Применение обобщенного метода наименьших модулей в задачах обработки и анализа изображений

Рассматривается опыт применения нелинейного сглаживающего фильтра для обработки и анализа изображений. Дано описание модели сглаживающего фильтра, основанного на обобщенном методе наименьших модулей. Фильтр, построенный на основе предложенной модели, эффективно устраняет шум на перепаде. Наряду с подавлением шума в контрастных изображениях данный метод можно использовать для решения задач машинного зрения, медицинской диагностики и в других областях. Установлено, что нелинейная фильтрация на основе обобщенного метода наименьших модулей позволяет решать такие задачи, как уточнение границ контрастных объектов и сегментация изображения. Показана возможность восстановления границ в изображениях, у которых по каким-либо причинам были размыты контрастные границы. В качестве примера использовано изображение рентгеновского снимка кисти животного с расфокусировкой. После фильтрации контрастная граница была восстановлена в том месте, где она и находилась изначально. При обработке снимка флюорографии фильтр позволил удалить из изображения различные артефакты и повысить контраст. Удаление артефактов вместе с уточнением границ контрастных объектов улучшает общую «читаемость» снимка флюорографии, а также позволяет увидеть не различимые ранее детали на изображении. Приведены примеры применения фильтра в задаче кластеризации при помощи алгоритма k-средних. Ввиду недостатка этого алгоритма применение его непосредственно к изображению не дает приемлемого результата. Однако после обработки исходного изображения нелинейным фильтром применение алгоритма k-средних дает требуемый результат.