Детальная информация

Выпускная квалификационная работа посвящена фильтру шумов «соли иперца» на изображении магнитно-резонансной томографии (МРТ) с использованием клеточного автомата. Объектом исследования является шум «соли и перца». Предметом исследования является алгоритм устранения шумов «соли и перца» на изображения МРТ. Целью исследования является разработка алгоритма устранения шумов «соли и перца», который был лучше, чем медианный фильтр с реализацией с помощью графического ускорителя для производительности. Для достижения поставленной цели был проведен анализ существующих фильтров для шумов «соли и перца» и способов применения клеточного автомата. Реализован алгоритм на основе условного автомата и алгоритм обучения фильтра на основе эволюционного алгоритма. Для проверки работы алгоритма были собраны данные из датасэт fastmri и медианный фильтр из библиотеки OpenCV. Исследованы времени работы алгоритмов и качества фильтрации при разных параметров, в итоге определяют оптимальные значения для их использования. Результаты показали, что алгоритм дал лучшие результаты, чем медианный фильтр. Также выявлены недостатки алгоритма и возможные дальнейшие исследования.

This graduation work is aimed to develop an algorithm filtering «salt and pepper» noise on MRI images. The research object is «salt and pepper» noise. The purpose of this research is to develop a better algorithm than the median filter and to develop a parallel variant for running on graphic processing units. To achieve this goal, we analyzed some conventional methods to remove the salt and pepper noise and how cellular automata was adapted. A filter based on cellular automata was developed, with an evolution algorithm to train this filter. For performance analysis, data from fastMRI was used and the algorithm was compared to median filter implementation in the OpenCV library. Conducted experiments showed that the developed filter was able to overcome the median filter, with recommended values for its parameters. On the other hand disadvantages of the algorithm were also investigated.

• Перечень сокращений и обозначений
• ВВЕДЕНИЕ
• Анализ методов решения задачи
  • Медианный фильтр
  • Адаптивный медианный фильтр
  • Нечеткий фильтр
  • Фильтр с использованием тотального ca
  • Фильтр с условным ca и эволюционной стратегией
  • Сравнение методов решения задачи
• Постановка задачи устранения шумов и описание метода ее решения
  • Постановка задачи
  • Метод решения задачи
    • Изображения mri
    • Клеточный автомат
    • Математическое описание эволюционного алгоритма поиска фильтра
    • Математическое описание алгоритма устранения шумов
• ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА УСТРАНЕНИЯ ШУМОВ СОЛИ И ПЕРЦА НА ИЗОБРАЖЕНИИ МРТ
  • Обработка изображения
  • Реализация клеточного автомата
  • Реализация эволюционного алгоритма
• АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ АЛГОРИТМА
  • Схема эксперимента
  • Пример работы алгоритма
    • Эволюционный алгоритм поиска фильтра для МРТ мозга
    • Алгортим устранения шумов
  • Проведение эксперимента
    • Зависимость времени работы эволюционного алгоритма от разных размеров изображения и интенсивностей шумов ptrain
    • Зависимость сходимости эволюционного алгоритма от интенсивностей шумов обучения ptrain
    • Зависимость качества фильтрации psnr от интенсивностей шумов обучения ptrain
    • Зависимость качества фильтрации psnr от распределений шумов
    • Зависимость времени фильтрации от выбора алгоритма
• Заключение
• Список использованных источников
• Приложение: Набор изображений, используемых в работе