| ENGLISH |
Ïðîåêò: Óëó÷øåíèå ñæàòîãî âèäåî
MSU Digital TV Signal Enhancement
MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
 |
 |
Ïðîåêò:
Äìèòðèé Âàòîëèí
Àëãîðèòì, ðåàëèçàöèÿ:
Ìàêñèì Ìàõèíÿ
Ðåàëèçàöèÿ:
Êàëèíêèíà Äàðüÿ
 õîäå äàííîãî ïðîåêòà áûë ðàçðàáîòàí íîâûé áûñòðûé è ãèáêèé ìåòîä äëÿ ïîäàâëåíèÿ øóìà â èçîáðàæåíèÿõ è âèäåî. Äàííûé ìåòîä ìîæåò áûòü ëåãêî èñïîëüçîâàí äëÿ óëó÷øåíèÿ âèäåî, èìåþùåãî àðòåôàêòû ñèëüíîãî ñæàòèÿ. Ðàçðàáîòàííûé ìåòîä ìîæíî ëåãêî àäàïòèðîâàòü äëÿ èñïîëüçîâàíèÿ â àëãîðèòìàõ ïîäàâëåíèÿ áëî÷íîñòè (de-blocking), à òàêæå â àëãîðèòìàõ ïîäàâëåíèÿ ýôôåêòà Ãèááñà (de-ringing). Ðàçðàáîòàííûé ìåòîä èñïîëüçóåò ðàñïðîñòðàíåííûé ïîäõîä â øóìîïîäàâëåíèè – óñðåäíåíèå ñîñåäíèõ òî÷åê èçîáðàæåíèÿ, êîòîðûå â íåêîòîðîì ñìûñëå ïîõîæè íà òåêóùóþ îáðàáàòûâàåìóþ òî÷êó, ïðè ýòîì êà÷åñòâî è ñêîðîñòü ïðåäëîæåííîãî ìåòîäà ïðåâîñõîäÿò àíàëîãè÷íûå ïîêàçàòåëè äðóãèõ èçâåñòíûõ àëãîðèòìîâ. Îäíî èç ïðåèìóùåñòâ ðàçðàáîòàííîãî ìåòîäà çàêëþ÷àåòñÿ â òîì, ÷òî èñïîëüçóåòñÿ ëîêàëüíîå îêíî íåáîëüøîãî ðàäèóñà, ýòî ïîçâîëÿåò ïîäàâëÿòü øóì ñðåäíåé àìïëèòóäû, äðóãîå ïðåèìóùåñòâî â äîñòàòî÷íî ïðîñòîé ìåòðèêå îïðåäåëåíèÿ ïîõîæåñòè òî÷åê, ýòî ñâîéñòâî èñïîëüçóåòñÿ êàê äëÿ ïðîñòðàíñòâåííîãî, òàê è äëÿ âðåìåííîãî øóìîïîäàâëåíèÿ. Òàêæå â õîäå ïðîåêòà áûëî ïîêàçàíî, êàê ïðåäëîæåííûå ìåòîäû ìîãóò áûòü îïòèìèçèðîâàíû äëÿ ðàáîòû íà DSP-ïîäîáíûõ ïðîöåññîðàõ.
