Повышение разрешающей способности изображений
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Глава I. Обзор и сравнительный анализ методов и алгоритмов повышения разрешения изображений
1.1 Анализ исследуемой проблемы
1.2 Сравнительная оценка существующих программ, повышающих разрешение изображений
Выводы к главе I
Глава II. Проектная часть. Описание технологии выполнения
2.1 Выбор оптимального инструментария для разработки
2.2 Разработка логической схемы и реализация
.2.1 Форма поиска файлов
.2.2 Форма преобразования изображений
2.2.3 Реализация алгоритмов интерполяции
Выводы к главе II
Заключение
Список использованной литературы
Приложения
ВВЕДЕНИЕ
Работа посвящена обработке цифровых изображений, в частности задаче повышения разрешающей способности изображений. Рассматриваются методы повышения (увеличения) изображений, алгоритм реализации, его программная реализация.
Актуальность работы.
Выбор темы дипломного проекта обусловлен тем, что задача повышения разрешения (увеличения) изображений является одной из важнейших задач цифровой обработки изображений. Несмотря на рост разрешения сенсоров камер, эта задача остается актуальной, например, для изображений, снятых на камеры низкого разрешения.
Предметом исследования является технология разработки программы для решения задачи повышения разрешающей способности изображений.
Объектом исследования выступает процесс разработки программы для решения задачи повышения разрешающей способности изображений на языке программирования Borland Delphi.
Целью работы является разработка программного обеспечения для реализации задачи повышения разрешающей способности изображений. Основные задачи, решаемые в представленной работе, изложены ниже:
1.Рассмотрение методов повышения разрешения изображений, выделение подходов, которые будут использованы при реализации программного продукта, т.е. выбрать метод достаточно простой, быстрый и устойчивый к ошибкам.
2.Постановка и решение задачи повышения разрешения изображений
.Поэтапная программная реализация построенного алгоритма повышения разрешающей способности изображений.
Практическая значимость работы.
Разработанную программу и выделенные алгоритмы по повышению разрешающей способности изображений можно успешно применить для обработки цифровых изображений плохого качества, для повышения качества изображений лиц в видеопотоке.
Структура дипломной работы:
Дипломная работа состоит из аннотации, введения, двух глав (теоретической и проектной части), заключения, использованной литературы и приложений.
ГЛАВА I. ОБЗОР И СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ПОВЫШЕНИЯ РАЗРЕШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
.1 Анализ исследуемой проблемы
Суть интерполяции заключается в использовании имеющихся данных для получения ожидаемых значений в неизвестных точках.
В первую очередь отметим, что изображение представляется в виде функции f(x, y). Исходя из этого, строится математическая основа интерполяции.
Пиксели изображений являются точками, в которых значение функции известно.
Сутью повышения разрешения изображений, с помощью интерполяции, является нахождение значений функции в промежуточных точках.
Основной недостаток интерполяции - невозможно точно восстановить информацию.
Общепринятые алгоритмы интерполяции можно поделить на две категории: адаптивные и неадаптивные. В данной работе использованы неадаптивные алгоритмы интерполяции.
Адаптивные методы изменяются в зависимости от предмета интерполяции (резкие границы, гладкая текстура), тогда как неадаптивные методы обрабатывают все пиксели одинаково.
Неадаптивные алгоритмы включают:
метод ближайшего соседа
билинейный
бикубический
В зависимости от сложности, они используют от 0 до 256 (или более) смежных пикселей для интерполяции. Чем больше смежных пикселей они включают, тем более точными могут оказаться, но это достигается за iёт значительного прироста времени обработки. Эти алгоритмы могут использоваться как для развёртки, так и для масштабирования изображения. В полной мере работа этих алгоритмов реализована в Photoshop.
К адаптивным алгоритмам можно причислить:
градиентные методы, основная идея которых использование разных ядер для интерполяции вдоль и поперек границ.
Обратная задача, постановка задачи в которой производится в виде:
=U (1),
где
Z - увеличенное изображение;
U - уменьшенное изображение;
А - оператор, уменьшающий изображение.
Увеличение здесь реализуется как решение этого уравнения с применением итерационных методов. Главный минус этого метода - неустойчивость, т.к. задача поставлена некорректно.
Регулязирующий метод. Одним из способов решения этой некорректной задачи (1) является метод регуляции, созданный академиком А. И. Тихоновым. В результате этот метод сводит некорректно поставленную задачу - к корректной, за iет использования дополнительных ограничений.
Адаптивные алгоритмы включают в себя многие коммерческие алгоритмы в лицензированных программах, таких как Qimage, PhotoZoom Pro, Genuine Fractals и другие. Многие из них применяют различные версии своих алгоритмов (на основе попиксельного анализа), когда обнаруживают наличие границы - с целью минимизировать неприглядные дефекты интерполяции в местах, где они наиболее видны. Эти алгоритмы в первую очередь разработаны для максимизации безде