Ферритовые фильтры с защелкой на кабель для защиты от импульсных помех

Даже если устройство спроектировано с учетом присутствия помех и расположения элементов, предусмотрены заземление или фильтрация на плате, оно все равно может служить источником высокого уровня помех или быть восприимчивым к шумам при подсоединении других приборов с интерфейсным кабелем. В частности, поскольку кабели из-за большой длины обладают высокой удельной поверхностью, они могут излучать или принимать электромагнитные колебания. В этой связи, для подавления помех целесообразно применять специальные устройства, например, ферритовый фильтр с защёлкой на кабель (см. рисунок 1).

Внешний вид фильтра с защелкой на кабель показан на рисунке 1. Ферритовый фильтр с защелкой на кабель состоит из ферритового сердечника, который представляет собой две  половинки, помещенные в пластиковый гибкий корпус, характеризующийся долгим сроком службы. Данная конструкция позволяет закрепить его одним движением на кабеле без его отрезания.

Поскольку такой фильтр может быть установлен после сборки устройства, его применение становится особенно актуальным в случаях, когда проблемы с помехами происходят непосредственно перед транспортировкой. На рисунке 1 b представлен фильтр, который монтируется на кабель внутри устройства.

Фильтр с защелкой на кабель состоит из ферритового сердечника, который представляет собой две половинки, помещенные в пластиковый гибкий корпус, характеризующийся долгим сроком службы. Для заказа доступно большое количество типов изделий, выпускаемых в соответствии с диаметрами кабелей.

Тип синфазного фильтра

Когда говорят о фильтрах синфазных помех (далее будет сокращенно ФСП), часто имеют ввиду компонент, который устанавливается на печатную плату. Однако ферритовый фильтр с защелкой на кабель также является компонентом для устранения синфазных помех. В то же время, он подавляет только синфазные помехи, проходящие по интерфейсным кабелям, без ослабления дифференциальных токов.

По сравнению с фильтрами синфазных помех, в которых реализуется намотка проводом, компонент с защелкой на кабель вызывает небольшую, практически незначительную паразитную емкость или индуктивную связь. В этом случае, дифференциальный импеданс остается низким в широком диапазоне частот, и негативное влияние на качество сигналов практически отсутствует. Несмотря на то, что фильтры с застежкой на кабель обладают достаточно низкими значениями синфазного импеданса, они демонстрируют стабильные характеристики импеданса, поскольку отсутствует воздействие от распределенной паразитной емкости, вызванной обмоткой, и саморезонанс не появляется вплоть до частоты около 1 ГГц.

Регулировка величины обмотки

При намотке кабеля на фильтр с самозажимным механизмом в два или три оборота, эффективное сопротивление будет увеличено, что приведет к повышению степени затухания. Однако, поскольку количество обмотки повышается, величина паразитной емкости или индуктивной связи становится больше.

Наиболее эффективное количество провода может быть определено путем выбора разной величины обмотки.

Экспериментальное подтверждение эффекта снижения излучаемого шума

В качестве дополнения к сетевым адаптерам питания (АС), разнообразные периферийные устройства, такие как цифровые фотокамеры или мобильные телефоны, подключают при помощи различных интерфейсных кабелей к терминалам в виде переносных ПК. Фильтры с застежкой на кабель устанавливают на эти интерфейсные кабели, получают оценку их влияния на подавление помех.

Подключение силового кабеля переменного тока

Спектр излучения шума от мобильного телефона до и после подключения фильтра с самозажимным механизмом ZCAT1518-0730 к силовому кабелю представлен на рисунке 2. В этом тестировании кабель имел двойную обмотку вокруг фильтра. Результаты измерений представлены на рисунке 3. Перед установкой шум фиксировался в диапазоне частот от 250 до 600 МГц, едва удовлетворяя стандарту VCCI класса B. После установки ферритового фильтра с защелкой на кабель, шум был снижен ориентировочно на 5…10 ДБ.

Подключение мобильного телефона

Как показано на рисунке 4, переносной терминал был подключен к телефону с помощью эксклюзивного типа кабеля, фильтр ZCAT1518-0730 устанавливали на силовой кабель. Результаты измерений приведены на рисунке 5. Перед установкой фильтра шум фиксировался в широком диапазоне частот от 100 до 600 МГц. Как и в предыдущем тестировании после двойной обмотки эксклюзивного кабеля вокруг фильтра уровень шума был снижен до 5..10 дБ. Кроме того, было обнаружено, что помехи на частоте 600 МГц и выше, уровень которых не поменялся после установки фильтра, были вызваны другими источниками, а не кабелем.

Ферритовые фильтры с защелкой на кабель улучшают устойчивость к электростатическим разрядам

При установке фильтра с защелкой на кабель не только снижается уровень шума, но также уменьшается вероятность появления ошибок, вызванных внешними источниками помех, таких как скачки напряжения или статическое электричество.

