Технология повышения детализации изображений с нелинейной коррекцией высокоградиентных фрагментов

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.

Еще

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

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
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp