Detail publikace
Evolutionary Design of Robust Noise-Specific Image Filters
Evoluční návrh představuje mocnou techniku při řešení různých inženýrských problémů. Jednou z oblastí, v níž se tento přístup osvědčil, je číslicové zpracování a filtrace obrazu, která se zabývá problematikou dvourozměrných (obrazových) signálů. V případě filtrace obrazu jsou brány v úvahu různé typy poškození (šumu) v obrazových datech, která vznikla např. v průběhu přenosu obrazových dat nebo již při pořizování obrazu. Cílem filtračního procesu je znovuobnovení poškozených dat tak, aby výsledná kvalita byla co nejvyšší s ohledem na daná kritéria. Impulsní šum představuje základní typ nelineárního poškození obrazových dat, které obvykle postihuje jeden pixel v různých oblastech obrazu. K odstranění tohoto typu šumu se zpravidla využívají mediánové filtry. Nicméně pro vyšší intenzity šumu, případně širší rozptyl hodnot poškozených pixelů, mediánové filtry do značné míry modifikují i šumem nedotčené pixely, což snižuje kvalitu výsledného obrazu (např. rozostření nebo ztráta detailů). Proto jsou vyvíjeny pokročilé techniky zahrnující integraci detektorů šumu, případně použití iterativních filtračních algoritmů. V případě požadavku odstranění šumu o vysoké intenzitě je jediný filtrační krok nedostatečný k získání uspokojivé kvality výsledného obrazu. V tomto příspěvku představíme techniku, která kombinuje evoluční algoritmus s kartézským genetickým programováním, pro návrh obrazových filtrů impulsního šumu, které jsou schopny konkurovat nejlepším dosud používaným iterativním filtrům. Budeme uvažovat koncept detekce šumu navrhovaný současně se samotným filtrem pomocí evolučního algoritmu. Výsledky experimentů prokazují, že pokud je navržený filtr aplikován iterativně na poškozený obraz, dokáže produkovat velmi kvalitní výsledky s menšími výpočetními nároky v porovnání s konvenčními přístupy.
@INPROCEEDINGS{FITPUB9774, author = "Zden\v{e}k Va\v{s}\'{i}\v{c}ek and Michal Bidlo", title = "Evolutionary Design of Robust Noise-Specific Image Filters", pages = "269--276", booktitle = "2011 IEEE Congress on Evolutionary Computation", year = 2011, location = "New Orleans, US", publisher = "IEEE Computer Society", ISBN = "978-1-4244-7834-7", doi = "10.1109/CEC.2011.5949628", language = "english", url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/9774" }