Тест на ESD (электростатический разряд), основанный на международном стандарте IEC61000-4, для испытания устойчивости, проводился с целью исследования частоты или изменения количества ошибок до и после установки фильтра.

Электростатический разряд — это явление, которое происходит, когда электрический заряд, накопленный на поверхности тела вследствие таких причин, как трение с одеждой, разряжается при соприкосновении с корпусом электронного устройства. Помехоустойчивость — это сопротивление шуму от внешних источников.

Способ измерения

Как показано на рисунке 6 в рабочих условиях осуществлялось соединение переносного терминала и принтера. На переносном терминале (ПК) происходил разряд статического электричества. Условия, при которых происходили ошибки, были записаны. Электрический разряд проводили 10 раз с интервалом в одну секунду по отношению к разъему кабеля ( в месте соединения с кабелем) на стороне переносного терминала. Приложение разряда осуществлялось по методу контактного разряда в соответствии с международным стандартом IEC61000-4-2. Осциллограмма импульсного сигнала для тестирования, описанного в стандарте IEC61000-4-2 , представлена на рисунке 7. Испытательное напряжение (уровни разряда) составляло: 2 кВ, 4 кВ и 6 кВ.

Результаты тестирования

Результаты тестирования представлены в таблице 1. Когда фильтр еще не был установлен, при испытательном напряжении 4 кВ наблюдались такие ошибки как остановка некоторых операций принтера. При 6 кВ принтер полностью прекращал работу. При использовании фильтра ZCAT2035-0930A (одинарная обмотка) проблемы в результате выполнения операций при испытательном напряжении 4 кВ отсутствовали, а при 6 кВ было отмечено несколько ошибок в работе. При использовании фильтра с двойной обмоткой, ошибки не были обнаружены. Форма сигналов электростатического разряда до и после установки фильтра приведены на рисунке 8. Осуществлялась двойная обмотка.

Электростатический разряд был значительно ослаблен благодаря фильтру. Сигналы наблюдались в положении вблизи фильтра на кабеле между фильтром и принтером.

Снижение уровня шума под воздействием электростатического разряда в параллельной двухпроводной линии передачи данных

Эффект подавления помех при электростатическом разряде с использованием ферритового фильтра с защелкой на кабель оценивали экспериментально при его установке на параллельную двухпроводную линию. Сравнение проводили на примере фильтра, рассмотренного выше.

Установка для измерений

Установка для измерений приведена на рисунке 9. Два параллельных провода длиной 1 м были помещены на высоте 0,1 м от пластины заземления. Напряжение 6 кВ, сформированного электростатическим генератором, подавали на вход линии с помощью генератора электростатического разряда. Между электростатическим разрядом и линией появлялся контакт. Форма импульса статического электричества, генерируемая электростатическим генератором, соответствовала высокоскоростному пиковому напряжению с временем нарастания от 0,7 до 1 нс.

Фильтры ZCAT2035-0930A (ZCAT) и синфазный дроссель, устанавливаемый на плате, ZJYS51R5-2P (ZJYS) были установлены по середине параллельных проводов. Далее наблюдали изменение формы сигнала электростатического разряда на выходе. Как показано на рисунке 10, использовали два типа плат, на которых устанавливались компоненты ZJYS. Первая плата имела толщину 1 мм, слой из медной фольги на обратной стороне отсутствовал. Толщина второй платы составляла 0,3 мм, вся поверхность обратной стороны являлась пластиной заземления.

Эффект подавления импульсных помех высокого уровня

Форма импульса, наблюдаемая на выходе переносного терминала, показана на рисунке 11. Из данных рисунка 11 (а) видно, что примерно 40% помех было ослаблено после установки фильтра ZCAT. «Звон», сразу последовавший за подъемом напряжения, был также снижен. На рисунках 11 (b) и 11 (с) формы импульса в случаях, когда устанавливались компоненты ZJYS, показывают, что «звон» был снижен до того же уровня, что и в случае применения фильтра ZCAT, но при этом пиковое напряжение за время нарастания импульса не ослаблялось.

В частности, затухание на плате А практически отсутствовало. Для изучения причины такого явления были измерены емкости на входе/выходе печатных плат [A] и [B]. Результаты показали, что емкость платы [А] составляла приблизительно 0,1 пФ, а емкость платы [В] соответствовала 7,3 пФ. По-видимому, в плате [B], большая паразитная емкость появлялась между платой и слоем медной фольги на поверхности компонентов. Таким образом, электростатический шум попадал на выход благодаря этой емкости, как показано на рисунке 12. В качестве сравнения, частотные характеристики импеданса фильтра ZCAT для плат [A] и [B], которые были использованы для эксперимента, показаны на рисунке 13. Из графика видно, что фильтры ZCAT характеризуются более высоким уровнем подавления бросков напряжения, чем дроссели, устанавливаемые на плате. Это происходит в связи с тем, что ферритовые сердечники у таких дросселей не могут также легко насыщаться даже при высоком уровне перенапряжения ввиду их больших физических емкостей. Поскольку фильтры ZCAT не устанавливаются на плату, необходимо брать во внимание емкостную связь между входом и выходом.

