https://ria.ru/20211215/samarskiy_universitet-1763692476.html
Ученые создали новый метод повышения качества кадров видеозаписей
Ученые создали новый метод повышения качества кадров видеозаписей - РИА Новости, 15.12.2021
Ученые создали новый метод повышения качества кадров видеозаписей
Новый метод повышения качества видеозаписей разработали ученые Самарского университета. По мнению авторов, способ сможет широко применяться для задач... РИА Новости, 15.12.2021
2021-12-15T07:00:00+03:00
2021-12-15T07:00:00+03:00
2021-12-15T07:00:00+03:00
наука
технологии
самара
навигатор абитуриента
университетская наука
самарский университет
россия
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/0c/0e/1763691729_0:225:3071:1952_1920x0_80_0_0_4c35bd77ace560c78e2c50e4eaab3499.jpg
МОСКВА, 15 дек — РИА Новости. Новый метод повышения качества видеозаписей разработали ученые Самарского университета. По мнению авторов, способ сможет широко применяться для задач криминалистической экспертизы, а также в астрономии, микроскопии и других сферах, сообщили в пресс-службе вуза.Исследователи разработали новый метод сверхразрешения видеозаписей (super-resolution) — формирования изображения высокого разрешения по набору изображений низкого качества. Разработка предназначена для повышения визуальной различимости плоских объектов, которые на видеозаписи отражены небольшим количеством пикселей.Разработанный метод сверхразрешения состоит из трех этапов. На первом происходит восстановление каждого кадра видео в отдельности (image restoration). При помощи математических методов обработки сигналов исследователи стремятся убрать с кадров размытие и шум, а также увеличить разрешение кадров.На втором этапе происходит геометрическое согласование кадров (image registration). Они накладываются друг на друга так, чтобы объект, различимость которого надо повысить, находился на каждом кадре в одном и том же месте. Это достигается за счет оценивания геометрического преобразования между кадрами.Третий этап — "комплексирование" кадров (image fusing), формирование результата после того, как кадры наложены. Для каждого отдельного пикселя итогового изображения имеется несколько пикселей из набора обработанных кадров. Авторы складывают их значения с определенными коэффициентами, так, чтобы пиксель кадра с наименьшей ошибкой внес наибольший вклад в формирование пикселя результирующего изображения.На сегодняшний день методов сверхразрешения разработано довольно много, однако созданный способ имеет ряд преимуществ, отличающих его от аналогов, отметил ассистент кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева Алексей Максимов."Большинство существующих методов сверхразрешения работают только с дискретными изображениями. Мы же используем более изощренную модель изображения, в рамках которой можем оценить искажения, вносимые в непрерывный сигнал в процессе его преобразования в дискретный, что позволяет работать с изображениями более эффективно", — рассказал он.Разработанный метод позволяет получить количественную характеристику качества восстановления каждого кадра в каждом его пикселе. Такую величину в обработке изображений называют ошибкой восстановления. Ошибки сохраняются в дополнительный канал к каждому кадру. Этот канал помогает сформировать итоговое изображение наилучшим образом."Разработка родилась из реальной работы. Сотрудники кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского университета имеют довольно уникальные знания в областях кибербезопасности и обработки изображений одновременно. Поэтому к нам часто обращаются сотрудники силовых ведомств и служб информационной безопасности крупных компаний за помощью в проведении экспертизы видеозаписей", — отметил Максимов.Часто получить некоторые важные сведения — разглядеть экран смартфона злоумышленника или регистрационный номер автомобиля нарушителя, просматривая видеозапись, невозможно. В таких случаях и помогает разработанный метод сверхразрешения: он позволяет по нескольким кадрам низкого качества получить одно изображение, но с различимыми деталями.Некоторые отдельные этапы технологии сверхразрешения (например, методы восстановления изображений или методы комплексирования кадров) могут найти применение не только в экспертизе видео, но и в любой прикладной области, где требуется повышение качества изображений, — астрономии, микроскопии, медицине и других.В будущем авторы займутся улучшением уже разработанных методов и алгоритмов и созданием новых.
