Специалисты Донского государственного технического университета (ДГТУ), совместно с коллегами из Московского государственного университета технологий «СТАНКИН» и Колледжа Стейтен-Айленд (Нью-Йорк, США) разработали новый метод повышения качества подводных изображений. По словам авторов разработки, новый алгоритм демонстрирует более высокую эффективность по сравнению с классическими методами, и позволяет получить более контрастное и детализированное изображение.
Обработка изображений подводных объектов является сложной областью исследования компьютерного зрения. Широкое внедрение цифровых систем связи делает всё более актуальными задачи восстановления, ослабления аддитивных шумов и реконструкции многомерных сигналов, полученных с помощью фото- и видеокамер и передаваемых по каналам связи.
У подводной съемки есть много сложностей, вызванных физическими свойствами воды. Например, возникает смазывающий эффект, и снижается контрастность.
При передаче и преобразовании в радиотехнических системах двумерные сигналы, описывающие изображения, подвергаются воздействию различных помех, что приводит к потере участков изображений и ухудшению визуального качества.
Кроме электронного шума, на подводных изображениях появляются артефакты в виде небольших элементов из-за взвесей в воде. Дополнительную сложность придает неравномерность искусственного освещения применяемого для подводной съёмки.
Как сообщил РИА Новости один из авторов разработки, заведующий НИЛ «Математические методы обработки изображений и интеллектуальные системы компьютерного зрения» ДГТУ Вячеслав Воронин, к основным проблемам подводных изображений относится ослабление света, рассеяние, неоднородность освещения, искажения оттенков цвета, большое количество взвешенных частиц.
По словам ученого, подходы к улучшению изображений можно разделить на две группы: пространственные и частотные.
Первая группа использует обработку изображений в пространственной области. Эти методы основаны на анализе и модификации гистограммы либо на локальном контрастном преобразовании. Они расширяют динамический диапазон изображения в локальных областях.
Вторая группа использует преобразование в частотной области с помощью изменения частотного содержимого изображения. Логарифмическое преобразование позволяет улучшить различие между уровнями изображений. Адаптивное выравнивание гистограммы (AHE) используется для улучшения контраста в изображениях.
Авторы разработки создали новый алгоритм улучшения качества подводных изображений, основанный на комбинированной локальной и глобальной обработке изображений в частотной области.
«Основная идея заключается в применении сопоставления гистограммы логарифмического преобразования с использованием метода пространственного выравнивания на разных блоках изображения. Полученное изображение представляет собой взвешенное среднее всех обработанных блоков, посредством оптимизации критерия улучшения изображения (EME)» — прокомментировал Вячеслав Воронин.
По словам ученых, представленные экспериментальные результаты иллюстрируют работу предложенного алгоритма на реальных подводных изображениях по сравнению с классическими методами контрастного повышения и адаптивными методами выравнивания гистограмм.