Ðåçóëüòàòû
Ìû ïðîòåñòèðîâàëè áûñòðûé âàðèàíò ïðåäëîæåííîãî ïðîñòðàíñòâåííîãî ìåòîäà øóìîïîäàâëåíèÿ íà íåñêîëüêèõ öâåòíûõ ïîñëåäîâàòåëüíîñòÿõ ïîñëå äîáàâëåíèÿ íîðìàëüíî ðàñïðåäåëåííîãî øóìà ðàçëè÷íîé àìïëèòóäû. Ïîäîáíàÿ ïðîöåäóðà ïîçâîëÿåò ñðàâíèâàòü âèäåî ïîñëå øóìîïîäàâëåíèÿ ñ èñõîäíûì íåçàøóìëåííûì âèäåî. Ìû èñïîëüçîâàëè ðàñïðîñòðàíåííóþ ìåðó PSNR äëÿ âû÷èñëåíèÿ êà÷åñòâà øóìîïîäàâëåíèÿ, äëÿ êàæäîé âèäåî ïîñëåäîâàòåëüíîñòè äàííàÿ ìåðà áûëà ïîäñ÷èòàíà äëÿ êàæäîãî êàäðà, ïîñëå ÷åãî óñðåäíåíà. Óñðåäíåííûå ïî ïîñëåäîâàòåëüíîñòÿì ðåçóëüòàòû ñðàâíåíèÿ ñ äðóãèìè õîðîøî èçâåñòíûìè ìåòîäàìè ïðåäñòàâëåíû íèæå. Áûëî èñïîëüçîâàíî øåñòü ðàçíûõ âèäåîïîñëåäîâàòåëüíîñòåé è òðè óðîâíÿ øóìà äëÿ êàæäîé èç íèõ. Ïåðâûå òðè-ïÿòü áóêâ â íàçâàíèÿõ íà ãðàôèêå ÿâëÿþòñÿ àááðåâèàòóðàìè ñîîòâåòñòâóþùèõ òåñòîâûõ ïîñëåäîâàòåëüíîñòåé, ÷èñëà îçíà÷àþò èíòåíñèâíîñòè äîáàâëåííîãî øóìà. Ïðåäëîæåííûé ìåòîä ïîêàçûâàåò õîðîøèå ðåçóëüòàòû íà âñåõ ïîñëåäîâàòåëüíîñòÿõ.
×èñëåííîå ñðàâíåíèå ïðåäëîæåííîãî àëãîðèòìà ñ äðóãèìè õîðîøî èçâåñòíûìè ìåòîäàìè
 äîïîëíåíèå ê âûñîêèì çíà÷åíèÿì ìåðû PSNR ïðåäëîæåííûé àëãîðèòì ïîêàçûâàåò õîðîøåå âèçóàëüíîå êà÷åñòâî.
Ñëåäóþùèé ïðèìåð ïîêàçûâàåò èñõîäíûé êàäð èç ïîñëåäîâàòåëüíîñòè “shattered”, à òàêæå ñðàâíåíèå óâåëè÷åííûõ ôðàãìåíòîâ êàäðîâ, îáðàáîòàííûõ ðàçëè÷íûìè ìåòîäàìè. Äàííûé ïðèìåð äîêàçûâàåò, ÷òî ïðåäëîæåííûé ìåòîä ìîæåò ýôôåêòèâíî ïîäàâëÿòü øóì áåç óìåíüøåíèÿ îáùåé ðåçêîñòè èçîáðàæåíèÿ è ðàçìûòèÿ äåòàëåé.
Èñõîäíûé êàäð ïîñëåäîâàòåëüíîñòè "shattered"
Óâåëè÷åííàÿ ÷àñòü èñõîäíîãî êàäðà
ïîñëåäîâàòåëüíîñòè "shattered"
Ôðàãìåíò, îáðàáîòàííûé ïðåäëîæåííûì àëãîðèòìîì
Ôðàãìåíò, îáðàáîòàííûé ìåòîäîì Monte-Carlo
Ôðàãìåíò, îáðàáîòàííûé ìåòîäîì øóìîïîäàâëåíèÿ FUZZY
Ôðàãìåíò, îáðàáîòàííûé ìåòîäîì øóìîïîäàâëåíèÿ KNN
Ôðàãìåíò, îáðàáîòàííûé ìåòîäîì øóìîïîäàâëåíèÿ FUELS
Ñëåäóþùèå äâà ïðèìåðà ïîêàçûâàþò òî, êàê ðàçðàáîòàííûé ìåòîä ìîæåò áûòü èñïîëüçîâàí
äëÿ ïîäàâëåíèÿ àðòåôàêòîâ ñæàòèÿ.
Èñõîäíûé êàäð
Óâåëè÷åííàÿ ÷àñòü èñõîäíîãî êàäðà
ñ îðèãèíàëüíûìè àðòåôàêòàìè
Ïðèìåð âîññòàíîâëåííîãî ôðàãìåíòà
ñ èñïîëüçîâàíèåì ïðåäëîæåííîãî ìåòîäà
Ýòî íàãëÿäíûé ïðèìåð òîãî, êàê äàííûé ìåòîä ìîæåò áûòü èñïîëüçîâàí â àëãîðèòìàõ ïîäàâëåíèÿ
áëî÷íîñòè (de-blocking). Äëÿ äîñòèæåíèÿ ýòîãî ðåçóëüòàòà ïàðàìåòð ñèëû ïîäàâëåíèÿ øóìà áûë
óñòàíîâëåí â ìàêñèìàëüíîå çíà÷åíèå.
