Research Article

Gelişmiş Zamansal Tutarlılık ile Görüntü ve Video Bulanıklığını Giderme için Verimli Çok Ölçekli Gradyan Alanı Filtreleme

DOI:

10.3791/68495

⸱

September 30th, 2025

 ,  ,  , 
1Chitkara University Institute of Engineering and Technology, Chitkara University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Buradaki protokol, ışık saçılımı modelinin gerçek zamanlı bulanıklık giderme yeteneklerini geliştirmek için Minimum Korumalı Alt Örneklemeyi Gradyan Alanı Ağırlıklı Kılavuzlu Filtreleme ile entegre eder. Kaynak görüntünün karanlık kanaldaki en parlak %0,1'lik piksellerinden RGB değerlerinin ortalaması alındığında atmosferik ışık üretilir ve video işleme tutarlılığı için gradyan tabanlı Korelasyon Faktörü kullanılır.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bulanıklık giderme, atmosferik saçılmadan etkilenen görüntü netliğini yeniden sağlamak için bilgisayarlı görmede çok önemlidir. Mevcut yöntemler, yüksek hesaplama maliyetlerinden, gradyan ayrıntılarının kaybından ve video uygulamalarında titreyen yapaylıklardan muzdariptir. Verimliliği ve görsel kaliteyi artırmak için bu çalışma, hem videolara hem de görüntülere uygulanabilen çok ölçekli gradyan alanı ağırlıklı kılavuzlu görüntü filtresi tabanlı bir bulanıklık giderme tekniği önermektedir. Atmosferik parametreleri tahmin etmek ve hesaplama karmaşıklığını azaltmak için Minimum Koruma Alt Örneklemesi (MPS) kullanılmıştır. Daha sonra, Gradyan Alanı Ağırlıklı Kılavuzlu Görüntü Filtresi (GWGIF) ile yinelemeli bir yukarı örnekleme işlemi, iletim haritasını iyileştirir, önemli miktarda gradyan özelliğini korur ve böylece doku ve kenar tutmayı artırır. Video bulanıklığını gidermek için, Gradyan Tabanlı Korelasyon Faktörü (GCF) tanıtılır ve bu da mevcut yöntemlere kıyasla titreyen artefaktlarda önemli bir azalma sağlar. Deneysel değerlendirmeler, 26,98 Algı Tabanlı Görüntü Kalitesi Değerlendiricisi (PIQE) puanı, 2,78 Doğal Görüntü Kalitesi Değerlendiricisi (NIQE) puanı ve 20,18 Kör/Referanssız Görüntü Uzamsal Kalite Değerlendiricisi (BRISQE) puanı elde ederek yaklaşımımızın üstünlüğünü ortaya koymaktadır. Ayrıca önerilen yöntem, 0.003'lük Ortalama Kare Hatası (MSE) sapması ile video bulanıklığını gidermede yüksek zamansal tutarlılık sağlar ve bu da onu otonom araçlar, gözetim ve uzaktan algılama gibi gerçek zamanlı uygulamalar için ideal kılar.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Pus, ışık duman, su damlacıkları veya toz parçacıkları tarafından dağıldığında uzaktaki nesneleri görmeyi zorlaştıran atmosferik bir olgudur. Pus nedeniyle görüntü bozulması, video analizi, otonom araçlar ve gözetim dahil olmak üzere bilgisayarla görme uygulamaları 1,2 için zararlıdır. Bilgisayarlı görmenin performansını artırmak için, işlemenin ilk adımı olarak, görüntülerden pus bileşenlerini çıkarmak için bir bulanıklık giderme stratejisi gereklidir. "Bulanıklık giderme" terimi, bulanık veya başka bir şekilde kullanılamaz bir görüntüye netliği geri kazandırmak için kullanılan adımları ifade eder.....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışmada, insan özneleri içermeyen sentetik veya doğal sahne görüntüleri kullanılmıştır. Bu nedenle etik onayına gerek duyulmadı.

