CC BY
46
Секция «Информатика и вычислительная техника»
- наличие пространственных координат виртуальной сцены позволяет выполнять процедуру тек-стурирования.
В перспективе дальнейших исследований рассматривается возможноть более широкого использования технологии HDR [3, 854] для получения универсальной световой корреляции.
Библиографические ссылки
1. Авери Лии. УМыаЮыЪ 1.6.0 /Ва'Иаквг. Руководство пользователя [электронный ресурс], 2004.
2. Кватрани Т. Визуальное моделирование. М. : ДМК Пресс, 2001.
3. Келли Л. Мэрдок. Autodesk 3ds Max 9. Библия пользователя. 3D Studio MAX 9 : пер. с англ. М. : Диалектика, 2007.
4. Фишов П. М., Лобанов Д. К., Ловчиков А. Н. // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Материалы всерос. науч. конф., Сиб. гос. аэрокосмич. унт. Красноярск, 2010.
© Фишов П. М., Ловчиков А. Н., 2011
УДК 004.932
Д. А. Фурашев Научный руководитель - М. Н. Фаворская Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
МЕТОДЫ УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА АРХИВНЫХ ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
Рассматриваются проблемы улучшения качества архивных видеопоследовательностей. Анализируются такие методы как Automatic Color Enhancement и метод компенсации движения на видеопоследовательности.
При старении пленки характеристики материалов, которые используются для цветных фотографий и фильмов, изменяются, что приводит к потере и искажению цветов. Для устранения этого недостатка может быть применен алгоритм Automatic Color Enhancement (АСЕ) [3, 4], который использует собранную по всему изображения статистику о цвете. Основываясь на механизмах адаптации зрительной системы человека, Метод ACE способен эффективно извлекать визуальную информацию. Согласно алгоритму, каждый пиксель p результирующего изображения R вычисляется отдельно по каждому каналу в соответствии с равенством:
R (р) = ^^шщтщ-т
где I(p) - I (j) - разница между текущим пикселом p и некоторым пикселом изображения j, d(p,j) - функция расстояния, которая взвешивает величину локального и глобального взноса, r() - функция яркости.
Также существует модифицированная версия этого алгоритма. Обычно в старых фильмах и фотографиях цвета искажаются так, что изображение имеет ярко выраженное преобладание какого-то одного цвета. Используя этот факт, была предложена следующая модификация алгоритма. Вычисляется математическое ожидание цвета пикселей изображения (EI) и выполняется цветовой сдвиг на математическое ожидание. Кроме того, необходимо сохранить яркость изображения.
Также актуальной задачей для архивных видеопоследовательностей является компенсация движения. Рассмотрим данную задачу. Компенсация движения является неотъемлемой частью хороших алгоритмов повышения качества видео, в частности, алгоритмов шумоподавления. Как правило, различают
пространственную и временную избыточность информации в видео. Под пространственной избыточностью понимают обычно схожесть значений соседних пикселов и плавность цветовых переходов в отдельно взятом кадре, то есть преобладание низких частот над высокими, если изображение рассматривать с точки зрения теории обработки сигналов. Эта избыточность используется и в алгоритмах сжатия изображений, среди которых наиболее хорошо себя зарекомендовали основанные на преобразовании Фурье (например, JPEG [1]) и на вейвлет-преобразовании [2].
Попиксельный метод является одним из наиболее эффективных методов компенсации движения. Компенсация производится отдельно для каждого пиксела кадра, рассматриваемый класс преобразований - линейные сдвиги. Минимизируется обычно суммарная ошибка компенсации для всего кадра (Displaced Frame Difference, DFD):
DFD(d,n) = _ |F(p,n.J- F(p + n - 1).
рсГпш*
где F(p, n) - яркость кадра номер n в точке p = (x, y)T, d(p) = (dx, dy)T - вектор смещения для точки (x, y)T. Подход основан на предположении, что яркость можно приблизить линейной функцией от положения точки в кадре. Это предположение оправданно только для сравнительно небольшой окрестности этой точки, что существенно снижает область применимости данного метода и позволяет ему корректно оценивать лишь небольшие сдвиги. Это ограничение можно преодолеть, оценивая не сам вектор сдвига, а его разность с некоторым вектором предсказания, который с большой вероятностью расположен ближе к искомому вектору, чем нулевой. В общем случае, когда движение может составлять десятки пикселов, вектор сдвига ищется с помощью итерационного алгоритма -
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии
на каждом шаге происходит уточнение найденного на предыдущем шаге значения.