Широкая линейка выпускаемых компонентов

В заключение, диаграмма выбора линейки фильтров серии ZCAT производства TDK показана в таблице 2. TDK предоставляет различные серии компонентов, охватывающих широкий спектр областей применения, от использования в кабелях общего назначения до плоских кабелей.

Применение	Тип	Диаметр кабеля, (мм)	Код заказа	Изображение
Кабели	Самозажимной механизм	3…5	ZCAT1325-0530A (-BK)
		4. ..7	ZCAT1730-0730A (-BK)
		6…9	ZCAT2035-0930A (-BK)
		8…10	ZCAT2235-1030A (-BK)
		10…13	ZCAT2436-1330A (-BK)
	Кабель крепится к корпусу нейлоновым ремешком	7 макс.	ZCAT1518-0730 (-BK)
		9 макс.	ZCAT2017-0930 (-BK)
		9 макс.	ZCAT2032-0930 (-BK)
		11 макс.	ZCAT2132-1130 (-BK)
		13 макс.	ZCAT3035-1330 (-BK)
Плоские кабели	20-жильные плоские кабели	12 макс.	ZCAT3618-2630D (-BK)
	26-жильные плоские кабели	13 макс.	ZCAT4625-3430D (-BK)
	40-жильные плоские кабели	17 макс.	ZCAT6819-5230D (-BK)

Сетевой фильтр для компьютера | Компьютер для чайников

Сетевой фильтр служит для защиты компьютера от высокочастотных, низкочастотных и импульсных помех, от перегрузок по току и короткому замыканию. Внешним видом он напоминает обыкновенный удлинитель с блоком розеток и выключателем. Если быть объективным, то сетевой фильтр применяется не только для защиты ПК, но и других сложных электронных приборов. Почему так важно подключать компьютер через это устройство?

Почему компьютер нужно подключать через сетевой фильтр

Заявленное напряжение в электрической сети составляет 220 вольт при частоте 50 Гц, и все домашние электронные устройства рассчитаны именно на эти параметры. На практике нередко бывает, что характеристики сети не выдерживаются. Электростанции поставляют электричество большому количеству потребителей, которые имеют разные запросы по мощности. При подключении или отключении больших нагрузок могут возникнуть перепады напряжения и частоты, возникать разного рода помехи. Эти негативные факторы могут вызвать отключение компьютера или его перезагрузку, а в худшем случае выходе из строя блока питания, материнской платы или других электронных компонентов ПК. Например, недалеко от вас находится завод, на котором большое количество электрооборудования, так или иначе, отрицательно влияющее на электрическую сеть. Проходящий грозовой фронт также вызывает высокочастотные импульсные помехи. Конечно, от прямого удара молнии сетевой фильтр не спасет, но от помех успешно оградит.

Таким образом, сетевой фильтр для компьютера – необходимый элемент вашего компьютера. Он улучшает характеристики электросети и сглаживает скачки напряжения.

Устройство сетевого фильтра

В качественных сетевых фильтрах для компьютера производитель устанавливает два электронных блока для фильтрации. Первый из них предназначен для сглаживания перепадов напряжения. Основным элементом здесь служит варистор – полупроводниковый прибор. Принцип его действия состоит в увеличении или уменьшении собственного сопротивления в зависимости от напряжения сети. При низком напряжении, варистор имеет высокое сопротивление, и ток через него не проходит. При увеличении напряжения до нормы, его сопротивление снижается, тем самым пропуская ток. Если же происходит резкое увеличение напряжение питающей сети, то его сопротивление быстро снижается, поглощая излишки напряжения.

Второй блок фильтрации – это элемент для максимального снижения высокочастотных помех и представляет собой конденсатор и катушку индуктивности, так называемый LC фильтр. Не вдаваясь в подробности школьного курса физики и основ электротехники, можно сказать, что в фильтрующем LC контуре, катушка индуктивности сглаживает резкие изменения тока, а конденсатор C подавляет высокочастотные колебания сети.

Важность подключения компьютера через  фильтр несомненна. Поэтому не задумывайтесь над вопросом: «нужен ли сетевой фильтр для компьютера?». Сетевой фильтр должен быть обязательно.

Поделиться.

