<div>
	Методика оптимизации распределения плотности пикселов по зоне наблюдения</div>

Волхонский Владимир Владимирович, Ковалевский Владислав Александрович

doi:10.17586/2226-1494-2022-22-6-1055-1062

2022 , ТОМ 22, НОМЕР 6 ( ноябрь-декабрь )

ISSN 2226-1494 (print), ISSN 2500-0373 (online)

Меню

Публикации

Главный редактор

НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор

Партнеры

doi: 10.17586/2226-1494-2022-22-6-1055-1062

УДК 681.772.7

Методика оптимизации распределения плотности пикселов по зоне наблюдения

Волхонский В.В., Ковалевский В.А.

Читать статью полностью

Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:

Волхонский В.В., Ковалевский В.А. Методика оптимизации распределения плотности пикселов по зоне наблюдения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. Т. 22, № 6. С. 1055–1062. doi: 10.17586/2226-1494-2022-22-6-1055-1062

Аннотация

Предмет исследования. Рассмотрена задача оптимизации параметров матрицы видеокамеры для снижения избыточности информативности видеосигнала. Актуальность темы обусловлена существующей избыточностью формируемых матрицами видеосигналов в разных частях зоны наблюдения и, как следствие, избыточной загрузкой устройств передачи, хранения и обработки сигналов. Данная задача решена путем достижения равномерности распределения плотности пикселов по зоне наблюдения. Методика основана на решении задачи программным способом в отличие от существующих решений, использующих аппаратные методы. Метод. Предложен метод представления зоны обзора как совокупности подмножеств пространства задач наблюдения с последующей ее фрагментацией. Задачи наблюдения определяют требуемую минимальную плотность пикселов в разных фрагментах. Основные результаты. Осуществлена сегментация матрицы в соответствии с размерами фрагментов зоны наблюдения и заданным допустимым диапазоном изменения распределения плотности пикселов в зоне обзора телекамеры. Предложены обязательные и дополнительные критерии оптимизации распределения. Сформулирована методика оптимизации. В соответствии с коэффициентом избыточности распределения плотности пикселов в сегментах произведено объединение пикселов в группы, различные в разных сегментах. Приведены примеры решения задач оптимизации по разным критериям. Практическая значимость. Предложенный подход позволил минимизировать избыточность плотности пикселов и, как следствие, снизить загрузку каналов связи, объем памяти устройств хранения видеоинформации и требования к производительности устройств обработки видеосигналов. Решена задача формирования непрерывного изображения зоны наблюдения. Результаты работы могут найти применение при обработке видеосигналов и разработке новых телекамер систем наблюдения.

Ключевые слова: распределение плотности пикселов, плотность пикселов, задача наблюдения, матрица камеры, зона обзора

Список литературы

Волхонский В.В. Системы телевизионного наблюдения: основы проектирования и применения. М.: Горячая линия-Телеком, 2020. 392 с.
Волхонский В.В., Ковалевский В.А. Подход к выбору разрешения матрицы телекамеры для оптимизации параметров видеосигнала // Микро- и нанотехнологии в электронике: Материалы XII Международной научно-технической конференции. Нальчик: Каб.-Балк. ун-т, 2021. С. 412–416.
Волхонский В., Ковалевский В. Влияние параметров установки телекамер на информативность видеоизображения // Системы безопасности. 2022. № 2(164). С. 78–80.
Alpert S., Galun M., Brandt A., Basri R. Image segmentation by probabilistic bottom-up aggregation and cue integration // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2012. V. 34. N 2. P. 315–327. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2011.130
Chen C.H., Patel V.M., Chellappa R. Matrix completion for resolving label ambiguity // Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2015. P. 4110–4118. https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7299038
Wronski B., Garcia-Dorado I., Ernst M., Kelly D., Krainin M. Handheld multi-frame super-resolution // ACM Transactions on Graphics (TOG). 2019. V. 38. N 4. P. 1–18. https://doi.org/10.1145/3306346.3323024
Panda R., Roy-Chowdhury A.K. Multi-view surveillance video summarization via joint embedding and sparse optimization // IEEE Transactions on Multimedia. 2017. V. 19. N 9. P. 2010–2021. https://doi.org/10.1109/TMM.2017.2708981
Luo Z., Huang Y., Li S., Wang L., Tan T. Unfolding the alternating optimization for blind super resolution // Advances in Neural Information Processing Systems. 2020. V. 33. P. 5632–5643.
Su H., Yu L., Jung C. Joint contrast enhancement and noise reduction of low light images via JND transform // IEEE Transactions on Multimedia. 2020. V. 24. P. 17–32. https://doi.org/10.1109/TMM.2020.3043106
Ma L., Liu R., Wang Y., Fan X., Luo Z. Low-light image enhancement via self-reinforced retinex projection model // IEEE Transactions on Multimedia. 2022. in press. https://doi.org/10.1109/TMM.2022.3162493
Liang C.H., Chen Y.-A., Liu Y.-C., Hsu W.H. Raw image deblurring // IEEE Transactions on Multimedia. 2020. V. 24. P. 61–72. https://doi.org/10.1109/TMM.2020.3045303
Волхонский В.В., Муратов А.С. Специфика использования мультимодульных телевизионных камер // Технологии защиты. 2021. № 2. С. 52–54.
Dallmeier D. Monitoring Device. Patent WO 2012/164089 A1.
Далльмайер Д. Устройство наблюдения. Патент ЕАПО 026475. 2017.
Stening J., Persson H., Rusz A., Bengtsson A. System for panoramic imaging. Patent US 2020/0195845 A1.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License