CC BY
86<Тешетневс^ие чтения. 2016
УДК 004.932
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА RETINEX ДЛЯ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ПОЛУЧЕННЫХ В СЛОЖНЫХ УСЛОВИЯХ ОСВЕЩЕНИЯ
И. С. Алексеев, И. А. Беленя
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: Rainsgard@gmail.com
Рассмотрен метод повышения цветового качества изображений в сложных условиях освещения, решаются вопросы нечеткого восприятия цветов и деталей в области тени.
Ключевые слова: улучшение качества изображений, сложные условия освещения, Retinex.
USING RETINEX ALGORITHM FOR IMAGES OBTAINED IN DIFFICULT LIGHTING CONDITIONS
I. S. Alexeyev, I. A. Belenya
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: Rainsgard@gmai.com
The research considers the method of color image quality enhancement in difficult lighting conditions; it also studies the fuzzy perception of colors and details in the shadow areas.
Keywords: enhancement, difficult lighting conditions, fuzzy perception, shadow areas, Retinex.
Улучшение цветопередачи изображений, устранение искажения цветов, восстановление цветовой насыщенности на видео и фотографиях играют важную роль в системах видеонаблюдения. Указанные проблемы возникают при съемке с недостаточно хорошим освещением либо при наличии засветок.
Получение качественного изображения объекта напрямую зависит от хорошего освещения. При этом нестудийное освещение часто отличается от идеального, в результате чего получаются снимки с затенением, засветкой или чрезмерной контрастностью некоторых фрагментов изображения. Зрительная система человека быстро адаптируется к условиям освещения, в отличие от ПЗС-матрицы (ПЗС - прибор с зарядовой связью), тем самым ПЗС-матрица позволяет получать качественное изображение только в определенном диапазоне освещенности и контраста.
Ряд артефактов, таких как недостаток света, избыток света, блеклость изображения, затрудняют обработку изображений. Например, окна, солнечный свет и другие нерегулируемые источники света могут создать проблемы при освещении сцены. Также возникают ситуации, при которых из-за тусклого, рассеянного освещения изображения получаются блеклыми, ненасыщенными. Причем изменение цветовой насыщенности не позволяет в полной мере восстановить цвет.
Для компенсации артефактов, связанных с освещением, часто используется алгоритм Retinex [1; 2]. Алгоритм Retinex основан на принципах имитации устройства рецепторов сетчатки человека. Он моделирует чувствительные области отдельных нейронов
и процесс восприятия с помощью функции окружения Fix y):
i-xW I
F (x, y ) = K x e^ c2 J, (1)
где (x, y) - координаты текущего пиксела; с - гауссова константа; K - множитель.
Главная цель алгоритма Retinex заключается в разделении исходного изображения S на два: R-компонента, отвечающая за отражение (reflectance image), и /-компонента, отвечающая за освещение (illumination image), так чтобы каждая точка рассчитывалась по следующей формуле [3-5]:
S (x, y) = / (x, y) x R( x, y), (2)
где R(x,y) e [0,1].
В цветовом пространстве RGB для каждого цветового канала вычисляется компонента, отвечающая за отражение. По формуле (3) достигается преобразование изображения:
G(x, y) = log (S(x, y)) - log (S(x, y) ® F(x, y)), (3)
где G(x,y) - выходное изображение; ® - свертка.
Демонстрация работы алгоритма Retinex представлена на рисунке. На входе использовалось изображение, полученное с 1р-камеры видеонаблюдения разрешением 640x480.
Таким образом, получив и преобразовав компоненты изображения, можно компенсировать артефакты видеопоследовательности и добиться улучшения детализации объектов в зоне видимости.
¡Программные средства и информационные технологии
Демонстрация работы алгоритма Retinex: а - исходное изображение; б - результат обработки алгоритмом Retinex
Библиографические ссылки
1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М. : Техносфера, 2005. 1072 с.
2. Кругль Г. Профессиональное видеонаблюдение. Практика и технологии аналогового и цифрового CCTV. М. : Секьюрити Фокус, 2010. 640 с.
3. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М. : Мир, 1982. Т. 1. 312 с.
4. Jobson D. J., Rahman Z., Woodell G. A. Properties and Performance of a Center/Surround Retinex // IEEE Trans Image Process. 1997. 451 p.
5. A Variational Framework for Retinex / R. Kimmel [et al.]. Hewlett-Packard Laboratories, 2001, рр. 1-31.
References
1. Gonsales R., Vuds R. Tsifrovaya obrabotka izo-brazheniy. M. : Tekhnosfera, 2005. 1072 p.
2. Krugl' G. Professional'noe videonablyudenie. Praktika i tekhnologii analogovogo i tsifrovogo CCTV. M. : Sek'yuriti Fokus, 2010. 640 p.
3. Prett U. Tsifrovaya obrabotka izobrazheniy. M. : Mir, 1982. T. 1. 312 p.
4. Jobson D. J., Rahman Z., Woodell G. A. Properties and Performance of a Center/Surround Retinex, IEEE Trans Image Process. 1997. 451 p.
5. Ron Kimmel, Doron Shaked, Michael Elad, Irwin Sobel. A Variational Framework for Retinex, Hewlett-Packard Laboratories, 2001, pp. 1-31.
© Алексеев И. С., Беленя И. А., 2016
УДК 004.021
АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОИНТЕГРАЦИИ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
В. В. Андреев
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: jcjet88@gmail.com
Рассматривается задача расчета коинтеграции временных рядов. Предложен алгоритм для выявления ко-интегрированных пар временных рядов. Представлены порядки интеграции при рассмотрении финансовых временных рядов и предложены области применения расчета коинтеграции.
Ключевые слова: фондовый рынок, временные ряды, прогнозирование.
COINTEGRATION OF FINANCIAL TIME SERIES DETECTION ALGORITHM
V. V. Andreev
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: jcjet88@gmail.com