Гибридный медианный фильтр для удаления импульсного шума – IJERT

Гибридный медианный фильтр для удаления импульсного шума

М. Нарасимха Рао С. Р. Нагесвараредди А. Лила Прасад

Магистр технических наук, доцент Бакалавр технических наук, студент Бакалавр технических наук, студент

Департамент ECE ASIST, Паритала, AP

Департамент ECE Департамент ECE

ASIST, Паритала, AP ASIST, Паритала, AP

V. Dilip Kumar

B.Tech, Student

CH. Sathyam P.S.N.M. Vinay

B.Tech, студент B.Tech, студент

Департамент ECE Департамент ECE

ASIST, Паритала, A.P ASIST, Паритала, AP

Департамент ECE ASIST, Паритала, AP

камере, обрабатываются и сохраняются в памяти. Во время этого процесса изображения искажаются из-за импульсных шумов. Пиксели изображения повреждаются из-за этих шумов. Шум возникает из-за ошибок передачи, неисправных элементов пикселей в датчиках камеры, сбойных ячеек памяти и ошибок синхронизации при аналого-цифровом преобразовании. Тогда наша цель — удалить этот тип шума в максимальном количестве, сохранив основные черты изображения. Обработка изображения состоит из множества фильтров для удаления импульсных шумов. Одним из фильтров является гибридный медианный фильтр, который является несколько улучшенной версией медианного фильтра, который удаляет шум лучше, чем медианный фильтр.

Ключевые слова: линейный фильтр, нелинейный фильтр, медианный фильтр, гибридный медианный фильтр.

1. ВВЕДЕНИЕ

   Изображения часто искажаются импульсным шумом из-за ошибок передачи, неисправных элементов пикселей в датчиках камеры, сбойных ячеек памяти и ошибок синхронизации при аналого-цифровом преобразовании. В большинстве приложений шумоподавление изображения имеет основополагающее значение для последующих операций обработки изображения. Целью удаления шума является подавление шума при сохранении деталей изображения. Для удаления импульсного шума было предложено множество методов. Шум — это возмущение значений пикселей. Шум возникает в сенсоре или в процессе формирования изображения. Шум может ухудшить визуальную интерпретацию. Шум можно удалить фильтрацией. Конечно, полностью убрать шум невозможно. Удаление шума, восстанавливает правильные значения пикселей.

   Общие фильтры, такие как средние фильтры, фильтры статистики порядка, используются для удаления шума в изображении.

   Фильтры изображения создают новое изображение из оригинала, оперируя значениями пикселей. Фильтры используются для подавления шума, повышения контрастности, поиска краев и локализации объектов. Если мы хотим улучшить качество изображений, мы можем использовать различные методы фильтрации, доступные при обработке изображений. Существуют различные фильтры, которые могут удалять шум с изображений, сохранять детали изображения и улучшать качество изображения. Общий шум, который содержит изображение, называется импульсным шумом. Импульсный шум — это шум соли и перца (изображение со случайными черными и белыми точками). Значит фильтр не идеален для удаления импульсного шума. Импульсный шум

   можно удалить фильтром статистики заказов. Медианный фильтр — это фильтр, удаляющий большую часть шума в изображении. Но есть усовершенствованный фильтр, называемый гибридным медианным фильтром, который сохраняет угол с удалением импульсного шума.

   К входному изображению добавляется шум любого типа, и изображение ухудшается. Ухудшения изображения не должно быть при обработке изображений. Для этого мы должны максимально удалить шум в изображении. Чтобы удалить это, мы используем различные типы фильтров. Импульсные шумы подразделяются на два основных типа:

   • Шум соли и перца (импульсы одинаковой высоты) значения импульса представлены как 0 и 255. Типичными источниками шума являются частицы пыли внутри камеры и перегретые или неисправные элементы ПЗС

   • Импульсный шум со случайными значениями (импульсы неравной высоты) значения импульса находятся в диапазоне от 0 до 255.

   • Удаление импульсов может быть очень хорошим в гибридном медианном фильтре.

   Таким образом, этот гибридный медианный фильтр удаляет почти импульсный шум из изображения 9.0005

   Блок-схема восстановления образа с помощью HMF

   Фильтр, удаляющий лишнее. Чтобы убрать шумы изображения, мы можем использовать фильтр, например:

   .

2. ФИЛЬТРЫ ДЛЯ Сглаживания ЛИНЕЙНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

   Одним из способов удаления шума является свертывание исходного изображения с помощью маски, представляющей фильтр нижних частот или операцию сглаживания. Например, маска Гаусса содержит элементы, определяемые функцией Гаусса. Эта свертка приводит значение каждого пикселя в более тесную гармонию со значениями его соседей. В общем

   Сглаживающий фильтр

   устанавливает для каждого пикселя среднее значение или средневзвешенное значение самого себя и его ближайших соседей; фильтр Гаусса — это всего лишь один из возможных наборов весов.

