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퍼지 이미지 복원 방법
이미지 블러는 여러 가지 이유로 인해 발생하며, 여러 가지 이유로 인해 발생하는 블러 이미지는 다른 방법으로 처리해야 합니다. 기술적으로 흐릿한 이미지 처리 방법은 주로 이미지 향상, 이미지 복원 및 초고해상도 재구성이라는 세 가지 범주로 나뉩니다. 이 글은 이 세 방면에서 해부할 것이다.
지능형 디바이스 관리 기술은 시스템 관리 플랫폼 소프트웨어를 활용하는 디바이스 관리 서비스로, 카메라, 구름대, 인코더, 시스템 서버 등 모든 모니터링 디바이스에 대해 지속적인 실시간 모니터링을 수행하며, 장애 발견 시 다양한 방법으로 적시에 경보를 보내 유지 관리 직원에게 적시에 폐기할 수 있도록 합니다. 한 시스템은 네트워크 토폴로지에 따라 여러 대의 디바이스 관리 서버를 배포하고, 지역별로 디바이스를 실시간으로 순찰하여 시스템 유지 관리 효율성을 크게 높이고, 디바이스 장애 발생 시 1 분 이내에 모니터링 및 경고를 받을 수 있습니다. < P > 건설 목표 < P > 이 프로그램은 첨단 기계 학습 및 컴퓨터 시각 기술을 적용하여 인간의 시각 시스템을 시뮬레이션하고, 한 시 공공 * * * 보안 이미지 리소스 전면 카메라에 나타나는 눈송이, 스크롤 화면, 흐림, 편광, 화면 동결, 게인 불균형, 구름대 통제 불능 등 일반적인 카메라 장애, 악의적인 차단 및 파괴 모니터링 장비의 불법 행위를 정확하게 할 계획입니다. 사용자가 시공 * * * 보안 이미지 자원 시스템을 쉽게 유지 관리할 수 있도록 합니다. < P > 기술 경로 < P > 비디오 오류를 비디오 신호 누락, 비디오 선명도 이상, 비디오 밝기 이상, 비디오 소음, 비디오 눈송이, 비디오 색상 분리, 화면 동결, PTZ 모션 제어 불능 8 가지 유형으로 나눕니다. 그 중 동영상 신호가 없어지고' 핑안 도시' 가 광범위하게 건설됨에 따라 각 대도시에는 이미 대량의 영상 감시 시스템이 구축되어 있다. 모니터링 시스템이 은행 쇼핑몰 역 교통길목 등 공공 * * * 장소에 광범위하게 존재하고 있지만 공안업무에서는 장비나 기타 조건의 제한으로 인해 사건 발생 후 이미지 재생에 이미지가 불분명하다. 용의자의 얼굴 특징이 불분명하고, 식별하기 어렵고, 용의자 차량 번호판이 모호하고, 식별할 수 없는 문제가 자주 발생해 공안부 사건 해결, 법원의 법의학에 큰 번거로움을 가져왔다. 핑안 도시의 보급과 각지의 각종 감시 시스템 건설이 더욱 추진됨에 따라 이러한 문제는 점점 더 두드러질 것이다. < P > 이미지 블러의 원인 < P > 이미지 블러의 원인은 다양하며 초점이 정확하지 않고 광학 시스템의 수차, 이미징 중 상대 모션, 대기 터뷸런스 효과, 낮은 조명, 환경 임의 소음 등으로 인해 이미지가 흐려질 수 있습니다. 또한 이미지의 코덱 및 전송 프로세스로 인해 이미지가 더 흐려질 수 있습니다. 전반적으로 이미지 블러의 주요 원인은 < P > 렌즈 초점 부당, 카메라 장애 등입니다. < P > 전송이 너무 멀고, 비디오 회선 노화, 환경 전자기 간섭 등이 있습니다. < P > 카메라 보호창 또는 렌즈가 더럽거나 가려져 있습니다. < P > 안개, 먼지, 비와 눈 등 혹독한 환경 영향 < P > 비디오 압축 알고리즘 및 전송 대역폭의 원인으로 인한 흐림
