Технология повышения детализации изображений с нелинейной коррекцией высокоградиентных фрагментов
Автор: Фурсов Владимир Алексеевич, Гошин Егор Вячеславович, Медведева Ксения Сергеевна
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов
Статья в выпуске: 3 т.43, 2019 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена проблеме улучшения качества изображений, регистрируемых с помощью оптических приборов низкого разрешения, в том числе дифракционных регистрирующих приборов. Предлагается двухэтапная технология коррекции изображений. На первом этапе осуществляется коррекция с использованием линейного КИХ-фильтра с центрально-симметричным частотным откликом в виде отрезков квадратичной и экспоненциальной функций. Полученное изображение затем подвергается обработке нелинейным фильтром, который осуществляет компьютерное ретуширование участков изображений, характеризующихся заметным перепадом яркости. Преобразованию подвергаются лишь отсчёты, в которых модуль среднего значения градиентов в различных направлениях достаточно высокий, то есть находятся на границах областей с различным уровнем яркости. Это позволяет избежать усиления шумов в области фона, что характерно для традиционных фильтров. Приводятся примеры реализации, показывающие возможность достижения высокой резкости и иллюстрирующие простоту настройки фильтра по визуальному восприятию.
Цифровая обработка изображений, ких-фильтр, нелинейный фильтр, центрально-симметричный частотный отклик, слепая идентификация
Короткий адрес: https://sciup.org/140246476
IDR: 140246476 | DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-3-484-491
Technology of enhancing image detalization with nonlinear correction of highly gradient fragments
The article is devoted to the problem of improving the quality of images recorded using low-resolution optical instruments, including diffraction-based cameras. A two-stage image correction technology is proposed. At the first stage, the correction is carried out using a linear FIR filter with a centrally symmetric frequency response in the form of quadratic and exponential functions. The resulting image is then processed with a non-linear filter that performs computer retouching of image areas characterized by a noticeable brightness difference. This procedure is only performed on those pixels in which the absolute value of gradients in different directions is sufficiently high, that is, they are located on the borders of areas with different intensity levels. This allows us to avoid noise amplification in the background, which is typical of traditional filters. The examples of the implementation are provided, showing the possibility of achieving high sharpness and illustrating how the filter can be adjusted by visual perception.
Список литературы Технология повышения детализации изображений с нелинейной коррекцией высокоградиентных фрагментов
- Прэтт, У. Цифровая обработка изображений. Кн. 2/У. Прэтт. -Пер. с англ. -М.: Мир, 1982. -480 с.
- Lagendijk, R. Basic methods for image restoration and identification/R. Lagendijk, J. Biemond. -London: Academic Press, 2000.
- Computer image processing. Part II: Methods and algorithms/A.V. Chernov, V.M. Chernov, M.A. Chicheva, V.A. Fursov, M.V. Gashnikov, N.I. Glumov, N.Yu. Ilyasova, A.G. Khramov, A.O. Korepanov, A.V. Kupriyanov, E.V. Myasnikov, V.V. Myasnikov, S.B. Popov, V.V. Sergeyev, V.A. Soifer; ed. by V.A. Soifer. -VDM Verlag Dr. Müller. -2010. -584 p. - ISBN: 978-3-6391-7545-5
- Nikonorov, A. Comparative evaluation of deblurring techniques for Fresnel lens computational imaging/A. Nikonorov, M. Petrov, S. Bibikov, Y. Yuzifovich, P. Yakimov, N. Kazanskiy, R. Skidanov, V. Fursov//2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR). -2016. -P. 775-780. - DOI: 10.1109/ICPR.2016.7899729
- Никоноров, А.В. Реконструкция изображений в дифракционно-оптических системах на основе свёрточных нейронных сетей и обратной свёртки/А.В. Никоноров, М.В. Петров, С.А. Бибиков, В.В. Кутикова, А.А. Морозов, Н.Л. Казанский//Компьютерная оптика. -2017. -Т. 41, № 6. -С. 875-887. - DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-6-875-887
- Steve, A. FIR filter design by windowing: Concepts and the rectangular window /A. Steve. -2016. -URL: https://www.allaboutcircuits.com/technical-articles/finite-impulse-response-filter-design-by-windowing-part-i-concepts-and-rect/(request date 29.05.2016).