Ñëåäóþùèé ïðèìåð ïîêàçûâàåò äðóãîå ïîëåçíîå ñâîéñòâî àëãîðèòìà – ïîäàâëåíèå ýôôåêòà Ãèááñà (ringing), êîòîðûé ÷àñòî âñòðå÷àåòñÿ â îêðåñòíîñòÿõ ðåçêèõ ãðàíèö èçîáðàæåíèÿ ïðè èñïîëüçîâàíèè âûñîêîé ñòåïåíè ñæàòèÿ. Òàêæå õîòèì îòìåòèòü èíòåðåñíîå ñâîéñòâî ðàçðàáîòàííîãî ìåòîäà: ïðèìåð ïîêàçûâàåò, ÷òî èçáàâëåííîå îò àðòåôàêòîâ èçîáðàæåíèå âûãëÿäèò äàæå áîëåå ðåçêî, ÷åì îðèãèíàë. Äëÿ äîñòèæåíèÿ ïîäîáíîãî ðåçóëüòàòà ìåòîä øóìîïîäàâëåíèÿ áûë ïðèìåíåí äâàæäû.
Èñõîäíûé êàäð
Óâåëè÷åííàÿ ÷àñòü èñõîäíîãî êàäðà ñ îðèãèíàëüíûìè àðòåôàêòàìè
Ïðèìåð âîññòàíîâëåííîãî ôðàãìåíòà
ñ èñïîëüçîâàíèåì ïðåäëîæåííîãî ìåòîäà
Áëàãîäàðíîñòè
Âûðàæàåì áëàãîäàðíîñòü êîðïîðàöèè Èíòåë çà ïîääåðæêó äàííîé ðàáîòû è ïåðñîíàëüíî Tiehan Lu è Walid Ali. Òàêæå áëàãîäàðèì Ëàáîðàòîðèþ Êîìïüþòåðíîé Ãðàôèêè è Ìóëüòèìåäèà Ìîñêîâñêîãî Ãîñóäàðñòâåííîãî Óèâåðñèòåòà, à òàêæå ëè÷íî Áàÿêîâñêîãî Þðèÿ çà îêàçàííóþ â õîäå ïðîåêòà ïîìîùü.
Ññûëêè
- H.B. Mitchell and N. Mashkit, “Noise smoothing by a fast k-nearest neighbour algorithm” // Signal Processing: Image Communication, vol. 4, pp. 227–232, 1992.
- Ruifeng Xu and Sumanta N. Pattanaik, “A Novel Monte Carlo Noise Reduction Operator” // IEEE Computer Graphics and Applications, 2005
- C. Tomasi and R. Manduchi, “Bilateral Filtering for Gray and Color Images,” Proc. IEEE 6th Int’l Conf. Computer Vision (ICCV), IEEE CS Press, 1998, pp. 839-846.
- Torsten Seemann and Peter Tischer, “Structure Preserving Noise Filtering of Images using Explicit Local Segmentation” // IEEE Pattern Recognition, 1998, 16-20 Aug, Vol. 2, pp.1610-1612
- Dimitri Van De Ville, Mike Nachtegael, Dietrich Van der Weken, Etienne E. Kerre Wilfried Philips, and Ignace Lemahieu, “Noise Reduction by Fuzzy Image Filtering” // IEEE Transactions On Fuzzy Systems, Vol. 11, No. 4, August 2003 429
Download
Äàííûé ïðîåêò áûë ðàçðàáîòàí â ðàìêàõ ýêñêëþçèâíîãî äîãîâîðà ñ êîìïàíèåé Èíòåë. Äàííàÿ òåõíîëîãèÿ íå äîñòóïíà ïóáëè÷íî ïî óñëîâèÿì äîãîâîðà.
| Ñâÿçàòüñÿ ñ íàìè ìîæíî ïî àäðåñó: |  |
Äðóãèå ìàòåðèàëû
Ìàòåðèàëû ïî âèäåî
Ñìîòðèòå òàêæå ìàòåðèàëû:
- Ïî öâåòîâûì ïðîñòðàíñòâàì
- Ïî JPEG
- Ïî JPEG-2000