3. НЕЛИНЕЙНЫЕ ФИЛЬТРЫ ИЗОБРАЖЕНИЯ

   Медианный фильтр является примером нелинейного фильтра и, если он правильно спроектирован, очень хорошо сохраняет детали изображения. Чтобы запустить медианный фильтр: 1. рассмотреть каждый пиксель изображения,

   1. отсортировать соседние пиксели в порядке их интенсивности, 3. заменить исходное значение пикселя медианным значением из списка.

      1. Линейная фильтрация :-

         Линейная фильтрация — это фильтрация, при которой значение выходного пикселя является линейной комбинацией значений пикселей в окрестностях входного пикселя.

         Однако в некоторых случаях невозможно найти приемлемый линейный фильтр либо из-за того, что шум неаддитивен, либо из-за того, что шум не является гауссовым. Например, линейные фильтры могут удалять добавочный высокочастотный шум, если сигнал и шум не перекрываются в частотной области. Тем не менее, при двумерной обработке сигнала сигнал может иметь важные и структурированные высокочастотные компоненты, такие как края и мелкие детали при обработке изображения. В этом случае линейный фильтр нижних частот размыл бы острые края и дал бы плохие результаты. Вместо этого следует использовать нелинейные фильтры.

      2. Нелинейная фильтрация:-

         Нелинейные фильтры находят и удаляют данные, которые распознаются как шум. Алгоритм является «нелинейным», потому что он просматривает каждую точку данных и решает, являются ли эти данные шумом или достоверным сигналом. Если точка является шумом, она просто удаляется и заменяется оценкой, основанной на окружающих точках данных, а части данных, которые не считаются шумом, вообще не изменяются. Линейные фильтры, например, используемые в полосовом, высокочастотном и низкочастотном фильтрах, лишены такой возможности принятия решения и, следовательно, изменяют все данные.

         Нелинейные фильтры иногда также используются для удаления из данных характеристик с очень короткой длиной волны, но с высокой амплитудой. Такой фильтр можно рассматривать как фильтр подавления пиков шума, но он также может быть эффективен для удаления коротковолновых геологических особенностей. Восстановление изображения — это операция получения поврежденного/зашумленного изображения и оценки чистого исходного изображения. Коррупция может проявляться во многих формах, таких как шум при движении.

4. СРЕДНЯЯ ФИЛЬТРАЦИЯ

   Медианная фильтрация — это метод нелинейной фильтрации, который хорошо известен своей способностью удалять шум импульсного типа, сохраняя при этом резкие края. Медианный фильтр — это фильтр статистики заказов. Также фильтр среднего используется для удаления импульсного шума. Фильтр среднего заменяет среднее значение пикселей, но не сохраняет детали изображения. Некоторые детали удаляются средним фильтром. Но в медианном фильтре мы не заменяем значение пикселя средним значением соседних пикселей, а заменяем медианой этих значений. Медиана вычисляется путем сортировки всех значений пикселей из окружающего окружения в числовом порядке, а затем замены рассматриваемого пикселя значением среднего пикселя.

   В медианном фильтре значение пикселя точки p заменяется медианой значения пикселя 8-окрестности

   точки с. Работу этого фитера можно выразить как:

   123	125	126	130	140
   122	124	126	127	134
   118	120	150	125	134
   119	115	119	123	133
   111	116	110	120	130

   Рис. Пиксели изображения

   Значения соседства: 115 119 120 123 124 125 126 127 150.

   Среднее значение: 124.

   Медианный фильтр дает наилучшие результаты, когда доля импульсного шума составляет менее 0,1%. При увеличении количества импульсного шума медианный фильтр дает не лучший результат. Поскольку ребра искажены минимально, медианные фильтры можно применять повторно, если это необходимо. Медианный фильтр имеет тенденцию сохранять различия в яркости между шагами сигнала, что приводит к минимальному размытию региональных границ. Медианный фильтр также имеет тенденцию сохранять положение границ на изображении, что делает этот метод полезным как для визуального изучения, так и для измерения. Кроме того, применение медианного фильтра может повторяться до тех пор, пока в отфильтрованном изображении больше не будет изменений. Несколько применений медианного фильтра (с меньшими масками окрестности) могут улучшить подавление шума за счет потери деталей изображения. При повторном применении фильтра может произойти пастеризация.

   Обычно медианные фильтры не используются для пространственного подавления зернистости, поскольку зернистый шум не является импульсивным. Зато нашли широкое применение в подавлении импульсных шумов. Медианная фильтрация также используется в телевизионных приложениях, например, при генерации последовательности изображений с прогрессивной разверткой из чересстрочного оригинала. В отличие от фильтрации сверткой (линейной фильтрации), нелинейная фильтрация использует соседние пиксели по нелинейному закону. Медианный фильтр (частный случай ранговой фильтрации), который используется в этом упражнении, является классическим примером таких фильтров. Как и линейные фильтры, нелинейный фильтр выполняется с использованием окрестности.

