УДК 004.932
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА УЛУЧШЕНИЯ КОНТРАСТА ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО 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 улучшения контраста видеоизображений для применения в системах телевидения. Выполнены предварительные исследования известных методов решения данной задачи. Целью работы является разработка алгоритма увеличения контрастности, в котором значительно уменьшены искажения, свойственные известным подходам, а также проводится восстановление цветояркостных характеристик изображений, подверженных воздействию нежелательных явлений, вызвавших ослабление контраста. Выполнен статистический анализ таких параметров низкоконтрастных областей кадров, как модуль вектора градиента интенсивностей и цветовая насыщенность пикселей, с использованием метода минимизации целевой функции симплекс-алгоритмом Нелдера – Мида. Предложен алгоритм усиления контраста, отличающийся от известных добавлением этапов автоматической оценки необходимой и достаточной степени увеличения контрастности в различных областях кадра, коррекции компонент интенсивности и цветовой насыщенности с переходом в цветовое пространство HSI (Hue, Saturation, Intensity – цветовой тон, насыщенность, интенсивность). Использован многокритериальный подход и введен результирующий критерий качества, включающий не только оценку увеличения контрастности, но и эталонные показатели восстановления изображений, такие как индексы структурного сходства и взаимной информации. Установлено, что предложенный алгоритм обеспечивает увеличение данных критериев на 11…21 % и на 3…32 % соответственно по сравнению с известными подходами при аналогичном увеличении контрастности, а рост результирующего показателя качества – на 6…19 %.
Ключевые слова: видеообработка, контрастность, эквализация гистограммы, аппроксимация, минимизация целевой функции, степень усиления контраста, интенсивность, насыщенность цвета, многокритериальный подход.