ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΚΑΙ ΥΛΟΠΟΙΗΣΗ ΜΗ-ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΦΙΛΤΡΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΩΝ

Abstract

IN THIS DISSERTATION, WE FOCUS ON TWO NONLINEAR FILTER CLASSES, NAMELY, THE ORDER STATISTIC FILTERS AND THE NONLINEAR MEAN FILTERS, AND WE STUDY THEIR OPTIMAL DESIGN AND IMPLEMENTATION AS WELL AS THEIR APPLICATION TO NOISE REMOVAL IN IMAGES. ANOTHER BASIC PROBLEM THAT IS ADDRESSED IS THE DESIGN OF ADAPTIVE FILTER STRUCTURES FOR THE ABOVE-MENTIONED FILTER CLASSES. THREE DIFFERENT METHODS FOR THE ADAPTATION OF FILTER COEFFICIENTS ARE EXAMINED: THE LEAST MEAN SQUARES (LMS) ALGORITHM THAT HAS BEEN BORROWED FROM ADAPTIVE FILTER THEORY, SIGNAL-ADAPTIVE TECHNIQUES SUCH AS A VARIANT OF SIGNAL-ADAPTIVE MEDIAN FOR THE ADAPTATION OF THE L2 MEAN FILTER AS WELL AS NEURAL NETWORK TECHNIQUES SUCH AS VARIANTS OF LEARNING VECTOR QUANTIZER BASED ON THE L2 MEAN AND "SPLIT-MERGE" STATISTICAL TESTS.

ΣΤΗ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΑΥΤΗ, ΕΠΙΚΕΝΤΡΩΝΟΜΑΣΤΕ ΣΕ ΔΥΟ ΟΙΚΟΓΕΝΕΙΕΣ ΜΗ-ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΦΙΛΤΡΩΝ, ΤΑ ΦΙΛΤΡΑ ΔΙΑΤΕΤΑΓΜΕΝΩΝ ΔΕΙΓΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΤΑ ΦΙΛΤΡΑ ΜΗ-ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΜΕΣΩΝ. ΜΕΛΕΤΟΥΜΕ ΤΗ ΒΕΛΤΙΣΤΗ ΣΧΕΔΙΑΣΗ-ΤΩΝ ΚΑΙ ΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΓΗ-ΤΩΝ ΣΤΗΝ ΚΑΤΑΣΤΟΛΗ ΘΟΡΥΒΟΥ ΣΕ ΕΙΚΟΝΕΣ. ΕΝΑ ΑΛΛΟ ΒΑΣΙΚΟ ΠΡΟΒΛΗΜΑ ΠΟΥ ΤΙΘΕΤΑΙ ΕΙΝΑΙ, Η ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΠΡΟΣΑΡΜΟΣΤΙΚΩΝ ΔΟΜΩΝ ΓΙΑ ΤΙΣ ΠΡΟΑΝΑΦΕΡΘΕΙΣΕΣ ΟΙΚΟΓΕΝΕΙΕΣ ΜΗ-ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΦΙΛΤΡΩΝ. ΤΡΕΙΣ ΔΙΑΦΟΡΕΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΡΟΣΑΡΜΟΓΗ ΤΩΝ ΣΥΝΤΕΛΕΣΤΩΝ ΤΩΝ ΦΙΛΤΡΩΝ ΕΞΕΤΑΖΟΝΤΑΙ: Ο ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΣ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΜΕΣΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ ΠΟΥ ΕΧΕΙ ΠΑΡΘΕΙ ΑΠΟ ΤΗ ΘΕΩΡΙΑ ΤΩΝ (ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ) ΠΡΟΣΑΡΜΟΣΤΙΚΩΝ ΦΙΛΤΡΩΝ, ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΠΟΥ ΠΡΟΣΔΙΟΡΙΖΟΝΤΑΙ ΣΤΙΣ ΙΔΙΟΤΗΤΕΣ ΤΟΥ ΣΗΜΑΤΟΣ, ΟΠΩΣ ΜΙΑ ΠΑΡΑΛΛΑΓΗ ΤΟΥ SIGNAL-ADAPTIVE MEDIAN ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΡΟΣΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥ L2 ΜΕΣΟΥ, ΚΑΘΩΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ, ΟΠΩΣ ΠΑΡΑΛΛΑΓΕΣ ΤΟΥ ΕΚΠΑΙΔΕΥΟΜΕΝΟΥ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΙΚΟΥ ΚΒΑΝΤΙΣΤΗ ΠΟΥ ΒΑΣΙΖΟΝΤΑΙ ΣΤΟΝ L2 ΜΕΣΟ ΚΑΙ ΣΕ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΟΥΣ ΕΛΕΓΧΟΥΣ "ΔΙΑΣΠΑΣΗΣ-ΣΥΓΧΩΝΕΥΣΗΣ".