Методы ранговой фильтрации в системах видеонаблюдения

Введение 11
1. Анализ предметной области 13
1.1 Компьютерные системы видеонаблюдения 13
1.1.1 Классификация систем видеонаблюдения 14
1.1.2 Задачи систем видеонаблюдения 23
1.1.3 Виды помех в системах видеонаблюдения 25
1.2 Методы улучшения изображений в системах видеонаблюдения 33
1.2.1 Пространственные методы улучшения изображений 34
1.2.2 Частотные методы улучшения изображений 40
1.3 Постановка целей и задач 42
2. Алгоритмы решения задач 44
2.1 Алгоритмы фильтрации на основе порядковых статик 44
2.1.1. Медианный фильтр 44
2.1.2 Фильтры максимума и минимума 46
2.1.3 Фильтр срединной точки 47
2.1.4 Фильтр усеченного среднего 48
2.2 Алгоритмы медианной фильтрации 50
2.2.1. Одномерный медианный фильтр 50
2.2.2. Двумерный медианны фильтр 50
2.2.3. Адаптивный медианный фильтр 51
2.2.4 Алгоритм быстрой медианной фильтрации 54
3 Программная реализация 58
3.1 Структура программы 58
3.2 Алгоритм диалога с пользователем 59
3.3 Краткое руководство пользователя 63
3.4 Описание результатов исследований 66
Заключение 80
Conclusion 81
Список использованных источников 82
Приложения 84 + код программы

Современный уровень развития информационных технологий позволяет успешно выполнять множество задач в области компьютерного зрения, которые ранее считались необрабатываемыми в связи с отсутствием производительного оборудования. Примерами задач компьютерного зрения являются: повышение качества, фильтрация и устранение различных эффектов цифровых изображений, обнаружение, распознавание и отслеживание объектов в видеопотоке и другие. Решение подобных задач находит свое применение в различных сферах человеческой деятельности: робототехника, сейсмология, астрономия, медицина, охрана частных объектов, производство и т.д.
В настоящее время существует множество научных и технологических задач, для решения которых требуются преобразование изображения с целью улучшения их визуального восприятия, либо преобразования его в форму, более удобную для визуального или машинного анализа. Поэтому важным этапом обработки цифровых изображений является улучшение качества изображения. Чем качественнее изображения, тем больше информации можно получить для дальнейшей обработки. В этом и заключается актуальность темы магистерской диссертации «Методы ранговой фильтрации в системах видеонаблюдения».
Рост производительности компьютеров в настоящее время позволяет в реальном времени использовать методы улучшения качества изображений, в том числе методов ранговой фильтрации. Методы ранговой фильтрации позволяют качественно улучшить изображения со значительно меньшим эффектом рассфокусировки.
Наиболее распространенными проблемами в системах видеонаблюдения являются появление искажающих эффектов таких, как импульсные помехи синхронные с сетью, синхронные помехи высоких частот, синусоидальный сигнал, случайные помехи высоких частот. Кроме того, искажению видеосигнала могут способствовать и такие факторы как неправильная разводка питания и заземления, соединительные кабели и разъёмы и т.д.
Объектом исследования магистерской диссертации является процесс выбора и обоснования метода для качественного улучшения изображения. Предметом исследования является реализация выбранного метода на языке C++ и сравнение его с другими методами.
Целью магистерской диссертации является повышение качества изображений при помощи методов ранговой фильтрации. Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
1) анализ компьютерных систем видеонаблюдения
2) анализ методов фильтрации изображений;
3) разработка алгоритма фильтрации изображений для выбранного метода;
4) программная реализация разработанного алгоритма.
В первой главе представлен аналитический обзор существующих систем видеонаблюдения, методов и алгоритмов улучшения качества изображений. Дается описание пространственных и частотных методов улучшения изображений.
Во второй главе дано обоснование и подробное описание используемой методики улучшения качества изображения. В качестве метода был выбран алгоритм медианной фильтрации
Третья глава посвящена описанию программного комплекса, используемым библиотекам и алгоритмам. Приводится описание программной реализации методики, а также сравнение с другими алгоритмами.
Практическая значимость работы состоит в том, что разработанную программную реализацию методики можно внедрить в сферу охранных услуг (системы видеонаблюдения), в производственную сферу (контроль качества, дефектоскопия) и т.д.  

Цель работы: Повышение качества изображений в системах видеонаблюдения на основе методов ранговой фильтрации

Задачи:
1. Анализ методов фильтрации изображений
2. Разработка алгоритма фильтрации изображений;
3. Программная реализация разработанного алгоритма.

Целью магистерской диссертации является улучшение качества изображений. Разработана программа улучшения качества изображений методами ранговой фильтрации.
Работа содержит следующие этапы:
1) Анализ методов и средств фильтрации изображений;
2) Алгоритмы решения задач;
3) Программная реализация алгоритмов решения задач.
На первом этапе были рассмотрены наиболее распространенные методы алгоритмов фильтрации изображений.
На втором этапе были изучены и более детально показаны алгоритмы ранговой фильтрации изображений.
На третьем этапе был реализован программный комплекс на языке программирования C++/C# в среде Microsoft Visual Studio 2012 с применением открытой библиотеки компьютерного зрения OpenCV.