RU2767446C2 - Способ формирования и обработки изображений - Google Patents
Способ формирования и обработки изображений Download PDFInfo
- Publication number
- RU2767446C2 RU2767446C2 RU2020126641A RU2020126641A RU2767446C2 RU 2767446 C2 RU2767446 C2 RU 2767446C2 RU 2020126641 A RU2020126641 A RU 2020126641A RU 2020126641 A RU2020126641 A RU 2020126641A RU 2767446 C2 RU2767446 C2 RU 2767446C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- time
- field
- light
- sensitive surface
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 8
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 6
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 4
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000739 chaotic effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000004424 eye movement Effects 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Control Or Security For Electrophotography (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области вычислительной техники для обработки изображений. Технический результат заключается в повышении качества формирования изображения. Технический результат достигается за счет способа формирования и обработки изображений, основанного на представлении изображения в виде поля, выделении детерминированной и случайной составляющих поля, определении априорных сведений об исходном изображении и искажающем воздействии, восстановлении изображения в момент времени t1 в светочувствительной поверхности, при этом первое изображение формируют без сдвига светочувствительной поверхности, также в момент времени затем осуществляют микроперемещения светочувствительной поверхности под оптической системой по заданному алгоритму в моменты времени t2-tn, в каждый последующий отчет времени формируют i-e изображение, суммируют восстановленные i-е изображения в моменты времени t1-tn, усредняя их с соответствующими весовыми коэффициентами. 1 ил.
Description
Изобретение относится к области обработки изображений и может быть использовано в системах технического зрения (а также может быть использовано в оптико-электронных системах).
Основная решаемая задача - повышение качества изображений.
Известен способ повышения разрешающей способности видеосистем (по патенту РФ №RU 2712821 С2, опубликован 31.01.2020, заявка №2016143282, 11.02.2016). Он заключается в том, что для повышения разрешающей способности видеосистем в m раз, субпиксельный сдвиг светочувствительной поверхности производят под светонепроницаемую поверхность (m2 - 1) раз последовательно по вертикали и по горизонтали на величину, равную m-той части соответствующего линейного размера фоточувствительного элемента, а отсчеты увеличенного кадра определяют из всех m2 кадров.
Недостатком известного способа является низкие коэффициенты компенсаций искажающих воздействий в процессе формирования изображений.
Наиболее близким к изобретению является способ восстановления изображений, как в частотной области (Г.И. Василенко, A.M. Тараторин, Восстановление изображений. Издательство «Радио и связь», Москва, 1986 г., стр. 94-99), так и в пространственной области (А.В. Коренной. Обнаружение, распознавание и определение параметров образов объектов. Издательство «Радиотехника», Москва, 2012 г., стр. 69-73), согласно которому полезную информацию выделяют, используя критерий минимума среднего квадрата ошибки.
Недостатком указанного способа-прототипа является то, что формируемое на входе изображение полагается неподвижным. Это не позволяет использовать дополнительную информацию об искажающих воздействиях, содержащуюся в их динамических свойствах.
Техническим результатом изобретения является повышение качества изображений, достигаемое тем, что используется способ формирования и обработки изображений в процессе движения светочувствительной поверхности относительно сцены изображения с течением времени Т.
Сущность изобретения состоит в следующем. Изображение в течение времени Т проецируется на светочувствительную поверхность, в качестве светочувствительной поверхности используют поверхность матрицы ПЗС (прибор с зарядовой связью), где его представляют в виде поля, т.е. функции двух пространственных переменных u(х,у). При это процесс преобразования исходного изображения u(х,у) в формируемое (на выходе устройства регистрации) ξ(x',y') характеризуется некоторым оператором V:
Для практических задач, связанных с формированием изображений различной природы [Восстановление изображений / Г.И. Василенко, A.M. Тараторин. - М.: Радио и связь, 1986], оператор преобразования V можно представить линейным функционалом вида:
Здесь ядро интегрального оператора H0(х',у',х,у) характеризует свойства системы формирования изображений, которая включает в себя среду распространения и светочувствительную поверхность. Так как модель системы формирования не может быть абсолютно точной, то она задается с некоторой погрешностью (неопределенностью) [Оптимальный прием пространственно-временных сигналов в радиоканалах с рассеянием /С.Е. Фальковича, В.И. Пономарев, Ю.В. Шкварко. - М.: Радио и связь, 1989].
где H - детерминированная составляющая; Hn - случайная составляющая, характеризующая неопределенность в задании модели формирования изображений.
Тогда формируемое изображение (2) с учетом (3) может быть представлено в виде:
где
- случайная фоновая составляющая формируемого изображения.
Данное сформированное изображение в момент времени t1 сохраняют в памяти запоминающего устройства (блок накопления) без сдвига светочувствительной поверхности.
