159
поскольку не требует моделирования
приближенных условий формирования
фотографии или изображений на ви-
деозаписи. Данный подход позволяет
на субъективном (гносеологическом)
уровне, что очень важно при любой экс-
пертном исследовании, проанализиро-
вать степень отображения признаков
внешности, необходимых для иденти-
фикации человека. Это и будет являть-
ся критерием, своеобразным стандар-
том качества изображения.
Алгоритм по улучшению фото-, ви-
деоизображений (последовательность
методов цифровой обработки) опреде-
ляется индивидуально для каждого ва-
рианта, однако в большинстве случаев
(по объективным причинам) построить
однозначную схему не всегда возмож-
но. Тем не менее, существуют основные
типичные операции (применимые в том
числе и для изображений полученных
и при неблагоприятных условиях фото,
видео фиксации), которые представле-
ны ниже.
Первый этап.
Субъективная оценка
изображения с последующей интерпре-
тацией изобразительной информацией.
На качественном уровне анализируют-
ся имеющиеся на изображении помехи
и искажения, определяется их источник
и природа. Разрабатывается алгоритм
и подбираются методы цифровой об-
работки изображений, которые могут
быть использованы для улучшения изо-
бражения.
Второй этап.
Инструментальное
исследование изобразительной и слу-
жебной информации. Устанавливается
формат и размер графического фай-
ла, разрешение и размер изображе-
ния, исследуется гистограмма яркости,
шум матрицы, служебная информация
(метаданные – время и дата съемки,
модель фото- или видеокамеры и др.,
миниатюра).
Третий этап.
Устранение (вычита-
ние) шума. Шумы маскируют мелкие
детали изображения, маскируют грани-
цы изображения объектов в кадре, при-
водят к искажениям градаций яркости,
снижают динамический диапазон ярко-
сти изображения.
На данном этапе используют мето-
ды фильтрации изображений. Методы
фильтрации делятся на линейные
1
и не-
линейные.
С помощью методов фильтрации
изображений удается:
- размыть изображение и подавить
случайные шумы;
- выделить контуры и повысить рез-
кость.
Нелинейные методы дают лучшие
результаты. Например, вычитание ад-
дитивного шума из изображения, либо
устранение шума с использованием ме-
дианной фильтрации или сглаживания.
Устранение блочности кадров видео-
граммы, подверженной сжатию.
Данный этап предшествует опера-
ции увеличения размера изображения.
Четвертый этап
. Увеличение разме-
ра изображения с применением реку-
рентных методов интерполяции яркости
«добавленных» пикселей с пошаговой
коррекцией увеличенного изображе-
ния. Рекурентные методы позволяют
более точно интерполировать яркость
«добавленных» пикселей и позволяют
корректировать параметры увеличен-
ного промежуточного изображения.
Например, если исходное изображение
1. Линейные методы предполагают знание передаточной функции искажения.
Для реставрации (восстановления) изображения необходим инверсный фильтр,
обратный передаточной функции искажения. К таким методам относят низкочастотные и
высокочастотные фильтры