5. ДЛЯ СОЗДАНИЯ ШУМА

   Загрузите изображение BOATS.BMP. Обновите браузер пути. Цель состоит в том, чтобы сравнить эффекты линейной и нелинейной фильтрации, используемые для уменьшения шума в исходном изображении. Функция Matlab в шуме позволяет добавлять к изображению различные классические шумы. Используйте эту функцию для вычисления зашумленного изображения ЛОДОК (используйте шум соли и перца).

   Мы хотим уменьшить шум на изображении. Рассмотрим (3*3) усредненный фильтр для уменьшения шума.

   Теперь мы хотим уменьшить шум, используя медианную фильтрацию (3*3). Вы можете реализовать эту фильтрацию с помощью функции Matlab medfilt2. Объясните, как работает эта функция. Обработайте зашумленное изображение, выполнив эту медианную фильтрацию, и визуализируйте результаты. Объясните различия

   между этими результатами и результатами линейной фильтрации.

   Изображение шума

   Шум из соли и перца состоит из случайных пикселей, которые устанавливаются в черный или белый цвет (крайние значения диапазона серого). Этот тип импульсного шума может быть создан при оцифровке изображения или во время передачи изображения.

   Шумное изображение, отфильтрованное усредняющим фильтром 3 на 3

   Шум «соль-и-перец» существенно не уменьшился. Мы все еще можем легко различить зашумленные пиксели. Каждое значение выходного пикселя является средним значением всех значений его соседних пикселей, поэтому, когда зашумленный пиксель включен в соседство; его экстремальное значение (0 и 255) используется для вычисления среднего значения:

   Рис. 5: окно на изображении с шумом (255)

   Все пиксели этого изображения имеют значение яркости 8, кроме одного зашумленного пикселя, который имеет значение яркости 255. Выходное значение окружающего пикселя (и всех пикселей, окружение которых содержит значение 255) равно: (8 *8+255)/9=35. Таким образом, выходное значение этого пикселя не является репрезентативным для его окрестности, шум недостаточно снижен. Эта линейная фильтрация не подходит для уменьшения импульсного шума.

   Шумное изображение, отфильтрованное медианным фильтром 3 на 3

   Шум соли и перца значительно снижен. Эта медианная фильтрация лучше удаляет шум с меньшим размытием краев. Фильтр сортирует соседние значения пикселя; тогда выходное значение является медианным значением всех этих отсортированных значений (нелинейный оператор):

   Рассмотрим предыдущий пример: значения пикселей отсортированы по возрастанию: 0, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8 и 255. Среднее значение равно 8. Крайние значения яркости 0 и 255 имеют не влияет на выходное значение при использовании этой нелинейной фильтрации. Медианная фильтрация эффективна для уменьшения импульсного шума.

6. ГИБРИДНЫЙ СРЕДНИЙ ФИЛЬТР

   Это еще один тип нефильтрующей и расширенной версии медианного фильтра. Удаление импульсного шума значительно улучшено гибридным медианным фильтром. Здесь можно рассчитать медианное значение соседей в форме X, + и медианное значение, которое они добавляют к исходному медианному значению.

   Hybrid median filter — оконный фильтр нелинейного класса, легко удаляющий импульсные помехи с сохранением границ. По сравнению с базовой версией гибридного медианного фильтра он обладает лучшими характеристиками сохранения углов. Основная идея фильтра заключается в том, что для любых элементов сигнала (изображения) применяется медианный метод, несколько раз меняя форму окна, а затем берется медиана полученных медианных значений. Гибридный медианный фильтр использует две медианы: по X и по + с центром в пикселе. Результатом является медиана этих двух медиан и исходное значение пикселя.

   Мотивация: сохраняет углы

   B = hmf (A, n) выполняет гибридную медианную фильтрацию матрицы A с использованием поля N X N. Гибридный медианный фильтр сохраняет края лучше, чем квадратное ядро ​​(сосед

   пикселей) медианный фильтр, потому что это трехступенчатая операция ранжирования: данные из разных пространственных направлений ранжируются отдельно. Вычисляются три медианных значения: MR — это медиана горизонтальных и вертикальных R пикселей, а MD — это медиана диагональных D пикселей. Отфильтрованное значение является медианой двух медианных значений и центрального пикселя C: медиана ([MR, MD, C]).

   Например, для N = 5

   Y = медиана {MR, MD, C}

   Алгоритм гибридного медианного фильтра:

   1. Разместить над элементом поперечное окно;

   2. Элементы захвата;

   3. Элементы заказа;

   4. Возьмите средний элемент;

   5. Поместить +-окно над элементом;

   6. Элементы захвата;

   7. Элементы заказа;

   8. Возьмите средний элемент;

   9. Поднять результат в точке 4, 8 и сам элемент;

   10. Элементы заказа;

   11. Возьмите средний элемент.