https://ria.ru/20200430/1570766210.html
https://ria.ru/20200204/1564114784.html
самара
россия
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2021
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/0c/0e/1763691729_216:0:2947:2048_1920x0_80_0_0_3afc819d11f63be46a3c89d34505eac1.jpgРИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
технологии, самара, навигатор абитуриента, университетская наука, самарский университет, россия
Наука, Технологии, Самара, Навигатор абитуриента, Университетская наука, Самарский университет, Россия
МОСКВА, 15 дек — РИА Новости. Новый метод повышения качества видеозаписей разработали ученые
Самарского университета. По мнению авторов, способ сможет широко применяться для задач криминалистической экспертизы, а также в астрономии, микроскопии и других сферах, сообщили в пресс-службе вуза.
Исследователи разработали новый метод сверхразрешения видеозаписей (super-resolution) — формирования изображения высокого разрешения по набору изображений низкого качества. Разработка предназначена для повышения визуальной различимости плоских объектов, которые на видеозаписи отражены небольшим количеством пикселей.
Разработанный метод сверхразрешения состоит из трех этапов. На первом происходит восстановление каждого кадра видео в отдельности (image restoration). При помощи математических методов обработки сигналов исследователи стремятся убрать с кадров размытие и шум, а также увеличить разрешение кадров.
На втором этапе происходит геометрическое согласование кадров (image registration). Они накладываются друг на друга так, чтобы объект, различимость которого надо повысить, находился на каждом кадре в одном и том же месте. Это достигается за счет оценивания геометрического преобразования между кадрами.
Третий этап — "комплексирование" кадров (image fusing), формирование результата после того, как кадры наложены. Для каждого отдельного пикселя итогового изображения имеется несколько пикселей из набора обработанных кадров. Авторы складывают их значения с определенными коэффициентами, так, чтобы пиксель кадра с наименьшей ошибкой внес наибольший вклад в формирование пикселя результирующего изображения.
На сегодняшний день методов сверхразрешения разработано довольно много, однако созданный способ имеет ряд преимуществ, отличающих его от аналогов, отметил ассистент кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева Алексей Максимов.
«
"Большинство существующих методов сверхразрешения работают только с дискретными изображениями. Мы же используем более изощренную модель изображения, в рамках которой можем оценить искажения, вносимые в непрерывный сигнал в процессе его преобразования в дискретный, что позволяет работать с изображениями более эффективно", — рассказал он.
Разработанный метод позволяет получить количественную характеристику качества восстановления каждого кадра в каждом его пикселе. Такую величину в обработке изображений называют ошибкой восстановления. Ошибки сохраняются в дополнительный канал к каждому кадру. Этот канал помогает сформировать итоговое изображение наилучшим образом.
"Разработка родилась из реальной работы. Сотрудники кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского университета имеют довольно уникальные знания в областях кибербезопасности и обработки изображений одновременно. Поэтому к нам часто обращаются сотрудники силовых ведомств и служб информационной безопасности крупных компаний за помощью в проведении экспертизы видеозаписей", — отметил Максимов.
Часто получить некоторые важные сведения — разглядеть экран смартфона злоумышленника или регистрационный номер автомобиля нарушителя, просматривая видеозапись, невозможно. В таких случаях и помогает разработанный метод сверхразрешения: он позволяет по нескольким кадрам низкого качества получить одно изображение, но с различимыми деталями.
Некоторые отдельные этапы технологии сверхразрешения (например, методы восстановления изображений или методы комплексирования кадров) могут найти применение не только в экспертизе видео, но и в любой прикладной области, где требуется повышение качества изображений, — астрономии, микроскопии, медицине и других.
В будущем авторы займутся улучшением уже разработанных методов и алгоритмов и созданием новых.