Zpracování obrazu pro digitální holografii

Abstract

Digitální holografie je jednou ze tří nových, slibných 3-D zobrazovacích metod, které výbor JPEG zvažuje pro budoucí standardizaci jako JPEG Pleno. Už nyní se digitální holografie používá v odvětvích jako je věda, inženýrství, bezpečnost nebo zábavní průmysl. Než bude však možné tuto novou zobrazovací metodu plně využít, je třeba vyřešit jeden specifický problém a sice strukturní (speckle) šum. Už bylo navrženo a otestováno několik metod na odstranění tohoto šumu, ale pouze několik prací se zabývalo problémem objektivního hodnocení kvality těchto metod. V této práci je čtenář nejdříve seznámen s konceptem digitální holografie a poté následuje praktický experiment v prostředí MATLAB, který je zaměřen na objektivní hodnocení kvality filtrace několika obrazových filtrů jako například Block-matching 3-D filtr (BM3D), Frostův filtr anebo Wienerův filtr. Hodnocení je založeno na nově vytvořené metodě zvané Non-Local & Difference Variance Measure (NLDVM), která je v této práci předložena. Tato metoda hodnotí nejen kvalitu filtrace, ale zároveň může být upravena tak, aby brala v potaz také rychlost filtrace. Na základě provedeného experimentu byly nalezeny nejúčinnější filtry, jak na základě kvality, tak na základě poměru výkonu a času. Ostatní filtry byly seřazeny na základě jejich výkonu v experimentu.

Digital holography is one of the three new promising 3-D imaging methods, which are being considered by the JPEG Committee for a future standardization as JPEG Pleno. Digital holography is already being used in many different fields such as science, engineering, security or entertainment. However, before a wider use of this new imaging method one specific issue needs to be addressed, which is the speckle noise. Several speckle denoising techniques have already been proposed and tested but there are only a few works which address the problem of evaluating the quality of these techniques. In this work, the reader is first acquainted with the concept of the digital holography which is then followed by a practical experiment in the MATLAB environment to objectively evaluate the denoising quality of several image filters, e.g., Block-matching 3-D filter (BM3D), Frost filter or Wiener filter. The evaluation is based on an entirely new method called Non-Local & Difference Variance Measure (NLDVM), which is proposed in this work. This method does not only evaluate the filtering quality but can also be altered to take the speed of the filtering into the account. Based on the conducted experiment the best performing filters were found in both the quality and the quality/time ratio categories with the other filters ranked according to their respective performance in the experiment.