Затем светочувствительная поверхность совершает малые перемещения в плоскости изображения [Роль движения глаз в процессе зрения / А.Л. Ярбус - М.: Наука, 1965]. Под малыми перемещениями будем понимать смещение светочувствительной поверхности в диапазоне, соизмеримом с элементом разрешения исходного изображения. В этом случае все элементы на исходной сцене можно полагать неподвижными, т.е. регулярная составляющая формируемого изображения (первое слагаемое в правой части выражения (4)) не будет зависеть от времени. С другой стороны, если эффективная ширина спектральной плотности случайной фоновой составляющей n в выражении (4) достаточно большая то ее можно считать изменяющейся во времени в процессе перемещения светочувствительной поверхности. Такая ситуация характерна, когда в районе расположения светочувствительной поверхности среда распространения имеет ярко выраженную неоднородность (турбулентность, туман, дымка, хаотические засветки и т.д.) или когда геометрический шум (неравномерность чувствительности) многоэлементного фотоприемника достаточно большой.
Тогда выражение для формируемого изображения на выходе светочувствительной поверхности с учетом его перемещения может быть представлено в виде:
где t - текущее время, Т - интервал времени, в течение которого формируется изображение при перемещении светочувствительной поверхности (интервал наблюдения).
Из выражения (5) видно, что формируемое изображение ξ будет изменяться во времени за счет микродвижений светочувствительной поверхности при том, что исходное изображение u(х,у) остается неподвижным. Для решения задачи формирования и обработки изображения в данной постановке целесообразно воспользоваться аппаратом восстановления изменяющихся во времени случайных полей. В результате можно получить уравнения для оценки исходного изображения 
и корреляционной функции ошибки 
которые, в отличие от статического режима [Обнаружение, распознавание и определение параметров образов объектов. Методы и алгоритмы / А.В. Коренного. - М.: Радиотехника, 2012], будут зависеть от времени t.
Пространственные перемещения светочувствительной поверхности превышают интервал пространственной корреляции случайной составляющей формируемого изображения. В этом случае n(t,x',y') можно считать белым и по пространству, и по времени случайным полем с корреляционной функцией
Тогда на основании [5] будем иметь:
Таким образом, выражения (7), (8) определяют алгоритм формирования и восстановления неподвижных изображений при движении светочувствительной поверхности.
Способ может быть реализован, например, с помощью устройства, структурная схема которого приведена на фигуре, где обозначено: 1 - оптическая система; 2 - светочувствительная поверхность; 3 - блок накопления; 4 - блок смещения; 5 - блок управления; 6 - блок хранения априорных данных; 7 - устройство отображение высокого разрешения.
Оптическая система представляет собой набор линз или объектив, светочувствительная поверхность - ПЗС матрица фотоприемника, предназначенная для считывания интересуемого изображения. Блок смещения представляет собой механическую систему, состоящую, например, из двух гребенчатых или зубчатых микродвигателей, предназначенных для перемещения светочувствительной поверхности по сцене изображения (на величины порядка соизмеримым с элементами разрешения исходного изображения). Блок управления задает размер (величину) светочувствительной поверхности и алгоритм его движения по сцене изображения. Блок хранения априорных данных содержит априорные сведения об исходном изображении и искажающем воздействии. Блок накопления предназначен для совмещения (суммирования) формируемых i-х изображений с течением времени Т. Устройство отображение высокого разрешения может быть выполнено на микроконтроллерах и предназначено для формирования изображения высокого качества.
Устройство работает следующим образом: изображение через оптическую систему поступает на светочувствительную поверхность.
Светочувствительная поверхность совершает микроперемещения под воздействием блока смещения по сцене изображения под оптической системой по заданному алгоритму блока управления формируют i-e изображение в каждый моменты времени t2-tn. С блока хранения априорных данных в блок накопления поступают априорные сведения об искажающем воздействии. С блока хранения априорных данных в блок накопления поступают априорные сведения об искажающем воздействии. В блоке накопления суммируется (усредняется) каждое восстановленное i-e изображение с предыдущими с соответствующими весовыми коэффициентами в моменты времени t1,t2,…,tn. В устройстве отображение высокого разрешения формируется изображение высокого качества.
