DOI 10.17586/0021-3454-2021-64-10-811-820
УДК 681.772.7
МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ ДЛЯ РАБОТЫ СИСТЕМЫ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕДОСТАТОЧНОЙ ОСВЕЩЕННОСТИ
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Российская Федерация; аспирант
Волхонский В. В.
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, 197101, Российская Федерация; профессор практики
Читать статью полностью
Аннотация. Подготовка видеоизображений низкого качества для извлечения полезных данных является сложной задачей из области обработки изображений и компьютерной графики. Рассмотрены наиболее часто применяемые методы повышения качества изображения, такие как полное или частичное изменение экспозиции, а также алгоритмы пространственной и частотной фильтрации. Выбранные алгоритмы и методы рассматриваются с учетом особенностей работы нейронной сети с конечным видеорядом. На основе проведенного исследования выделены основные параметры и критерии видеоизображений для обеспечения корректной работы нейронной сети.
Ключевые слова: метод повышения качества изображения, методы фильтрации изображения, изменение времени экспозиции, выравнивание гистограммы, RETINEX
Список литературы:
Список литературы:
- Волхонский В. В. Системы телевизионного наблюдения: основы проектирования и применения. М.: Горячая линия – Телеком, 2020. 392 с.
- Hanspal R. K., Sahoo K. A survey of image enhancement techniques // Intern. J. of Science and Research (IJSR). 2017. Vol. 6, N 5. P. 2467—2471.
- Kim Y. T. Contrast enhancement using brightness preserving bi-histogram equalization // IEEE Transactions on Consumer Electronics. 1997. Vol. 43, N 1. P. 1—8.
- Kumar M., Rana A. Image enhancement using contrast limited adaptive histogram equalization and wiener filter // Intern. J. of Engineering and Computer Science. 2016. Vol. 5, N 6. P. 16977—16979.
- Sengee N., Choi H. K. Brightness preserving weight clustering histogram equalization // IEEE Transactions on Consumer Electronics. 2008. Vol. 54, N 3. P. 1329—1337.
- Azzari L., Foi A. Variance stabilization for noisy+ estimate combination in iterative Poisson denoising // IEEE Signal Processing Letters. 2016. Vol. 23, N 8. P. 1086—1090.
- Caballero J. et al. Real-time video super-resolution with spatio-temporal networks and motion compensation // Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. P. 4778—4787.
- Celik T., Tjahjadi T. Contextual and variational contrast enhancement // IEEE Transactions on Image Processing. 2011. Vol. 20, N 12. P. 3431—3441.
- Chen Z. Y. et al. Gray-level grouping (GLG): an automatic method for optimized image contrast Enhancement-part I: the basic method // IEEE Transactions on Image Processing. 2006. Vol. 15, N 8. P. 2290—2302.
- Dong X. et al. Fast efficient algorithm for enhancement of low lighting video // 2011 IEEE International Conference on Multimedia and Expo. IEEE. 2011. P. 1—6.
- Everingham M. et al. The pascal visual object classes (voc) challenge // Intern. J. of Computer Vision. 2010. Vol. 88, N 2. P. 303—338.
- Fu X. et al. A fusion-based enhancing method for weakly illuminated images // Signal Processing. 2016. Vol. 129. P. 82—96.
- Fu X. et al. A weighted variational model for simultaneous reflectance and illumination estimation // Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016. P. 2782—2790.
- Guo X., Li Y., Ling H. LIME: Low-light image enhancement via illumination map estimation // IEEE Transactions on Image Processing. 2016. Vol. 26, N 2. P. 982—993.
- Ibrahim H., Kong N. S. P. Brightness preserving dynamic histogram equalization for image contrast enhancement // IEEE Transactions on Consumer Electronics. 2007. Vol. 53, N 4. P. 1752—1758.
- Isola P. et al. Image-to-image translation with conditional adversarial networks // Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. P. 1125—1134.
- Kim M. et al. A novel approach for denoising and enhancement of extremely low-light video // IEEE Transactions on Consumer Electronics. 2015. Vol. 61, N 1. P. 72—80.
- Ko S. et al. Artifact-free low-light video enhancement using temporal similarity and guide map // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2017. Vol. 64, N 8. P. 6392—6401.
- Ledig C. et al. Photo-realistic single image super-resolution using a generative adversarial network // Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. P. 4681—4690.
- Lee C. H. et al. Adaptive multiscale retinex for image contrast enhancement // 2013 Intern. Conf. on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems. 2013. P. 43—50.
