УДК 004.932
ФИЛЬТРАЦИЯ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ОБРАБОТКИ ПРОСТРАНСТВЕННО- ОРИЕНТИРОВАННЫХ ДЕРЕВЬЕВ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Ю. С. Бехтин, д.т.н., профессор кафедры АИТУ РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/ 0000-0001-9963-7244, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
В. Т. Чинь, аспирант РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/ 0009-0007-3697-4797, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Статья посвящена актуальной проблеме подавления шумов в изображениях, полученных с помощью радаров с синтезированной апертурой (РСА). Основное внимание уделяется эффективному подавлению спекл-шума, характерного для данных РСА, при сохранении важных деталей изображения, таких как границы объектов и текстурные особенности. Предлагается новый метод фильтрации, основанный на использовании пространственно-ориентированных деревьев (ПОД) вейвлет-преобразования. Метод предполагает использование рекуррентной нейронной сети с архитектурой долгой краткосрочной памяти, применяемой к последовательностям коэффициентов, извлекаемым из ПОД-структуры, для более точного моделирования зависимостей между уровнями разложения и повышения качества восстановления зашумленного изображения. Экспериментальные исследования, проведенные на синтезированных зашумленных РСА-изображениях, демонстрируют превосходство предложенного подхода по сравнению с традиционными методами фильтрации по объективным и субъективным метрикам.
Ключевые слова: РСА-изображение, вейвлет-преобразование, спекл-шум, пространственно-ориентированные деревья, рекуррентные нейронные сети, долгая краткосрочная память.