Ученые создали новый метод распознавания видеозаписей в высоком качестве

Новый метод повышения качества видеозаписей разработали ученые Самарского университета им. Королёва. По мнению авторов, способ сможет широко применяться для задач криминалистической экспертизы, а также в астрономии, микроскопии и других сферах.

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 Алексей Максимов, ассистент кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва.

"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 им. Королёва 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.

Источник: ria.ru