Особливості використання кольорової корекції для мультимедійного контенту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorФіліпова, Наталія Юріївна
dc.contributor.authorФараон, Ірина Володимирівна
dc.date.accessioned2022-09-02T12:15:26Z
dc.date.available2022-09-02T12:15:26Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenActuality of theme. Color correction is one of the most important and complex techniques in image processing research and consumer color image systems. As this type of method is able to improve the visual quality of color images, in recent decades it has received considerable attention. It has been widely used in both academic research projects and industrial products. Color correction allows you to quickly perceive color images and highlight features in multimedia content. To date, the types of color correction methods used in graphic editors are imperfect and need to be refined. Therefore, there is a need to further improve color correction techniques for multimedia content. The purpose and objectives of the study. The aim of this work is to develop methods of color correction of natural images and the development of algorithms to increase contrast for natural images and videos. Solving the set tasks and achieved results. As a result of the work, it is proposed to improve the image structure using a statistical measure of naturalness, as well as a Gaussian histogram to achieve the task of preserving naturalness. Studies have shown that determining the sum of the weights of the original histogram, homogeneous histogram and Gaussian histogram as the optimal target histogram for contrast enhancement gives higher values of image quality estimates (PSNR and SSIM), and the use of structure and statistical naturalness is one way to improve image by determining the optimal parameters. The proposed method considers a compromise between enhancing contrast and preserving naturalness. A method of merging images based on contrast and brightness for color correction of video content has been developed. Experiments show that the proposed method is superior to other methods of improvement in terms of visual comparisons of objects, objective assessments and the problem of flicker. The proposed method is based on an algorithm based on the modification of the histogram and the structure of the merger, as only a change in the histogram can lead to unnatural results. Object of research: multimedia content, namely images and videos. Subject of research: contrast and brightness of multimedia content. Research methods. To solve the problem, this paper uses methods of analysis, synthesis, systems analysis, mathematical statistics, comparison and logical generalization of results. Scientific novelty is the analysis and improvement of methods of contrast and brightness for color correction of video content. A method of merging images based on contrast and brightness for color correction of video content has been developed. A study of the implementation of histogram alignment algorithms in the MATLAB software environment using existing methods, and proposed to improve the image structure using a statistical measure of naturalness, as well as a Gaussian histogram to achieve the task of preserving naturalness. The practical significance of the results obtained. The developed method surpasses other methods of improvement in terms of visual comparisons of objects, objective assessments and the problem of flicker.uk
dc.description.abstractukАктуальність теми. Корекція кольору є однією з найважливіших і найскладніших методик у дослідженнях обробки зображень і споживчих системах кольорових зображень. Оскільки цей вид методу здатний покращити візуальну якість кольорових зображень, в останні десятиліття йому приділено значну увагу. Він широко застосовувався як в академічних дослідницьких проектах, так і в промислових продуктах. Колірна корекція дозволяє швидко сприймати кольорові зображення і виділяти особливості в мультимедійному контенті. На сьогоднішній день види методів корекції кольору, які застосовуються в графічних редакторах є недосконалими та потребують доопрацювання. У зв’язку з чим є необхідність подальшого удосконалення методів кольорової корекції для мультимедійного контенту. Мета та задачі дослідження. Метою даної роботи є розробка методів колірної корекції природних зображень і розробка алгоритмів підвищення контрастності для природних зображень і відео. Вирішення поставлених завдань та досягнуті результати. В результаті виконання роботи запропоновано покращити структуру зображення, використовуючи статистичну міру природності, а також гістограму Гауса для досягнення завдання збереження природності. Дослідження показали, що визначення суми ваги вихідної гістограми, однорідної гістограми та гістограми у формі Гауса як оптимальної цільової гістограми для посилення контрасту дають більші значення показників оцінок якості зображення (PSNR і SSIM), а використання міри структури та міри статистичної природності є одним із шляхів покращення зображення за визначенням оптимальних параметрів. Запропонований метод розглядає компроміс між посиленням контрасту та збереженням природності. Розроблено метод злиття зображень на основі контрасту і яскравості для кольорової корекції відеоконтенту. Експерименти демонструють, що запропонований метод перевершує інші методи покращення з точки зору візуальних порівнянь предметів, об’єктивних оцінок та проблеми мерехтіння. Запропонований метод розроблено на основі алгоритму, який базується на модифікації гістограми та структурі злиття, оскільки лише зміна гістограми може призвести до неприродних результатів Об’єкт дослідження: мультимедійний контент, а саме зображення та відео. Предмет дослідження: контраст та яскравість мультимедійного контенту. Методи дослідження. Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу, синтезу, системного аналізу, математичної статистики, порівняння та логічного узагальнення результатів. Наукова новизна полягає у аналізі та удосконаленні методів контрасту і яскравості для кольорової корекції відео контенту. Розроблено метод злиття зображень на основі контрасту і яскравості для кольорової корекції відео контенту. Проведено дослідження реалізації алгоритмів вирівнювання гістограми в програмному середовищі MATLAB шляхом застосування існуючих методів, а також запропоновано покращити структуру зображення, використовуючи статистичну міру природності, а також гістограму Гауса для досягнення завдання збереження природності. Практичне значення одержаних результатів. Розроблений метод перевершує інші методи покращення з точки зору візуальних порівнянь предметів, об’єктивних оцінок та проблеми мерехтіння. У майбутньому удосконалити додаткові функції та вбудувати в графічний редактор у вигляді простої кнопки з можливістю ручного коригування.uk
dc.format.page98 с.uk
dc.identifier.citationФараон, І. В. Особливості використання кольорової корекції для мультимедійного контенту : магістерська дис. : 171 Електроніка / Фараон Ірина Володимирівна. – Київ, 2021. – 98 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/49764
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeм. Київuk
dc.subjectзбереження природностіuk
dc.subjectкорекція кольоруuk
dc.subjectзменшення мерехтінняuk
dc.subjectпередача кольоруuk
dc.subjectпосилення контрастуuk
dc.subjectконсистенція кольоруuk
dc.subjectспецифікація гістограмиuk
dc.subjectваріаційна модельuk
dc.subjectзлиття зображеньuk
dc.subjectпокращення зображенняuk
dc.subjectрreserve naturalnessuk
dc.subjectcolor correctionuk
dc.subjectreduce flickeruk
dc.subjecttransfer coloruk
dc.subjectenhance contrastuk
dc.subjectcolor consistencyuk
dc.subjecthistogram specificationuk
dc.subjectvariation modeluk
dc.subjectimage merginguk
dc.subjectimage enhancementuk
dc.subject.udc004.738.5.057uk
dc.titleОсобливості використання кольорової корекції для мультимедійного контентуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Faraon_mahistr.pdf
Розмір:
4.17 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (АМЕС)
Магістерські роботи