Claims (1)
- Способ формирования и обработки изображений, основанный на представлении изображения в виде поля, выделении детерминированной и случайной составляющих поля, определении априорных сведений об исходном изображении и искажающем воздействии, восстановлении изображения в момент времени t1 в светочувствительной поверхности, отличающийся тем, что первое изображение формируют без сдвига светочувствительной поверхности, также в момент времени затем осуществляют микроперемещения светочувствительной поверхности под оптической системой по заданному алгоритму в моменты времени t2-tn, в каждый последующий отчет времени формируют i-e изображение, суммируют восстановленные i-е изображения в моменты времени t1-tn, усредняя их с соответствующими весовыми коэффициентами.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020126641A RU2767446C2 (ru) | 2020-08-07 | 2020-08-07 | Способ формирования и обработки изображений |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020126641A RU2767446C2 (ru) | 2020-08-07 | 2020-08-07 | Способ формирования и обработки изображений |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2020126641A3 RU2020126641A3 (ru) | 2022-02-07 |
| RU2020126641A RU2020126641A (ru) | 2022-02-07 |
| RU2767446C2 true RU2767446C2 (ru) | 2022-03-17 |
Family
ID=80214370
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020126641A RU2767446C2 (ru) | 2020-08-07 | 2020-08-07 | Способ формирования и обработки изображений |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2767446C2 (ru) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070133060A1 (en) * | 2005-12-14 | 2007-06-14 | Oce-Technologies B.V. | Method, apparatus and computer program for halftoning digital images |
| US20160004942A1 (en) * | 2014-07-01 | 2016-01-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, printing medium and storage medium |
| US20160344895A1 (en) * | 2013-10-15 | 2016-11-24 | Sergio PUIGARDEU ARAMENDIA | Image processing using content-based weighted dithering |
| RU2712821C2 (ru) * | 2016-11-02 | 2020-01-31 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Способ повышения разрешающей способности видеосистем |
-
2020
- 2020-08-07 RU RU2020126641A patent/RU2767446C2/ru active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070133060A1 (en) * | 2005-12-14 | 2007-06-14 | Oce-Technologies B.V. | Method, apparatus and computer program for halftoning digital images |
| US20160344895A1 (en) * | 2013-10-15 | 2016-11-24 | Sergio PUIGARDEU ARAMENDIA | Image processing using content-based weighted dithering |
| US20160004942A1 (en) * | 2014-07-01 | 2016-01-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, printing medium and storage medium |
| RU2712821C2 (ru) * | 2016-11-02 | 2020-01-31 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации | Способ повышения разрешающей способности видеосистем |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2020126641A3 (ru) | 2022-02-07 |
| RU2020126641A (ru) | 2022-02-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Han et al. | A review on intelligence dehazing and color restoration for underwater images | |
| US8754963B2 (en) | Processing images having different focus | |
| US10154216B2 (en) | Image capturing apparatus, image capturing method, and storage medium using compressive sensing | |
| Mao et al. | Image reconstruction of static and dynamic scenes through anisoplanatic turbulence | |
| KR101612165B1 (ko) | 초고해상도 이미지 생성 방법 및 이를 구현하기 위한 비선형 디지털 필터 | |
| US20060093233A1 (en) | Ringing reduction apparatus and computer-readable recording medium having ringing reduction program recorded therein | |
| WO2011137140A1 (en) | Range measurement using a coded aperture | |
| Lu et al. | 3D underwater scene reconstruction through descattering and colour correction | |
| RU2767446C2 (ru) | Способ формирования и обработки изображений | |
| Hadar et al. | Image motion restoration from a sequence of images | |
| Zuo et al. | Accurate depth estimation from a hybrid event-RGB stereo setup | |
| JPWO2019171691A1 (ja) | 画像処理装置、および撮像装置、並びに画像処理方法 | |
| Ma et al. | Computational framework for turbid water single-pixel imaging by polynomial regression and feature enhancement | |
| Estrada et al. | Multi-frame image fusion using a machine learning-based weight mask predictor for turbulence-induced image degradation | |
| RU2734070C9 (ru) | Способ измерения пространственного расстояния между малоразмерными объектами | |
| Zhang et al. | Fourier single-pixel imaging based on lateral inhibition for low-contrast scenes | |
| JP2023547454A (ja) | 画像フレームシーケンスの信号対雑音比を改善するための方法および画像処理デバイス | |
| Konyaev | Digital image processing for real-time correction of atmospheric turbulent distortions | |
| Xu et al. | Digital domain dynamic path accumulation method to compensate for image vibration distortion for CMOS-time-delay-integration image sensor | |
| Garnier et al. | Infrared sensor modeling for realistic thermal image synthesis | |
| Estrada et al. | Multi-frame GAN-based machine learning image restoration for degraded visual environments | |
| Schutte et al. | An overview of turbulence compensation | |
| CN115633243B (zh) | 基于传输矩阵理论的透过散射介质泛化成像方法 | |
| Egner et al. | Accuracy and sensitivity of camera based displacement measurement with optical flow: numerical investigation | |
| Raizada et al. | Obtaining subpixel level cutting tool displacements from video using a CNN architecture |