DENOISING METHODS OF IMAGES BASED ON THERMOGRAPHIC CAMERA WITH MICROBOLOMETRIC SENSOR
| Autor: | Kolobrodov, Valentyn, Kostyrko, Igor |
|---|---|
| Jazyk: | ukrajinština |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Вісник Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут". Серія Приладобудування; № 47(1) (2014); 112-119 Вестник Национального технического университета Украины "Киевский политехнический институт". Серия приборостроение; № 47(1) (2014); 112-119 Bulletin of National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute". Series Instrument Making; № 47(1) (2014); 112-119 |
| ISSN: | 0321-2211 |
| Popis: | Розглянуто основні методи зниження шумів тепловізійних зображень, котрі виникають внаслідок використання в тепловізійній камері мікроболометричної матриці. Для моделювання шумів було застосовано закон Гауса.Ефективність методів визначалася за допомогою розрахунку відношення сигнал/шум.Отримано залежності відношення сигнал/шум від параметрів фільтрів, таких як фільтр згладжування Гауса, лінійний метод усереднення, фільтр Вінера та медіанний фільтр.Для повного та об’єктивного аналізу побудовано таблицю, що базується на певних візуальних характеристиках. Рассмотрены основные методы уменьшения шумов тепловизионных изображений, которые возникают впоследствии использования в тепловизионной камере микроболометрической матрицы.Для моделирования шумов использовано закон Гауса. Эффективность методов определялась с помощью расчета отношения сигнал/шум.Получены результаты отношения сигнал/шум от параметров фильтров, таких как фильтр сглаживания Гаусса, линейный метод усреднения, фильтр Винера и медианный фильтр.Для полного и объективного анализа построено таблицу, базирующуюся на определенных визуальных характеристиках. In this paper we considered basic methods of the thermographic image denoising which is formed in the thermographic camera with microbolometric sensor. There was used the Gaussian distribution to simulate noise. Efficiency of the methods was determined by calculating the signal/noise ratio. The relations of the signal/noise from the filter parameters, such as the Gaussian smoothing filter, the linear averaging method, the Wiener filter and the median filter, were obtained. For a complete and objective analysis the table, based on certain visual characteristics, was built. The researched algorithm is an objective method of digital image processing. The algorithm makes it possible to choose the method and its parameters to produce the best visual result and the value of Peak Signal-to-Noise Ratio. To improve the quality of image after denoising it is possible to combine different thechniques as the use other methods of quality raising. It is necessary to analyse the methods for high-definition thermal images after noise reduction algorithms. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|