   У всех оконных фильтров есть проблема. Это обработка краев. Если вы поместите окно над элементом на краю, часть окна будет пустой. Чтобы заполнить пробел, сигнал должен быть расширен. Для гибридного медианного фильтра есть хорошая идея симметрично расширить изображение. Другими словами, мы добавляем строки вверху и внизу изображения и добавляем столбцы слева и справа от него. Преимущество гибридного медианного фильтра заключается в сохранении углов и других особенностей, которые устраняются медианным фильтром 3 x 3 и 5 x 5. При повторном применении гибридный медианный фильтр не слишком сглаживает детали изображения (в отличие от обычных медианных фильтров) и обычно обеспечивает превосходное визуальное качество отфильтрованного изображения. Одно из преимуществ гибридного медианного фильтра связано с его адаптивным характером, что позволяет фильтру работать лучше, чем стандартный медианный фильтр, с информацией о быстро движущихся изображениях небольшого пространственного размера.

7. ПРИМЕР МОДЕЛИРОВАНИЯ

   Пример показывает, что при наличии шума к исходному изображению риса добавляется шум. Что тогда происходит с изображением. И как это изображение фильтруется?. Линейный фильтр (усредняющий фильтр) фильтрует изображение, но сглаживает его. Медианный фильтр является нелинейным фильтром, обеспечивающим хорошие характеристики удаления шума. Гибридный медианный фильтр дает лучшие характеристики, чем медианный фильтр.

8. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этой статье основной целью является удаление импульсного шума из изображения с помощью гибридного медианного фильтра. Импульсный шум можно эффективно удалить и сгладить все шумы, кроме импульсных. Гибридные медианные фильтры имеют некоторые преимущества при обработке изображений. При повторном применении гибридный медианный фильтр не слишком сглаживает детали изображения. Возможна обработка краев. Гибридный срединный фильтр сохраняет края лучше, чем срединный фильтр. Полезно только удалить только импульсный шум; это нелинейный фильтр, высокая стоимость вычислений. Поэтому, чтобы избежать этих недостатков, были обнаружены новые фильтры.

ССЫЛКИ:

1. Г-н Ракеш М.Р., г-н Аджея Б. и г-н Мохан А.Р. Гибридный медианный фильтр для удаления импульсного шума из изображения при восстановлении изображения, IJAREEIE Trans. Акустика, речь, обработка сигналов, том. ASSP-23, стр. 552-557, декабрь 2013 г.

2. Н. С. Джаянт, Методы сглаживания на основе усреднения и медианы для улучшения качества цифровой речи при наличии ошибок передачи, IEEE Trans. Комм., вып. COM-24, стр. 1043-1045, сентябрь 1976 г.

3. В. К. Пратт, Медианная фильтрация, в полугодовом отчете, Институт обработки изображений, Univ. Южной Калифорнии, сентябрь 1975 г., стр.

   .

4. Тян С.Г., Неподвижные точки бегущих медиан (неопубликованный отчет), Деп. Электр. англ. Электрофизика, Политехнический ин-т. Нью-Йорк, Бруклин, Нью-Йорк, 1977.

5. Б. Юстуссон, Статистические свойства медианных фильтров при обработке сигналов и изображений (неопубликованный отчет), Math.

   инст., Королевский инст. Of Technology, Стокгольм, Швеция, 19 декабря.77.

6. Гонсалес и Вудс, Цифровая обработка изображений, 2-е издание, Prentice Hall, 2002.

[PDF] Кватернионный переключающий фильтр для подавления импульсных шумов в цветном изображении

• title={Кватернионный переключающий фильтр для подавления импульсных шумов в цветном изображении}, автор={Синь Гэн, Сяогуан Ху и Цзинь Сяо}, журнал={Обработка сигнала.}, год = {2012}, громкость = {92}, страницы = {150-162} }
  • Xin Geng, Xiaoguang Hu, Jin Xiao
  • Опубликовано в 2012 г.
  • Engineering
  • Signal Process.

  Просмотр через Publisher

  stupros.com

  A Переключение векторного медианного фильтра для удаления импульсного шума из цветных изображений

  Представлен новый фильтр для удаления импульсного шума из цветного изображения, основанный на модификации медианы абсолютных отклонений от медианы (MAD) и объединяет преимущества кватернионного выражения цветных изображений, которые сохраняют векторную природу, рассматривая ее как единое целое, и надежное обнаружение импульса с помощью MAD.

  Переключающий фильтр на основе кватернионов для шумоподавления цветного изображения.

• 2014

Двухступенчатый векторный фильтр с переключением кватернионов для удаления шумов цветовых импульсов

• Lianghai Jin, Zhiliang Zhu, Xiangyang Xu, Xiang Li

• Engineering Process

  Signal 9000.