Этот метод имеет ряд недостатков. Основные его недостатки - высокая сложность (движение оценивается для каждого пиксела в отдельности), и большой объем мета-информации, описывающей движение (для каждого пиксела задается вектор смещения в виде пары целых чисел).
Таким образом, можно сделать вывод о том, что использование описанных методов позволяет улучшить качество архивных видеопоследовательностей.
Библиографические ссылки
1. Ватолин Д, Ратушняк А, Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов,
сжатие изображений и видео. М. : Диалог-МИФИ, 2002.
2. Rizzi A., Gatta C., Slanzi C., Ciocca G., Schettini R. Unsupervised color film restoration using adaptive color equalization // 8th International Conference on Visual Information System, 2005
3. Chambah M., Rizzi A., Gatta G. Perceptual approach for unsupervised digital color restoration of cinematographic archives //Proc. SPIE 5008, 138, 2003.
4. Yuan Y., Mandal M.K. Low-band shifted hierarchical backward motion estimation and compensation for wavelet-based video coding // Proc. of the 3rd Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing, 2002. P. 185-190.
© Фурашев Д. А., Фаворская М. Н., 2011
УДК 004.94
А. А. Чунина Научный руководитель - М. Н. Фаворская Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ ВЕТРА НА ЭБ-МОДЕЛЬ ДЕРЕВА
Моделирование растительности леса - одна из сложных задач трехмерной графики, связанной, прежде всего, со сложной структурой моделируемого объекта. В данной статье приводится алгоритм моделирования воздействия на простейшую рекурсивную модель дерева. Несмотря на свою простоту, данная модель позволяет оценить используемые вычисления на скорость выполнения вычислений и реалистичность получаемых моделей.
С технической точки зрения понятие трехмерности применимо к объектам, имеющим три плоскости измерений. Преимуществ у трехмерного моделирования перед другими способами визуализации довольно много. Одно из основных это то, что трехмерное моделирование дает очень точную модель, максимально приближенную к реальности.
Одна из самых сложных задач в трехмерной графике - имитация мира природы. Дело в том, что, в отличие от промышленных предметов, форма тел естественного происхождения редко имеет прямые линии и ровные края. Например, лес представляет собой некое множество деревьев, обычно нескольких типов. Дерево само по себе обладает сложной ветвящейся структурой. Разнообразие же достигается за счет варьирования их форм. Причем одной из наиболее сложных задач является моделирование анимации дерева: воздействие потоков ветра.
Разработаем имитационную модель воздействия ветра на дерево. Будем опираться на понятие фрактального дерева, используемое Г. Хонде [1]. Рассмотрим общую схему алгоритма:
Шаг 1. Подготовка скелета дерева [3].
Шаг 2. Имитация ветра [2].
Шаг 3. Добавление хаотичность и инерцию [4].
Более детально опишем вышеуказанные шаги.
Разработаем скелет дерева. Будем использовать не готовую модель, а только ее имитацию, достаточную для оценки работы физики. Так первый отрезок ста-
новится стволом дерева, от ствола отходит три ветви, несколько короче самого ствола, от каждой ветви еще три ветви и т. д. Таким образом, глубина рекурсии -один из самых значительных параметров, влияющих на модель. При подборе данного параметра было проведено тестирование, и были получены следующие результаты: глубина рекурсии не оказывает значительное влияние на затрачиваемое время построения модели. В связи с этим выбирать допустимый диапазон необходимо посредством визуального восприятия. Как видно из рисунка, при глубине рекурсии больше 9, часть веток начинают сильно перекрывать друг друга, что сказывается на визуальном восприятии, а при глубине рекурсии меньше 6, данная модель перестает реалистично воспроизводить модель дерева в рамках данного представления. Таким образом, допустимый диапазон рекурсии от 6 до 9 включительно.
Далее готовую модель необходимо смещать в некотором направлении, причем ствол будем считать недвижимом. Учтем и то, что ветер не может быть вертикальным, то есть наша задача найти вектор смещения для ветра единичной силы для каждой ветки для двух направлений ветра, - вдоль оси X и вдоль оси 2. Также необходимо учитывать то, что кроме собственных колебаний, ветка подвержена колебаниям несущих ветвей. Кроме того, введем зависимость от толщины ветки - чем ветка тоньше, тем она легче гнется.