- Lee C., Lee C., Kim C. S. Contrast enhancement based on layered difference representation of 2D histograms // IEEE Transactions on Image Processing. 2013. Vol. 22, N 12. P. 5372—5384.
- Lore K. G., Akintayo A., Sarkar S. LLNet: A deep autoencoder approach to natural low-light image enhancement // Pattern Recognition. 2017. Vol. 61. P. 650—662.
- Nakai K., Hoshi Y., Taguchi A. Color image contrast enhacement method based on differential intensity/saturation gray-levels histograms // 2013 Intern. Symp. on Intelligent Signal Processing and Communication Systems. 2013. P. 445—449.
- Pang J., Zhang S., Bai W. A novel framework for enhancement of the low lighting video // 2017 IEEE Symp. on Computers and Communications (ISCC). 2017. P. 1366—1371.
- Tao L. et al. Low-light image enhancement using CNN and bright channel prior // 2017 IEEE Intern. Conf. on Image Processing (ICIP). 2017. P. 3215—3219.
- Tao L. et al. LLCNN: A convolutional neural network for low-light image enhancement // 2017 IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP). 2017. P. 1—4.
- Wang Z. et al. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity // IEEE Transactions on Image Processing. 2004. Vol. 13, N 4. P. 600—612.
- Yeganeh H., Wang Z. Objective quality assessment of tone-mapped images // IEEE Transactions on Image Processing. 2012. Vol. 22, N 2. P. 657—667.
- Ying Z., Li G., Gao W. A bio-inspired multi-exposure fusion framework for low-light image enhancement // arXiv preprint arXiv:1711.00591. 2017.
- Ying Z. et al. A new image contrast enhancement algorithm using exposure fusion framework // Intern. Conf. on Computer Analysis of Images and Patterns. Springer, Cham, 2017. P. 36—46.
- Ying Z. et al. A new low-light image enhancement algorithm using camera response model // Proc. of the IEEE Intern. Conf. on Computer Vision Workshops. 2017. P. 3015—3022.
- Dabov K. et al. Image denoising with block-matching and 3D filtering // Image Processing: Algorithms and Systems, Neural Networks, and Machine Learning. International Society for Optics and Photonics, 2006. Vol. 6064. P. 606414.
- Sakaridis C. et al. Model adaptation with synthetic and real data for semantic dense foggy scene understanding // Proc. of the Europ. Conf. on Computer Vision (ECCV). 2018. P. 687—704.
- Dai D., Van Gool L. Dark model adaptation: Semantic image segmentation from daytime to nighttime // 2018 21st Intern. Conf. on Intelligent Transportation Systems (ITSC). 2018. P. 3819—3824.
- Gharbi M. et al. Deep bilateral learning for real-time image enhancement // ACM Transactions on Graphics (TOG). 2017. Vol. 36, N 4. P. 1—12.
- Guo S. et al. Toward convolutional blind denoising of real photographs // Proc. of the IEEE/CVF Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019. P. 1712—1722.
- Iizuka S., Simo-Serra E., Ishikawa H. Let there be color! Joint end-to-end learning of global and local image priors for automatic image colorization with simultaneous classification // ACM Transactions on Graphics (ToG). 2016. Vol. 35, N 4. P. 1—11.
- Kingma D. P., Ba J. Adam: A method for stochastic optimization // arXiv preprint arXiv:1412.6980. 2014.
- Lv F. et al. MBLLEN: Low-Light Image/Video Enhancement Using CNNs // BMVC. 2018. P. 220.
- Yang F., Wu J. An improved image contrast enhancement in multiple-peak images based on histogram equalization // 2010 Intern. Conf. on Computer Design and Applications. 2010. Vol. 1. P. V1-346—V1-349.
- Lyu G. et al. A novel visual perception enhancement algorithm for high-speed railway in the low light condition // 2014 12th Intern. Conf. on Signal Processing (ICSP). 2014. P. 1022—1025.
- Wang D., Niu X., Dou Y. A piecewise-based contrast enhancement framework for low lighting video // Proc. 2014 IEEE Intern. Conf. on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics (SPAC). 2014. P. 235—240.
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. 2012. 1072 с.
- Кругль Г. Профессиональное видеонаблюдение. Практика и технологии аналогового и цифрового CCTV. М.: Секьюрити Фокус, 2010. Т. 360. 640 с.
- Pizer S. M. et al. Adaptive histogram equalization and its variations // Computer vision, graphics, and image processing. 1987. Vol. 39, N 3. P. 355—368.
- Land E. H., McCann J. J. Lightness and retinex theory // JOSA. 1971. Vol. 61, N 1. P. 1—11.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильямс, 2008. 1104 с.