Ракамли технологиялар ва сунъий интеллектни ривожлантириш илмий-тадкщот институти хузуридаги илмий даражалар берувчи

Алгоритмы повышения
качества 
заданного 
изображения
» 
посвящена 
анализу 
вопроса
предварительной обработки изображений и разработке алгоритмов выделения 
характеристических признаков изображения лица.
Параграф 2.1 данной главы посвящен исследованию методов улучшения 
качества изображений, полученных в неблагоприятных погодных условиях. 
Приведены результаты анализа существующих методов и алгоритмов, 
разработанных для уменьшения негативного влияния на качество изображения 
элементов дождя и снега. В ходе анализа особое внимание было уделено 
преимуществам и недостаткам каждого алгоритма, а также даны выводы и 
рекомендации по результатам эксперимента. Также в этом параграфе 
предлагается алгоритм снижения эффекта «тумана», основанный на анализе 
канала с низкой освещенностью изображения.
В задачах компьютерного зрения для описания изображения с эффектом 
«тумана» используется следующая модель:
1( х,
у) =
J ( x ,
y ) t ( x ,у) +
А(1 - t ( x ,
у ))
где 
J ( x , y )
яркость пикселя без учета влияния тумана, 
t(x,
у ) - коэффициент 
светопропускания 
(прозрачности 
тумана, 
например, 
t =
0 
означает 
прозрачность, равную нулю); 
А
- интенсивность атмосферных лучей.
Предлагаемый алгоритм реализован в виде следующей последовательности 
шагов (данный алгоритм в диссертации обозначен как А1).
Шаг 
1.
Определение 
цветового 
канала 
изображения, 
имеющего 
наименьшую интенсивность:
jdark(x , y ) = т ^п
( 
т ^п Jr (x , y
) )
ce[r,g,b}\(x,y)eBi
cv 
J J )
где 
I c ( x , y ) -
значение интенсивности пикселя 
1( х, у)
изображения в цветовом 
канале 
С, Bt (i = 1, к)
- фрагмент изображения 
1(х, у).
Шаг 2.
Определение коэффициента светопропускания:
t ( x ) = 1 ——
m in 
(
m in 
Ic(x) \ = 1 - — I dark(x)
Ace{r,g,b}\y^(x)
cv V
A
Таким 
образом, 
наиболее непрозрачные (затуманенные) области 
соответствуют высоким значениям темного канала Idark.
28

---

Шаг 3.
С помощью канала низкой интенсивности (темного канала) 
выявляются наиболее непрозрачные области и оценивается атмосферный свет. 
Для получения значений атмосферного света по каждому трех цветовых 
компонентов выбирается 0,1 часть первых самых ярких пикселей в темном 
канале. Отобранные пиксели принимаются в качестве значения интенсивности 
атмосферного света. Интенсивность атмосферного света рассчитывается для 
каждого 
цветового 
канала 
изображения. 
Значения 
интенсивности 
восстановленных пикселей изображения определяются следующим образом:
1(х)
— 
А
№
=
max (
t ( x ),
0.1)
+ Л
В параграфе 2.2 этой главы предлагается алгоритм улучшения за счет 
повышения контрастности изображения качества снимков, сделанных в 
условиях различной освещенности. Для этого осуществляется сглаживание 
гистограммы с сохранением средней яркости изображения.
Данный алгоритм (А2) реализован в виде следующей последовательности 
шагов.
Шаг 1.
Вычисление среднего значения яркости:
_ ( Я ^ - р т ) . 
m 
( Я Й Р ^ ) )
, i e [0, . . . , L — 1]
где 
p ( X
t
)
- вероятностное распределение i-го уровня яркости, L - количество 
всех возможных уровней яркости (в сером изображении L = 256).
Шаг 2.
Осуществление деления исходного изображения 
X
на части 
X