Грант РФФИ 13-07-00438

Название проекта: Автоматическое компьютерное повышение резкости изображений

Руководитель: Крылов Андрей Серджевич

Список исполнителей:
Крылов Андрей Серджевич, профессор,
Насонов Андрей Владимирович, с.н.с.,
Павельева Елена Александровна, ассистент,
Никитина Екатерина Валентиновна, н.с.,
Юрин Дмитрий Владимирович, с.н.с.,
Лукин Алексей Сергеевич, ведущий математик,
Насонова Александра Андреевна, асп., математик,
Ситдиков Искандер Талгатович, асп., ст. лаборант,
Хвостиков Александр Владимирович, студ., математик

Результаты за 2013 год:
Разработана первая версия адаптивного метода повышения резкости изображений.
Создан метод определения ширины профиля границы изображения.
Автоматизирован выбор значений параметров метода определения ширины границ изображения.
Проанализирована эффективность работы алгоритма при различных уровнях шума на изображении.
Исследована задача восстановления сигнала по его фазе, полученной проекционным методом Эрмита.
Разработан метод определения базовых контуров, ориентированного на использование в задаче повышения резкости изображений.
Проведен анализ артефакта ложного оконтуривания границ изображений.

Результаты за 2014 год:
Разработан метод повышения резкости изображений, основанного на непрерывной деформации системы координат.
Создан адаптивный алгоритм выбора участка для анализа ширины границы изображения.
Разработан оптимизированный алгоритм для повышения резкости изображений.
Разработан алгоритм определения базовых контуров, ориентированный на использование в задаче повышения резкости изображений.
Разработан метод оценки уровня размытия изображений, основанного на использовании информации о фазе, полученной проекционным методом Эрмита.

Публикации:
E. A. Pavelyeva, A. S. Krylov. “Synthesis of Phase and Magnitude of Images by Hermite Projection Method” // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 25, No. 2, 2015, pp. 187−192.
I. T. Sitdikov, A. S. Krylov. “Variational image deringing using varying regularization parameter” // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 25, No. 1, 2015, pp. 96−100.
A. A. Nasonova, A. S. Krylov. “Determination of image edge width by unsharp masking” // Computational Mathematics and Modeling, Vol. 25, No. 1, 2014, pp. 72−78.
А. А. Насонова. «Деформационный метод повышения разрешения изображений с сохранением резкости границ» // в: Труды 16-й международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение» (DSPA'2014), т. 2. Москва, 2014, с. 452−455.
А. А. Насонова, А. С. Крылов. «Выделение сосудов на изображениях глазного дна и его оценка качества» // Биотехносфера, №. 3, Издательство "Политехника", 2014, с. 24−25.
Е. Павельева, А. Крылов "Аппроксимация фазы проекционным методом Эрмита при восстановлении изображения по фазе" // Труды 24-й международной конференции по компьютерной графике и её приложениям ГрафиКон'2014. Ростов-на-Дону, 2014, с. 131-134
А. А. Насонова, А. С. Крылов. «Определение ширин границ изображения на основе нерезкого маскирования» // Прикладная математика и информатика, №. 42, МАКС Пресс, Москва, 2013, с. 76-82.
A. V. Nasonov, A. S. Krylov. “Regularization parameter choice for total variation based image deringing algorithm” // In: 23-th International Conference on Computer Graphics GraphiCon'2013. Vladivostok, Russia, 2013, pp. 87-90.
I. T. Sitdikov, A. S. Krylov. “Locally adaptive image deringing” // In: 11-th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies”, Vol. 1. Samara, Russia, 2013, pp. 322-325.
E. A. Pavelyeva, A. S. Krylov. “Image reconstruction from phase using Hermite projection method” // In: 11-th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies”, Vol. 1. Samara, Russia, 2013, pp. 296-299.
Павельева Е. А. «Поиск соответствий между ключевыми точками изображений радужных оболочек глаз с помощью метода проекционной фазовой корреляции» // Системы и средства информатики, №. 2, том 23, «ТОРУС ПРЕСС», Москва, 2013, с. 74-88.

Задачи на 2015 год:
Разработка алгоритма автоматического определение локального уровня размытия изображений
Разработка локального регуляризирующего метода повышения резкости изображений
Разработка алгоритма повышения резкости изображений после применения методов повышения разрешения
Разработка комплексного метода повышения резкости изображений, использующего метод оценки размытия на основании информации о фазе и метод локальной оценки ширин контуров.