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• W1981469140 abstract "A novel class of nonlinear filters for image processing is proposed. This class is a combination of nonlinear mean and order statistic filters. Median, homomorphic, α-trimmed mean, nonlinear mean, order statistic, and linear filters can be considered as special cases of this class. The properties of these filters in the presence of different kinds of noise are investigated. It is shown that these filters can be used for the reduction of additive white noise, signal-dependent noise, and impulse noise. It is also shown that they preserve edges better than linear filters. Such filters can successfully be used as edge detectors, by appropriate adjustment of some of their parameters. Edge information can be used as an input to these filters to perform in an adaptive manner, changing their behaviour near the edges of an image. It is finally shown that many of the filters proposed have a reasonable (and in certain cases small) computational complexity. Definiert wird eine neue Klasse nichtlinearer Filter für die Bildverarbeitung. Hierbei handelt es sich um eine Kombination aus homomorpher Filterung und nichtlinearer Filterung unter Berücksichtigung einer geordneten Reihenfolge (ein besonderer Fall hiervon ist die Medianfilterung). Untersucht werden die Eigenschaften dieser Filter bei Anwesenheit verschiedenartiger Rauschsignale. Wie sich analytisch zeigen läßt, können derartige Filter dazu verwendet werden, additiv überlagertes weißes Rauschen, signalabhängiges Rauschen sowie impulsartiges Rauschen zu reduzieren. Es wird bewiesen, daß diese Filter die Information über die Kanten besser konservieren als lineare Filter. Durch geeignete Modifikation einiger Koeffizienten lassen sich solche Filter auch mit Erfolg als Kantendetektorfilter einsetzen. Die Danteninformation wiederum kann als Eingangssignal für die Filter zur Rauschunterdrückung dienen; hiermit läßt sich deren Verhalten im Bereich von Rändern im Bild gezielt beeinflussen. Insgesamt gesehen stellt diese Struktur ein adaptives Filter dar. Die Komplexität der vorgeschlagene Filter bezüglich des Rechenaufwandes ist mäßig, in einigen Fällen sogar gering. Une nouvelle classe de filtres non linéaire pour le traitement d'images est proposée. Cette classe est une combinaison de filtre non linéaire de moyenne et de statistique d'ordre. Les filtres, médian, homomorphique, moyenne arrimé en alpha, moyenne non linéaire, statistique d'ordre et linéaire peuvent être considérés commes des cas particuliers de cette classe. Les propriétés de ces filtres en présence de bruit de différent types sont examinées. Il est montré que ces filtres peuvent être utilisés pour réduire le bruit blanc additif, le bruit dépendant du signal, et le bruit impulsionnel. Il est également montré que ces filtres conservent les contours mieux que les filtres linéaires. De tels filtres peuvent être utilisés comme eétecteur de contour par un ajustement approprié de certains de leurs paramétres. L'information contour peut être utilisé comme entrée à ces filtres pour fonctionner d'une manière adaptative, changeant leur comportement au voisinage des contours dans une image. Il est finalement montré que la plupart des filtres proposés ont une complexité raisonable de calcul (même faible dans certains cas)." @default.
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