Методи та алгоритми комплексування зображень і теплових сигналів

Abstract

У роботі розглянуто можливі підходи до поліпшення якості формування сигналів зображень як у світлий, так і в темний період доби, а також зменшення впливу шумів, завад та артефактів на характеристики сигналів зображень. Запропоновано використовувати вейвлет-область для аналізу теплових та сигналів зображень із подальшим їх можливим комплексуванням. Вказано основні особливості формування таких сигналів. Показано, що запропонований підхід дає змогу покращити якісні характеристики сигналів зображень, особливо в темний період часу, а також забезпечити ефективне їх оброблення, пов’язане із фільтруванням, компресією, масштабуванням та зміною контрастності. Здійснено порівняння отриманих результатів запропонованого методу з іншими аналогічними підходами до оброблення сигналів.This paper considers possible approaches to improving the quality of image signal formation both in the light and in the dark period of the day, as well as reducing the influence of noise, interference and artifacts on the characteristics of image signals. It is proposed to use the wavelet domain for the analysis of thermal and image signals with their subsequent possible complexation. The main features of the formation of such signals are indicated. It is shown that the proposed approach allows to improve the quality characteristics of image signals, especially in the dark period of time, as well as to ensure their effective processing related to filtering, compression, scaling and contrast change. A comparison of the obtained results of the proposed method with other existing similar signal processing approaches is given.