- Petrou, M. Image processing: the fundamentals/M. Petrou, C. Petrou. -2nd ed. -Chichester, West Sussex: John Wiley& Sons Ltd, 2010. -818 p. -
- ISBN: 978-0-470-74586-1
- Nikonorov, A. Correcting color and hyperspectral images with identification of distortion model/A. Nikonorov, S. Bibikov, V. Myasnikov, Y. Yuzifovich, V. Fursov//Pattern Recognition Letters. -2016. -Vol. 83, Issue 2. -P. 178-187. - 1016/j.patrec.2016.06.027.
- DOI: 10.1016/j.patrec.2016.06.027
- Баврина, А.Ю. Метод параметрического оценивания оптико-электронного тракта системы дистанционного формирования оптического изображения/А.Ю. Баврина, В.В. Мясников, А.В. Сергеев//Компьютерная оптика. -2011. -Т. 35, № 4. -С. 500-507.
- Lagendijk, R. Basic methods for image restoration and identification/R. Lagendijk, J. Biemond. -London: Academic Press, 2000.
- Saad, E. Defocus blur-invariant scale-space feature extractions/E. Saad, K. Hirakawa//IEEE Transactions on Image Processing. -2016. -Vol. 25, Issue 7. -P. 3141-3156.
- Tian, D. Coupled learning for facial deblur/D. Tian, D. Tao//IEEE Transactions on Image Processing. -2016. -Vol. 25, Issue 2. -P. 961-972.
- Peng, Y.-T. Underwater image restoration based on image blurriness and light absorption/Y.-T. Peng, P.C. Cosman//IEEE Transactions on Image Processing. -2017. -Vol. 26, Issue 4. -P. 1579-1594.
- Zhu, X. Estimating spatially varying defocus blur from a single image/X. Zhu, S. Cohen, S. Schiller, P. Milanfar//IEEE Transactions on Image Processing. -2013. -Vol. 22, Issue 12. -P. 4879-4891.
- Yan, R. Blind image blur estimation via deep learning/R. Yan, L. Shao//IEEE Transactions on Image Processing. -2013. -Vol. 25, Issue 4. -P. 1910-1921.
- Huang, J. A robust deblurring algorithm for noisy images with just noticeable blur/J. Huang, H. Feng, Z. Xu, Q. Li, Y. Chen//Optik. -2018. -Vol. 168. -P. 577-589.
- Tan, J. Mobile-deblur: A clear image will on the smart device/J. Tan, K. Yang, S. Song, T. Xing, D. Fang//2017 3rd International Conference on Big Data Computing and Communications (BIGCOM). -2017. -P. 97-105.
- Mustaniemi, J. Fast motion deblurring for feature detection and matching using inertial measurements/J. Mustaniemi, J. Kannala, S. Särkkä, J. Matas, J. Heikkilä//2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). -2018. -P. 3068-3073.
- Aittala, M. Burst image deblurring using permutation invariant convolutional neural networks/M. Aittala, F. Durand//Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). -2018. -P. 731-747.
- Almeida, M. Blind and semi-blind deblurring of natural images/M. Almeida, L. Almeida//IEEE Transactions on Image Processing. -2010. -Vol. 19, Issue 1. -P. 36-52.
- Фурсов, В.А. Разработка мобильного приложения для коррекции динамических искажений на изображениях/В.А. Фурсов, Э.Ф. Фатхутдинова//Научный сервис в сети Интернет: труды XX Всероссийской научной конференции. -2018. -С. 468-479. -
- DOI: 10.20948/abrau-2018-23
- Fursov, V.A. Identification of square-exponential FIR-filter parameters in the absence of a test image/V.A. Fursov//Procedia Engineering. -2017. -Vol. 201. -P. 206-212. -
- DOI: 10.1016/j.proeng.2017.09.611
- Фурсов, В.А. Построение КИХ-фильтров в заданном параметрическом классе частотных характеристик для коррекции дефокусировки/В.А. Фурсов//Компьютерная оптика. -2016. -Т. 40, № 6. -С. 878-886. -
- DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-6-878-886
- Фурсов, В.А. Построение квадратично-экспоненциальных КИХ-фильтров с расширенной средней областью частотного отклика/В.А. Фурсов//Компьютерная оптика. -2018. -Т. 42, № 2. -С. 297-305. -
- DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-2-297-305
