Методы удаления погодных эффектов, основанные на гистограммах.

Обработка гистограмм – очередной основной тип способов для улучшения контрастности изображений. Такие способы обычно очень резвые и легки в применении, при всем этом позволяют достигнуть не плохих результатов. Сравнивая с остальными способами, работающими с гистограммами, самым всераспространенным является автоматический метод выравнивания гистограмм. Целью этого метода является максимизировать информативность изображения при помощи Методы удаления погодных эффектов, основанные на гистограммах. роста спектра интенсивности более нередких пикселей. Существует два типа способов выравнивания гистограмм: глобальный и локальный. Глобальные способы обычно употребляют сжатие яркости пикселей для получения более единообразных экспозиционных черт, используя статистику всего изображения. Эти способы не рассматривают локальную статистику изображения. Способы локального выравнивания гистограмм позволяют получить наилучшие результаты, потому Методы удаления погодных эффектов, основанные на гистограммах. что обнаруживают больше локальных деталей изображения и дают приметное улучшение. Некие способы употребляют обычное локальное выравнивание гистограмм, такое как наложение гистограмм различных участков изображения на выровненные локальные гистограммы; другие употребляют адаптивное выравнивание гистограмм.

Преобразование гистограмм рассредотачивания значений интенсивностей позволяет прирастить контрастность изображения, что отлично подойдет для статичных погодных критерий, таких как туман Методы удаления погодных эффектов, основанные на гистограммах..

В случае динамических погодных критерий в работе [3] предложено использовать гистограммы ориентации дождевых и снежных полос.

Способ основан на традиционном вычитании фона. Модель фона служит для детектирования снега и дождика, потому что это динамические погодные явления. Количество ошибок детектирования миниатюризируется при помощи внедрения правил выбора, основанных на фотометрии Методы удаления погодных эффектов, основанные на гистограммах. и размерах возможных дождевых полос. Дальше строится так именуемая гистограмма ориентации полос при помощи скопления ориентации разных связанных компонент, приобретенных способом геометрических моментов. Данные гистограммы дальше моделируются в Гауссовской смешанной форме с параметрами, приобретенными оценкой при помощи метода максимизации математического ожидания. Проверка аспекта согласия позволяет найти соответствует ли Методы удаления погодных эффектов, основанные на гистограммах. модель гистограмме ориентаций. В случае соответствия, к характеристикам Гауссовской смешанной модели применяется временной сглаживающий фильтр. Применение аспекта выбора к сглаженной гистограмме позволяет найти наличие либо отсутствие дождика. Если дождик детектирован, то дождевые пиксели могут быть точно и просто определены на изображениях, также можно оценить интенсивность дождика. Есть огромное количество применений такового Методы удаления погодных эффектов, основанные на гистограммах. способа, включая детектирование критичных погодных критерий для безопасности на дорогах, наблюдение погоды, улучшение надежности систем видеонаблюдения и моделирование дождика. На рисунке 6 представлено описание метода.

Набросок 6 – Внедрения способа детектирования дождика: (a) детектирование двигающихся объектов при помощи вычитания фона; (b) выделение вероятных пикселей дождика при помощи правил выбора по размеру и Методы удаления погодных эффектов, основанные на гистограммах. фотометрии; (c) вычисление гистограммы ориентации полос при помощи скопления ориентации, приобретенной способом геометрических моментов различных связанных компонент; принимается решение о наличии дождика, основанное на временной стабильности и формы гистограмм; (d) детектирование пикселей дождика, используя гистограмму.

На рисунке 7 представлены результаты работы метода в различных погодных критериях – града, дождика и Методы удаления погодных эффектов, основанные на гистограммах. снега.

Набросок 7 – В первом ряду размещены начальные изображения; во 2-м ряду – фон; в 3-ем - передвигающиеся составляющие; в четвертом – гистограммы, надлежащие различным кривым; в 5-ом – детектированные пиксели дождика (пиксели дождика показаны зеленоватым цветом, пиксели шума – красноватым, объекты, отфильтрованные по аспекту размера, – голубым). (a) из последовательности изображений с градом, (b) с Методы удаления погодных эффектов, основанные на гистограммах. дождиком, (c) со снегом.


metodi-stimulirovaniya-deyatelnosti.html
metodi-stimulirovaniya-prakticheskoj-muzikalnoj-deyatelnosti.html
metodi-stimuliruyushie-podlinnij-kontakt.html