• 2016

Подавление импульсного шума в цветных изображениях с помощью кватернионного преобразования и векторной медианной фильтрации

• Рабиу Амину, Э. Мванги, Э. Ндунгу

• Инженерное дело

• 2018

Изображения часто искажаются импульсным шумом из-за электронных помех, эффектов переключения, неисправных устройств с зарядовой связью, плохого сбора или записи и канал деградации окружающей среды. Это…

Адаптивный ранговый взвешенный коммутационный фильтр для удаления импульсных шумов на цветных изображениях

• Б. Смолка, К. Малик, Дариуш Малик

• Инженерия, информатика

  Journal of Real-Time Image Processing

• 2012

Представлен новый подход к проблеме удаления импульсного шума в цветных цифровых изображениях, основанный на взвешенных ранговых мерах кумулятивного несходства пикселей, что позволяет применять его в приложения реального времени.

Двухэтапный кватернионный векторный медианный фильтр для удаления импульсного шума в цветных изображениях

В этом исследовании представлен новый алгоритм двухэтапной фильтрации для удаления импульсного шума в цветных изображениях. Теория кватернионов используется для представления различий в интенсивности и цветности двух цветов… 9(ICCSS)

2014

Моделирование и сравнение показывают, что новая мера цветового различия, основанная на кватернионном представлении и алгоритме фильтрации, обладает превосходными характеристиками при обнаружении и удалении импульсного шума.

Гибридные векторные фильтры на основе маргинального упорядочения для подавления импульсного шума в цветных изображениях

Эксперименты показывают, что предложенный подход к фильтрации более эффективен для подавления многоканального импульсного шума в цветных изображениях, а его вычисление более эффективно, чем вычисление состояния -art основные векторные фильтры.

Гибридные векторные фильтры на основе маргинального упорядочения для подавления импульсного шума в цветных изображениях

Для подавления импульсного шума в цветных изображениях в этой статье представлен гибридный базовый векторный фильтр и его переключающие расширения. Используя надежные компоненты маргинального фильтра…

Переключение фильтра импульсного шума на основе лапласовской свертки и группировки пикселей для цветных изображений

• Jing Gao, Zengquan Du, Zaifeng Shi, Zehao Xu, Qingjie Cao, R. Tang

• Engineering

  Signal Image Video Process.

• 2018

Новый переключающий фильтр, состоящий из трех шагов для восстановления цветных изображений, искаженных импульсным шумом, который обеспечивает лучшую производительность, чем сравнительные методы, с точки зрения отношения пикового сигнала к шуму и структурного сходства.

ПОКАЗАНЫ 1-10 ИЗ 41 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантность Наиболее влиятельные документыНедавность

Эффективный детектор цветовых импульсов и его применение к цветным изображениям Предлагаемый алгоритм обеспечивает значительное улучшение по сравнению со многими существующими методами векторной фильтрации в подавлении импульсов с различным коэффициентом шума.

Удаление цветового импульсного шума на основе кватернионного представления и статистики порядка направленного вектора

• Lianghai Jin, Hong Liu, Xiangyang Xu, E. Song

• Engineering

  Signal Process.

• 2011

Модифицированный коммутационный медианный фильтр для удаления импульсных помех

• Гайхуа Ван, Дехуа Ли, Вейминь Пан, Чжаосян Цзан

• Инженерное дело

  Процесс обработки сигналов.

• 2010

Локальный самоадаптирующийся нечеткий фильтр для удаления импульсного шума в цветных изображениях

• С. Морильяс, В. Грегори, Г. Перис-Фахарнес, А. Сапена

• Инженерное дело

  Процесс обработки сигналов.

• 2008

Фильтрация цветного изображения на основе кватернионов для подавления импульсного шума зашумленные пиксели, что гарантирует, что пиксели с разной вероятностью загрязнения вносят разный вклад в выходные данные фильтра.

Профильтр изображений с быстрым импульсивным шумом с использованием нечетких метрик

• S. Morillas, V. Gregori, G. Peris-Fajarnés, P. Carmona

• ИМПРИИ

• 2005

999999904

0404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404040404

. обнаружение и удаление импульсных шумов на цветных изображениях

• Б. Смолка, А. Чидзинский

• Инженерия, информатика

  Real Time Imaging

• 2005

Векторные сигма-фильтры для обнаружения и удаления цветных шумов на изображениях0405

Нелинейная векторная фильтрация для удаления импульсного шума из цветных изображений

Представлен всесторонний обзор 48 фильтров для удаления импульсного шума из цветного изображения и даны рекомендации по выбору фильтра с учетом определенных требований.

Быстродействующий адаптивный фильтр подавления импульсного шума на основе подобия

• Б.