카메라 해상도가 낮고 언더샘플링 이미징; < P > 광학 렌즈의 한계 해상도와 카메라 불일치로 인한 흐림 < P > 움직이는 목표가 고속 모션 상태로 인한 모션 블러 등 < P > ...... < P > 블러링 이미지 공통 솔루션 < P > 블러링 이미지 처리 기술의 경우 국내 대학과 과학연구기관은 수년 전부터 이러한 이론과 응용을 연구해 왔으며 관련 문헌도 많이 발표돼 좋은 응용을 얻었다. 미국 Cognitech 소프트웨어는 미국 FBI 및 기타 법 집행 기관에서 수년 동안 실제로 사용되어 온 상당히 성숙한 모호한 이미지 복구 앱으로, 복구된 이미지를 법정 증거로 직접 사용할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 모호한 이미지 처리 기술은 이미 상당한 실제 응용을 이뤘음을 알 수 있습니다. < P > 앞서 언급한 바와 같이 이미지 블러의 원인은 여러 가지가 있으며, 더 나은 처리 효과를 얻기 위해서는 여러 가지 이유로 인한 블러가 서로 다른 처리 방법을 필요로 하는 경우가 많습니다. 기술적으로 흐릿한 이미지 처리 방법은 주로 이미지 향상, 이미지 복원 및 초고해상도 재구성이라는 세 가지 범주로 나뉩니다. < P > 이미지 향상 < P > 이미지 필터링, 형상 변환, 대비 늘이기, 히스토그램 균형, 공간 영역 선명, 밝기 균일화, 형태, 색상 처리 등 많은 기존 이미지 알고리즘에서 이미지의 블러를 줄일 수 있습니다. 단독으로 말하자면, 이 알고리즘들은 모두 비교적 성숙하고 비교적 간단하다. 그러나 특정 흐릿한 이미지의 경우 원하는 결과를 얻으려면 위의 알고리즘 조합 중 하나 이상이 필요한 경우가 많습니다. 이러한 알고리즘과 매개변수의 조합은 "이미지 안개 제거", "이미지 노이즈 제거", "이미지 선명" 알고리즘, "이미지 어두운 디테일 향상" 알고리즘 등과 같은 구체적인 향상 알고리즘으로 발전했습니다. 이러한 알고리즘은 이미지 선명도를 높이고 이미지 품질을 크게 향상시킵니다. < P > 형태학, 이미지 필터, 색상 처리 등의 알고리즘을 함께 사용하면 이미지 안개 제거 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 그림 1 은 안개 제거 알고리즘의 실제 사용 효과입니다. 유사한 이미지 향상 알고리즘도 많이 있습니다. 더 이상 열거되지 않습니다. < P > 이미지 복원 < P > 이미지 복원은 이미지 향상 기술과 마찬가지로 이미지 품질을 향상시키는 기술입니다. 이미지 복원은 이미지 퇴화에 대한 선험적 지식을 바탕으로 퇴화 모델을 만든 다음 이 모델을 기반으로 다양한 역퇴화 처리 방법을 사용하여 점진적으로 복구함으로써 이미지 품질을 개선하는 것입니다. < P > 이미지 복원과 이미지 향상은 서로 다릅니다. 둘 다 이미지 품질을 향상시키기 위한 것입니다. 그러나 이미지 향상은 이미지가 어떻게 퇴화되었는지는 고려하지 않습니다. 다양한 기술을 탐색하여 이미지의 시각 효과를 향상시키는 것뿐만 아니라 이미지 복원은 완전히 다릅니다. 이미지 퇴화 과정에 대한 선험적 지식을 알아야 합니다. 이에 따라 그에 상응하는 역과정 방법을 찾아 복원된 선명한 이미지를 얻을 수 있습니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 이미지 복원은 주로 이미지 퇴화 과정에 대한 선험적 지식이 파악한 정확도에 달려 있다. < P > 초점 이탈, 모션, 대기 터런스 등으로 인한 이미지 블러에 이미지 복원 방법이 더 좋습니다. 일반적으로 사용되는 알고리즘으로는 위너 필터 알고리즘, 웨이브 알고리즘, 교육 기반 방법 등이 있습니다. 그림 3 은 비너 필터를 사용하여 모션 블러 이미지를 해결하는 예입니다. 퇴화 모델을 알고 있는 경우 이미지 복원은 이미지 향상보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. < P > 이미지 초고해상도 재구성 < P > 기존 모니터링 시스템의 주요 목표는 매크로 장면 모니터링, 카메라, 넓은 범위를 포괄하여 화면의 대상이 너무 작아서 사람의 눈을 직접 식별하기 어렵다는 것입니다. 언더샘플링으로 인한 블러의 상당 부분을 차지하며 언더샘플링으로 인한 블러에는 초고해상도 재구성이 필요합니다. < P > 초고해상도 복원은 신호 처리 방법으로 이미지 해상도를 높이는 동시에 이미지 수집 품질을 향상시킵니다. 핵심 아이디어는 이미징 시스템의 차단 주파수 이외의 신호 고주파 구성 요소를 추정하여 이미지 해상도를 높이는 것입니다. 