УДК 004.932
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ ЧАСТИЦ ДОЖДЯ НА ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЯХ В ЦИФРОВЫХ СИСТЕМАХ ТЕЛЕВИДЕНИЯ
В. Т. Дмитриев, к.т.н., доцент, заведующий кафедрой РУС РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0000-0001-5521-6886, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
А. А. Бауков, аспирант РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0000-0002-0003-058X, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Рассматривается задача уменьшения видимости следов атмосферных осадков на видеопоследовательностях. Важной составляющей решения данной задачи является обнаружение частиц осадков в кадре. Целью работы является создание алгоритма детектирования капель дождя на видеоизображениях в цифровых системах телевидения при съемке статичными камерами. Проведены исследования распределений во времени значений интенсивности пикселей, подверженных и не подверженных воздействию дождевыми частицами. Предложен алгоритм обнаружения частиц дождя, представляющий собой трехступенчатую классификацию пикселей группы n кадров на области с движущимися объектами (автомобили, люди и др.), дождевые и недождевые области, а также пикселей дождевых областей текущего кадра на дождевые (искаженные каплей) и недождевые с возможностью автоматического выбора локальных пороговых значений на основе накопленной информации. Для выбора оптимального значения числа накопленных кадров использован метод многокритериального синтеза. Установлено, что применение предложенного алгоритма с оптимальными значениями 100 и 130 кадров при детектировании капель на видеоизображениях с дождем высокой и средней интенсивности соответственно обеспечивает снижение нормированных уровней ошибок первого и второго рода до 2,7 % и 3,1 %. Получен выигрыш разработанного алгоритма по сравнению с известными до 1 % и на 4 %...9 % по данным критериям качества.
Ключевые слова: видеообработка, обнаружение капель дождя, классификация, распределение интенсивностей пикселя, локальные пороговые значения, показатели качества, многокритериальный синтез, нормированные уровни ошибок первого и второго рода.