О.В. Осипов 1, А.А. Диязитдинова 2

1,2 Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (г. Самара, Россия)

1 o.osipov@psuti.ru; 2 miftaxovaaa@mail.ru

Постановка проблемы. Повышение качества телевизионного сигнала является актуальной задачей в системах видеонаблюдения. Увеличение разрешения изображения программными способами, например, с помощью бикубической интерполяции, характеризуется достаточно ограниченными возможностями использования. Полученное масштабированное изображение не содержит новой информации и не позволяет различить деталей. В статье рассматриваются многокамерные системы видеонаблюдения, у которых в одной точке обзора устанавливаются одновременно несколько камер с различными объективами, отличающимися фокусными расстояниями. Использование таких систем при масштабировании изображения позволяет делать переключения между различными видеоданными. Это позволяет, с одной стороны, сохранить информацию об изображении всей территории, находящейся под наблюдением, а с другой – рассмотреть детали интересующей области изображения. Для корректного переключения между данными разных камер необходимо проводить совмещение телевизионных изображений, полученных в различных масштабах.

Цель.Рассмотреть методы и способы обработки телевизионных сигналов для решения задачи повышения качества телевизионного изображения многокамерной системы видеонаблюдения.

Результаты. Проведен анализ существующих методов совмещения изображений различных масштабов. Показано, что наиболее перспективным для решения указанной задачи является совместное использование так называемых опорных точек и алгоритмов аффинного совмещения изображений. Для оценки масштаба и угла поворота использовано представление телевизионного сигнала в логарифмически-полярной системе координат.  

Практическая значимость. Предложенный способ обработки телевизионных сигналов был апробирован на реальных данных многокамерной системы и показал корректное масштабирование изображения и улучшение качества телевизионного сигнала.

Осипов О.В., Диязитдинова А.А. Совмещение сигналов для повышения качества телевизионного изображения многокамерной системы видеонаблюдения// Радиотехника. 2020. Т. 84. № 12(23). С. 72−78. DOI: 10.18127/j00338486-202012(23)-08.

1. Fleet David J., Jepson Allan D. Computation of component image velocity from local phase information // International Journal of Computer Vision. 1990. № 1. P. 77–104.
2. Hidetoshi M., Atsushi N., Kazutoshi K. Determining image flow from multiple frames based on the continuity equation // Technology Repts Yamaguchi University. 1991. № 5. P. 387–397.
3. Мясников Е.В. Определение параметров геометрических трансформаций для совмещения портретных изображений // Компьютерная оптика. 2007. Т. 31. № 3. С. 77−82.
4. Wolberg G., Zokai S. Robust image registration using log-polar transform // Processing of IEEE International Conference on Image Processing. 2000. V. 1. P. 493‒496. DOI:10.1109/ICIP.2000.901003.
5. Kuglin C.D., Hines D.C. The phase correlation image alignment method // Processing International Conference on Cybernetics and Society. 1975. Р. 163−165.
6. Гошин Е.В., Котов А.П., Фурсов В.А. Двухэтапное формирование  пространственного преобразования для совмещения изображений // Компьютерная оптика. 2014. Т. 38. № 4. С. 886−891.
7. Novikov A.I., et al.The Contour Analysis and Image Superimposition Problem in Computer Vision Systems // Pattern Recognition and Image Analysis. 2015. V. 25(1). P. 73−80. DOI: 10.1134/S1054661815020194.
8. Ефимов А.И., Новиков А.И. Алгоритм поэтапного уточнения проективного преобразования для совмещения изображений // Компьютерная оптика. 2016. Т. 40. № 2. С. 258−265. DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-2-258-265.
9. Loeckx D., et al. Nonrigid image registration using free-form deformations with a local rigidity constraint // Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2004). Springer Berlin Heidelberg, 2004. P. 639−646.
10. Ke Y., Sukthankar R. PCA-SIFT: A more distinctive representation for local image descriptors // Computer Vision and Pattern Recognition. 2004. V. 2. P. 506−513.
11. Harris С., Stephens M. A combined corner and edge detector // Proceedings of the 4th Alvey Vision Conference. 1988. P.147–151.