초고해상도 복원 기술은 처음에는 단일 이미지만 처리하는데, 이 방법은 사용 가능한 정보가 단일 이미지이기 때문에 이미지 복원 효과에 내재적인 한계가 있다. 시퀀스 이미지의 초고해상도 복원 기술은 신호 처리 방법을 사용하여 시퀀스 저해상도 퇴화 이미지를 처리하여 하나 이상의 고해상도 복원 이미지를 얻을 수 있도록 설계되었습니다. 시퀀스 이미지 복원은 프레임 사이의 추가 정보를 활용할 수 있기 때문에 단일 복원보다 효과가 뛰어나 현재 연구 핫스팟입니다. < P > 시퀀스 이미지의 초고해상도 복원은 주로 주파수역법과 공역법의 두 가지 주요 범주로 나뉜다. 주파수역법의 장점은 이론이 간단하고 연산의 복잡성이 낮다는 점이다. 단점은 전역 변환 운동과 선형 공간 불변 감소 모델에만 국한되어 공역 선험적 지식을 포함하는 능력이 제한적이라는 점이다. 공역 방법에 사용되는 관찰 모델은 전역 및 로컬 모션, 공간 가변 블러 점 확산 함수, 비이상적인 하위 샘플링 등을 포함하며 공역 선험적 제약 조건을 포함하는 강력한 기능을 갖추고 있습니다. 일반적으로 사용되는 공역법으로는 비균일 보간법, 반복 역투영법 (IBP), 볼록 투영법 (POCS), 최대 후험 추정법 (MAP), 최대 우도 추정법 (ML), 필터법 등이 있습니다. 이 중 MAP 와 POCS 2 방법 연구가 더 많습니다. 구체적인 알고리즘에 대해서는 이 글의 중점이 아니며, 여기서는 상세히 소개하지 않는다. 그림 5 는 다중 프레임 저해상도 이미지를 사용하는 초고해상도 재구성의 예입니다. < P > 블러링 이미지 처리 기술의 관건과 부족 < P > 많은 블러링 이미지 처리 방법이 실제 응용에서 좋은 결과를 얻었지만, 현재로서는 블러링 이미지 처리의 진일보한 발전을 제한하는 몇 가지 요인이 있습니다. 주로 아래와 같습니다. < P > 알고리즘의 높은 목표 < P > 대부분의 흐림 이미지 처리 알고리즘은 특정 이미지에만 적용되며 알고리즘 자체는 알고리즘 모듈의 켜기 또는 끄기를 지능적으로 결정할 수 없습니다. 예를 들어 안개가 낀 이미지의 경우 안개 제거 알고리즘은 좋은 처리 효과를 얻을 수 있지만 정상 이미지에 작용하여 이미지 효과가 떨어지며 안개 제거 알고리즘 모듈을 켜거나 끄려면 수동 개입이 필요합니다. < P > 알고리즘 매개변수 복잡성 < P > 블러 이미지 처리 내의 모든 알고리즘에는 실제 이미지 표현과 결합하여 최종 처리 효과를 직접 결정해야 하는 많은 매개변수가 포함되어 있습니다. 현재 알고리즘과 관련해서는 어떤 것이 최적의 매개변수인지 지능적으로 선택할 수 있는 방법이 없다. < P > 알고리즘 프로세스의 경험 < P > 실제 이미지가 매우 복잡하기 때문에 여러 가지 상황을 처리해야 하기 때문에 알고리즘 처리 프로세스가 필요합니다. 특정 흐릿한 비디오의 경우 어떤 처리 프로세스를 사용하는지는 자동 선택이 어렵고 적절한 방법을 수동으로 선택해야 하며 사람의 경험에만 의존할 수 있습니다. < P > 결론 < P > 환경, 회선, 렌즈, 카메라 등의 영향으로 모니터링 시스템이 구축되고 운영되면 일부 영상이 흐릿해지는 문제가 발생할 수 있습니다. < P > 전반적으로 모호한 이미지 처리 알고리즘은 이미 광범위하게 적용되었지만, 이미지 알고리즘에는 한계가 있기 때문에 모든 문제를 이미지 알고리즘에 기대해서는 안 되며, 다양한 종류의 모호한 문제에 대해 차별적으로 대해야 한다. 렌즈 초점 이탈, 먼지 차단, 회선 노화, 카메라 고장 등으로 인한 흐림 또는 이미지 품질 저하의 경우 비디오 진단 시스템의 도움을 받아 적시에 수리하여 소스에서 문제를 해결해야 합니다. 낮은 조명 등 주야용 고감도 카메라 선호, 비 안개, 모션, 언더샘플링 등으로 인한 이미지 품질 저하의 경우 비디오 향상 서버에 포함된 다양한 흐림 이미지 처리 알고리즘을 통해 이미지 품질을 향상시킬 수 있습니다.
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