Способы и алгоритмы трансформации цифровых изображений на основе анализа и обработки метаданных при подготовке к фотопечати

• Автор: Толстая, Екатерина Витальевна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: [Рязань]
• Количество страниц: 133 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ, СПОСОБОВ И АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ЦИФРОВЫХ ФОТОСНИМКОВ ПРИ ПОДГОТОВКЕ К ПЕЧАТИ
2. РАЗРАБОТКА СПОСОБОВ И АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ МЕТАДАННЫХ И ТРАНСФОРМАЦИИ ЕДИНИЧНОГО
ФОТОСНИМКА

2.1. Анализ метаинформации

2.1.1. Нарушения экспозиции

2.1.2. Шум

2.1.3. Цветовые искажения

2.1.4. Размытые фотографии

2.1.5. JPEG артефакты

2.1.6. Эффект красных глаз
* % i
2.2. Автоматическое определение поворота изображения
2.2.1. Существующие методы распознавания поворота
изображения
2.3. Выявление и коррекция JPEG-артефактов
2.3.1. Обнаружение JPEG артефактов звона
2.3.2. Обнаружение блочных артефактов
2.3.1. Коррекция артефактов
2.4. Интерполяция и согласование сторон цифрового снимка
2.4.1. Способ согласования отношения ширины снимка к высоте
2.4.2. Способ интерполяции изображений
2.4.3. Предложенный способ
2.4.1. Тональное отображение
2.4.2. Оценка сложности
3. СПОСОБЫ И АЛГОРИТМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ИЗ СЕРИИ ФОТОСНИМКОВ
3.1. Формирование изображения сцены с большим динамическим диапазоном
3.1.1. Формирование изображений с большим динамическим
диапазоном
3.1.2. Комплексирование изображений, снятых с разной
выдержкой
3.1.3. Преобразование яркости
3.1.4. Преобразование цвета
3.2. Бесшовное комбинирование серии перекрывающихся изображений
3.2.1. Совмещение перекрывающихся изображений на основе поиска
особых точек 86
» » *
4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ
ТРАНСФОРМАЦИИ ЦИФРОВЫХ ФОТОСНИМКОВ В РАМКАХ
ЕДИНОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПОДГОТОВКИ К ФОТОПЕЧАТИ
4.1. Исследование быстродействия модуля интерполяции изображений
4.2. Исследование быстродействия модуля обнаружения и коррекции JPEG артефактов
4.3. Исследование эффективности модуля для комбинирования серии цифровых изображений
4.4. Исследование эффективности модуля автоматического определения ориентации изображения

4.5. Реализация модуля сшивки перекрывающихся изображений с
ПОМОЩЬЮ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
В работе предложен несколько иной подход, а именно, применении классификации изображений сначала на книжно- и альбомноориентированные изображения (поворот, соответственно, на 90°/270° и 07180°), а затем последующая классификация каждой группы уже для финального определения поворота. Для этого предложено использовать признаки, которые являются инвариантными для поворотов на 90° и 270° или поворотов на 0° или 180°. Таким образом, для подсчета цветовых (яркостных и хроматических) признаков изображение подразделяется на £ горизонтальных неперекрывающихся блоков (рис. 2.6), так, что ширина блока равна ширине изображения М, а его высота равна И/Б. 5 принимается равным 100, хотя возможны как большие, так и меньшие значения, однако с увеличением 5 возрастает и вычислительная сложность классификатора.
Для каждого блока вычисляются признаки. Признаки изображения представляют собой вектор {х!
яркостная или хроматическая характеристика соответствующего блока
• . ; * ' I
этом - порядок нумерации блоков и характеристик должен 2 быть
. , $ * , р 4
единообразным как для обучения, так и для последующего тестирования ’ классификатора. Для каждого блока вычисляются следующие характеристики:
Х(р~пк+='£11(*’Л’ 1 Г N N1
2=Е1Ди>х(,_|)М1!.|'где'е[и"1у1(г’'1)7>"'р7]
где р=[1.£], 1={У, Сг, СЪ}. Вектор признаков формируется из трех векторов для каждой цветовой компоненты. Этот вектор является инвариантным к отражению относительно вертикальной оси. Затем изображение подразделяется на 5 вертикальных блоков так, что высота блока равна высоте изображения, а ширина блока равна М/Б и описанная выше процедура повторяется для вертикальных блоков. Таким образом, длина вектора цветовых признаков равна 2 *Б*К.