Bu görüntü bulanıklığını giderme protokolü, standart bir bilgi işlem kurulumunda geliştirilmiştir ve puslu görüntülerin netliğini ve görünürlüğünü artırmak için tasarlanmıştır. Çalışma ortamı MATLAB7'dir. Yaklaşım, bulanıklık tahmini, iyileştirme ve görüntü restorasyonunu içeren sistematik bir süreci takip eder. Önemli ayrıntıları korurken görüntü kalitesini kademeli olarak iyileştiren yöntem, net ve görsel olarak çekici sonuçlar sunar. Yaygın olarak kullanılan veri kümeleri

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Niteliksel ve niceliksel sonuçlar, bir yöntemi veya deneyi değerlendirirken tamamlayıcı bilgiler sağlar. Nitel sonuçlar, bir yaklaşımın etkinliğini analiz etmek için genellikle görsel karşılaştırmalar, algısal değerlendirmeler veya uzman görüşleri kullanılarak öznel değerlendirmelere odaklanır. Gerçek dünya senaryolarındaki gelişmeleri göstermeye yardımcı olurlar ancak insan algısından etkilenebilirler. Buna karşılık, nicel sonuçlar, etkinliği istatistiksel titizlikle ölçmek için NIQE11, PIQE

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gelişmiş bir zamansal tutarlılık yaklaşımıyla görüntü ve video bulanıklığını giderme için önerilen verimli çok ölçekli gradyan alanı filtrelemesi, bir görüntü piramidi yapısı kullanarak atmosferik ışık ve iletim haritalarını verimli bir şekilde tahmin ederek fiziksel model tabanlı bulanıklık giderme algoritmalarındaki hesaplama darboğazını giderir. Temel yenilik, önemli görüntü ayrıntılarını korumak için yukarı örnekleme sırasında GWGIF filtrelemeyi takip ederek MPS iletim haritası tahmi.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar herhangi bir çıkar çatışması beyan etmemektedir

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Editöre ve isimsiz hakemlere, bu çalışmanın kalibresini ve okunabilirliğini önemli ölçüde artıran anlayışlı yorumları ve yararlı tavsiyeleri için içten teşekkürlerimizi sunarız. Dikkatli değerlendirme prosedürleri ve anlayışlı açıklamaları, araştırmanın alana genel katkısını artırmada ve iyileştirmeye yardımcı olmada çok önemli olmuştur.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Dataset  Görme ve Görüntü İşleme Laboratuvarı, Waterloo Üniversitesi5http : //ivc.uwaterloo.ca/database/Dehaze/Görüntü ve Video Bulanıklaştırma Algoritmalarının Değerlemesi
Gradyan tabanlı ağırlıklı kılavuzlu filtre (Matlab uygulaması)Wang  ve diğerleri.16 https://arxiv.org/pdf/2211.16796Verimli iletim haritası iyileştirme
MATLAB (Görüntü İşleme Araç Kutusu ile)Sürüm: MATLAB Çevrimiçi (24.2.0.2871072 (R2024b) Güncelleme 5)https://www.mathworks.com/products/matlab.htmlÖnerilen ve temel algoritmaların uygulanması
IşlemciIntel i3-6006U İşlemci (2.00 GHz)https://www.intel.com/content/www/us/en/products/sku/91157/intel-core-i36006u-processor-3m-cache-2-00-ghz/specifications.htmlAlgoritmaları çalıştırma
Temel yöntemler için kaynak kodlarıKim et  al.3, Van et  al.14, Yang ve ark.20,
  Ren ve diğerleri21,  Chen et  al.23, Li B ve ark.26		3https://github.com/metinsuloglu/Haze-RemovalÖğrenmeye dayalı bulanıklaştırma yöntemlerinin değerlendirilmesi
14https://github.com/viengiaan/MGF bulanıklık giderme
20https://github.com/legendongary/Proximal-Dehaze-Net-CPU
21https://github.com/rwenqi/GFN-dehazing
23https://cchen156.github.io/code/robustdehaze.zip
26https://github.com/Boyiliee/EVD-Net
4 http : //live.ece.utexas.edu/research/f og/f adedef ade.html

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Sharrab, Y. O., Alsmadi, I., Sarhan, N. J. Towards the availability of video communication in artificial intelligence-based computer vision systems utilizing a multi-objective function. Cluster Comput. 25 (1), 231-247 (2022).
  2. Afif, M., Said, Y., Atri, M.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Image DehazingVideo DehazingGradient Domain FilteringMultiscale FilteringTemporal CoherenceGuided Image FilterTransmission Map RefinementAtmospheric ScatteringTexture PreservationReal Time Dehazing

Related Articles