Методы и алгоритмы цветовой коррекции цифровых изображений на основе параметрической идентификации моделей

• Автор: Бибиков, Сергей Алексеевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 125 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА I. ИНФ0РМАЦИП1АЯ ТЕХНОЛОГИЯ ЦВЕТОВОЙ КОРРЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ

1.1 Введение в теорию цвета

1.2 Проблемы цветовой коррекции цифровых изображений.

1.3 Общая модель искажений и цветовой коррекции

1.4 Общая схема цветовой коррекции на основе параметрической идентификации моделей

1.5 Конкретизация задач исследования.

Выводы к главе 1.

ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ.

2.1. Постановка задачи идентификации.

2.2. Построение робастных оценок на основе метода наименьших модулей
2.3 Согласованная идентификация с полным перебором.
2.4 Метод последовательного формирования согласованных оценок
2.5 Сравнение последовательного алгоритма согласованной идентификации и алгоритма с полным перебором.
Выводы к Главе 2.
ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ И МОДЕЛИ ЦВЕТОВОЙ КОРРЕКЦИИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
3.1 Цветовая коррекция с использованием полиномиальной модели
3.2 Цветовая коррекция на основе трингуляции Делоне
3.2 Методы и алгоритмы устранения бликов.
3.3 Коррекция теневых искажений на цифровых изображениях.
Выводы к Главе 3
ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИСПЫТАНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ЦВЕТОВОЙ
КОРРЕКЦИИ.
4.1 Описание программного комплекса.
4.2 Цветовая коррекция на основе идентификации функций
преобразования компонент и триангуляции Делоне
4.2 Примеры устранения бликов
4.3 Цветовая коррекция теневых искажений.
Выводы к Главе 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕИЗ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Развитие теории оценивания для решении задач обработки данных в распределенных системах видеонаблюдсния» (шифр в-Б8-5), выполняемый по заданию Рособразования на проведение научных исследований (темплан). Разработка сетевых информационных технологий параллельной и распределенной обработки данных, электронного обучения и интернет-телевещания», выполняемый в рамках Федеральной целевой программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на - годы» (ГК П от ноября г. По теме диссертации опубликованы работ, в том числе 3 в изданиях рекомендованных ВАК, 3 работы выполнены автором лично, остальные написаны в соавторстве. Апробация работы. Image Mining Theory and Applications» (IMTA ) in conjunction with VISIGRAPP (- May , Angers, France); VII Всероссийская научная конференция с международным участием «Математическое моделирование и краевые задачи» (3-6 июня , Самара); III International Multi-Conference on «Automation, Control, and Information Technology» (ACIT ) ( - June , Novosibirsk); International Conference on «Signal Processing and Multimedia Applications» (SIGMAP ) ( - July , Athens, Grcece); Международная Конференция с элементами научной школы для молодежи "Перспективные информационные технологии для авиации и космоса" (ПИТ-) ( сентября - 1 октября , Самара). Результаты, связанные с разработкой программного комплекса, докладывались на следующих конференциях: XVI Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика » ( - июня , Санкт-Петербург); Всероссийская супсркомпыотерная конференция «Научный сервис в сети Интернет: масштабируемость, параллельность, эффективность» ( - сентября , Новороссийск); Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии» (ПаВТ ) ( марта - 2 апреля , Уфа); Международная конференция «Научный сервис в сети Интернет: суперкомпыотерные центры и задачи» ( - сентября , Новороссийск). Новая информационная технология цветовой коррекции изображений, основанная на параметрической идентификации моделей, отличающаяся высокой степенью автоматизации. Модификация метода согласованной идентификации с последовательным отбором множества согласованных оценок, обеспечивающая существенное снижение вычислительной сложности алгоритма. Параметрические классы моделей бликов различного тина на цифровых изображениях и новые автоматизированные методы и алгоритмы их локализации и устранения. Устойчивый к неопределенности изменения функции яркости новый метод локализации тени на изображении и основанная на параметрической идентификации моделей автоматизированная технология цветовой коррекции теневых искажений. Программный комплекс для автоматизированной обработки цифровых изображений с целью цветовой коррекции и устранения артефактов. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы. Общий объем работы составляет 5 страниц, рисунков, 1 таблица. Библиографический список насчитывает наименований. Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы се цель и задачи. Проведен обзор известных методов решения задач цветовой коррекции. Приводятся перечень научных результатов и положения, выносимые на защиту. В первой главе приведены краткие сведения из теории цвета, описана общая схема цветовой коррекции на основе идентификации, рассмотрены общие подходы к решению проблем улучшения качества цветных изображений, конкретизированы задачи диссертационного исследования. Во второй главе рассматриваются вопросы построения алгоритмов идентификации по малому числу наблюдений, содержащих грубые ошибки типа сбоев. Развивается метод согласованной идентификации, в частности, строится процедура последовательного формирования множества согласованных оценок. Третья глава посвящена построению параметрических классов моделей и алгоритмов цветовой коррекции, в частности, рассмотрены алгоритмы покомпонентной цветовой коррекции, коррекции на основе триангуляции Делоне, модели множественных точечных и протяженных матовых бликов и алгоритмы их устранения, а таюке метод и алгоритм коррекции теневых искажений. В четвертой главе описываются разработанный программный комплекс и результаты экспериментальных исследований на модельных примерах и реальных изображениях.