ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
Задачей проекта, крайне актуальной в настоящее время для развития информационных технологий, является автоматический анализ качества изображений, оценка типов и уровня присутствующих артефактов и их адаптивное подавление. Целью проекта является стимулирование развития международных интеграционных процессов в науке и содействие формированию устойчивых кооперационных связей российских и иностранных научно-исследовательских организаций и университетов, направленных на создание технологий, соответствующих мировому уровню, либо превосходящих его, получение международных патентов и привлечение молодых ученых и специалистов к исследованиям в рамках международной кооперации с научно-исследовательскими организациями стран Латинской Америки, Ближнего Востока, Азии и Африки
Предложен новый подход для выделения областей возле контуров на изображениях, в которых обнаруживается артефакт ложного оконтуривания. Создана и наполнена база данных изображений с эффектом Гиббса и ложным оконтуриванием, не имеющая мировых аналогов. База данных содержит набор референсных изображений и изображений с эффектом Гиббса и ложного оконтуривания, моделированным различными алгоритмами обработки изображений, охватывающими значительную часть причин возникновения эффекта Гиббса и ложного оконтуривания. Создан и наполнен раздел тестовой базы данных изображений, включающих изображения сжатые JPEG2000 и другими алгоритмами, с эффектом Гиббса и ложным оконтуриванием (работа выполнена иностранным партнером). Разработана методика анализа и оценки качества алгоритмов обнаружения и по-давления эффекта Гиббса и ложного оконтуривания на основе созданной базы данных. Проведён вычислительный эксперимент по анализу изменения полной вариации профилей контуров на различных масштабах для контуров, содержащих эффект Гиббса и для контуров, не содержащих этого эффекта. В результате этого эксперимента был получен алгоритм численной оценки уровня эффекта Гиббса и ложного оконтуривания на изображениях. Разработан комплекс новых автоматических алгоритмов подавления эффекта Гиббса и ложного оконтуривания, состоящий из следующих алгоритмов: - алгоритм подавления эффекта Гиббса и ложного оконтуривания для изображений общего типа, использующий в качестве контроля разработанный метод оценки уровня эффекта Гиббса и ложного оконтуривания; - алгоритм подавления эффекта Гиббса и ложного оконтуривания при повышении разрешения изображений; - алгоритм повышения резкости изображений с контролем уровня эффекта Гиббса и ложного оконтуривания. Проведено тестирование разработанных алгоритмов обнаружения и алгоритмов подавления эффекта Гиббса и ложного оконтуривания на изображениях из созданной тестовой базы данных. Проведено тестирование разработанных алгоритмов для изображений, сжатых JPEG2000 и другими алгоритмами, с эффектом Гиббса и ложным оконтуриванием (работа выполнена иностранным партнером). Получены статистические значения для коэффициента подавления эффекта Гиббса и ложного оконтуривания и уровней эффекта Гиббса и ложного оконтуривания до и после подавления данного эффекта в зависимости от используемого метода моделирования эффекта Гиббса и ложного оконтуривания. Создан прототип программы для ЭВМ для обнаружения и подавления эффекта Гиббса и ложного оконтуривания на изображениях и его адаптация для выполнения задач на параллельных архитектурах.
ФЦП: Федеральная целевая программа, Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007 – 2013 годы |
# | Сроки | Название |
1 | 6 сентября 2011 г.-31 декабря 2011 г. | Исследования и разработка методов автоматического обнаружения и подавления артефакта ложного оконтуривания для современных технологий компьютерной обра-ботки изображений |
Результаты этапа: | ||
2 | 1 января 2012 г.-12 апреля 2013 г. | Исследования и разработка методов автоматического обнаружения и подавления артефакта ложного оконтуривания для современных технологий компьютерной обра-ботки изображений |
Результаты этапа: |
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".