Методи усунення локальних спотворень зображень
Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Методи усунення локальних спотворень зображень
The methods of images partial motion blur removal Методы устранения локальных искажений изображений |
|
| Creator |
Клювак, Андрій Володимирович
|
|
| Subject |
зображення
градієнти змаз конволюція деконволюція згортка обернена згортка розгортка функція розсіяння точки комп’ютерний зір motion blur deblurring convolution PSF computer vision изображение градиенты смаз конволюция деконволюция функция рассеивания точки компьютерное зрение |
|
| Description |
Дисертація присвячена вдосконаленню та розробленню методів усунення спотворень зображень, які виникли внаслідок руху. Основна увага спрямовується на локальні типи спотворення, тобто такі типи змазів, при яких спотворення зазнають лише окремі ділянки, а не зображення вцілому. Розроблено типологію локальних динамічних спотворень та концепції усунення виділених типів спотворень. Розроблено метод оцінки дискретної функції розсіяння точки, у тому числі розроблено метод оцінки траєкторії спотворювального руху. Розроблено метод перенесення спотворених ділянок зображення на чорний фон та метод автоматизованого детектування зони спотворення. На основі операцій диференціювання та інтегрування зображень розроблено метод вилучення окремих ділянок зображення. Також було вдосконалено існуючі методи розгортки з метою послаблення проявів візуальних артефактів обробки. The thesis is devoted to the methods of reconstruction of images distorted by motion blur. The paper is mainly focused on partial motion blur - blur that affects not whole image but some part of it. The paper contains the depiction of CCD and CMOS matrices design – matrices that form digital images in photo and video cameras and hence are those places where motion blur emerges. The nature of motion blur is observed and some inherent features of blurred images frequency domain were revealed. Also the mechanism of motion blur was viewed in details, including the way how blurred and unblurred areas of a partially blurred image affects each other. The classification of partial blur was developed. Here where outlined two types of images partial blur: a) an image of a blurred moving object against unblurred background and b) an image of unblurred object surrounded with blurred background. Deblurring approaches for every of those types were also developed. One of the most important points of the paper is Point Spread Function (PSF) estimation method. It is based on the method of distorting motion trajectory estimation. Trajectory estimation method involves sharp edges motion tracing by means of colour gradients exploration. Further the motion uniformity calculation is carried having the known trajectory and the statistics of the whole blurred image. These two steps comprise PSF estimation method. Other developed methods are: the method of automated blur detection and the method of substitution of background colour of image distorted patches. The first is used to detect the shape of blurred area and is based on pixels’ colours standard deviation statistics. The latter is utilised to separate blurred object image from surrounding unblurred background; it also helps to avoid ringing effect when deblurring the extracted patch. When dealing with blurred background surrounding unblurred object image, another method for their separation is used. The method of image patches extraction was based on the operations of image differentiation and image integration. The point of the method is that an image is processed in tree steps: it is consequently differentiated (i.e. gradients are calculated) and then integrated after the unblurred patch extraction. Hence this approach allows generating an image with nearly natural filling of the empty area of the extracted patch. This is very useful for further processing of the blurred background, which is hence presumed to be uniformly blurred. Apart from designing new methods of image processing the current work also contains some enhancements of the existing deblurring methods. The aim of the enhancement was the minimisation of deblurring artefact, known as ringing effect. This was achieved by the means of 4 sides mirroring of a blurred image. When this approach is used the input image is wrapped around by mirrored (flipped) images of its own. As the result ringing effect is considerably weaker after the deblurring. Диссертация посвящена методам реконструкции изображений, искаженных смазом. Особенное внимание приделено локальным смазам, т.е. смазам части изображения. Разработано классификацию локальных смазов и подходы к их устранению. Разработано метод оценки функции рассеивания точки, в том числе метод оценки траектории искажающего движения. Также разработано метод замены фона искаженной части изображения и метод детектирования зоны смаза. Метод извлечения отдельных кусков изображения был оперт на операции интегрирования и дифференцирования изображений. Также были усовершенствованы существующие методы деконволюции с целью уменьшения краевых эффектов.
|
|
| Date |
2013-10-29T12:27:50Z
2013-10-29T12:27:50Z 2013 |
|
| Type |
Autoreferat
|
|
| Identifier |
Клювак А. В. Методи усунення локальних спотворень зображень : автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук : 05.13.23 – системи та засоби штучного інтелекту / Андрій Володимирович Клювак ; Національний університет "Львівська політехніка". - Львів, 2013. - 27 с.
http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/21597 |
|
| Language |
ua
|
|
| Format |
text/richtext
|
|
| Publisher |
Національний університет "Львівська політехніка"
|
|