воздействия аддитивного шума в одном из каналов мультиспектральной системы технического зрения. Показано отличие методов разложениявосстановления на основе пирамид и на основе вейвлетов. Приведены структурные схемы для реализации различных стратегий комплексирования, описаны их преимущества и недостатки. Для оценки качества комплексирования авторами применен комплексный интегрально-мультипликативный показатель качества цифровых полутоновых изображений, оперирующий такими частными показателями, как отношение сигнал-шум, локальный контраст и среднеквадратическое отклонение высокочастотной сигнальной составляющей. Приведены зависимости численных значений показателя качества от среднеквадратического отклонения аддитивного модельного белого гауссова шума ?БГШ в канале видимого диапазона мультиспектральной системы технического зрения. Так, при ?БГШ > 10 для большинства рассмотренных алгоритмов комплексирования наблюдается уменьшение интегрально-мультипликативного показателя качества в 2…10 раз и более, что при априори неизвестных условиях наблюдения подтверждает нецелесообразность режимов работы систем технического зрения с постоянным комплексированием информации от всех каналов. Описаны недостатки известных методов комплексирования высокочастотных результатов кратномасштабного разложения, предложен подход для борьбы с выявленными недостатками, заключающийся в комплексировании только тех изображений, показатель качества которых не ниже порогового.

цифровая обработка изображений, качество изображений, мультиспектральные системы технического зрения, комплексирование изображений, кратномасштабное разложение, пирамида, вейвлет

Сычев А.С.,  ,  orcid.org/0000-0003-4983-1545,  ФГБОУ ВО РГРТУ им. В.Ф. Уткина

Холопов И.С.,  ,  orcid.org/0000-0001-5220-0811,  ФГБОУ ВО РГРТУ им. В.Ф. Уткина