РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЕ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ СОСТАВНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
Рассмотрены вопросы организации параллельной обработки информации при решении задач прикладной фотограмметрии, а именно формирования изображений высокого разрешения. В статье представлен новый метод обработки информации при формировании изображений вы- сокого разрешения (HR) для решения задач прикладной фотограмметрии, основанные на адаптив- ной сшивке подкадров на основе совмещения ключевых точек и анализа контуров с использованием опорного изображения низкого разрешения (LR) в виде шаблона и реализующий его модифициро- ванный алгоритм. Одной из особенностей метода является распараллеливание процесса обработ- ки информации, что достигается за счет работы в группе мобильных объектов. Новизна метода заключается в комбинации следующих ключевых компонентов: использование опорного LR-изображения как шаблона лежит в основе распараллеливания процессов обработки информа- ции, и позволяет организовать совместную работу участников процесса по единым правилам, а также минимизировать глобальные ошибки сшивки кадров; применение комплексного алгоритма совмещения подкадров по ключевым точкам для сшивки изображения высокого разрешения по LR-шаблону позволяет значительно повысить детализацию и точность восстановления изобра- жения за счет корреляции множества кадров высокого разрешения от устройств группы, а также компенсировать геометрические искажения, шумы и артефакты; интеграция различных вычислительных оптимизаций и алгоритмов анализа контуров для коррекции локальных искаже- ний сшивки подкадров позволяет устранить люфт при совмещении точных частичных изображе- ний на опорном LR-изображении. Экспериментальные результаты демонстрируют повышение точности сшивки на 25% (SSIM = 0.92) и снижение времени обработки на 40% по сравнению с традиционными методами. Метод адаптирован для применения на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, включая распределенные системы на базе мобильных платформ, а также допускает оптимизацию на основе распараллеливания в группе мобильных устройств (мо- бильных объектов, МО).
Список литературы
1. Ratna Babu K.and Dr.K.V.N. Sunitha. A New Approach to Enhance Images of Mobile Phones with In-
Built Digital Cameras Using Mean And Variance // International Conference on Advances In Computer
Engineering. – 2013.
2. Ignatov A., Kobyshev N., Timofte R., Vanhoey K., & Van Gool L. WESPE: Weakly supervised photo
enhancer for digital cameras // In IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition Workshops. – 2018. – https://doi.org/10.1109/CVPRW.2018.00112.
3. Masafumi Noda, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide1, Hiroshi Murase, Yoshiko Kojima
and Takashi Naito. Road Image Update using InVehicle Camera Images and Aerial Image // IEEE
Intelligent Vehicles Symposium (Iv) Baden-Baden, Germany, June 5-9, 2011.
4. Mohamed Amine Bendoumi, Mingyi He, Shaohui Mei. Hyper Spectral Image Resolution Enhancement
Using High-Resolution Multispectral ImageBased on Spectral Unmixing // IEEE Transactions on Geoscience
And Remote Sensing. – 2011.
5. Zhang C., Gao J., Wang O., Georgel P., Yang R., Davis J., Pollefeys M. Personal photograph enhancement
using internet photo collections // IEEE Transactions on Visualization and Computer
Graphics. – 2014. – 20 (2). – P. 262-275.
6. Xu Y., Ratcliff J., Scovell J., Speiginer G., & Azuma R. Real-time guidance camera interface to enhance
photo aesthetic quality // In Conference on Human Factors in Computing Systems: Proceedings.
– 2015. – Vol. 2015-April. – P. 1183-1186. Association for Computing Machinery. – https://doi.org/
10.1145/2702123.2702418.
7. Самойлов А.Н., Кучерова М.С., Сергеев Н.Е. Подход к получению цифровых изображений вы-
сокого разрешения с помощью камеры мобильного устройства // Системный синтез и приклад-
ная синергетика: Сб. научных работ IX Всероссийской научной конференции, Нижний Архыз,
24–27 сентября 2019 года. – Нижний Архыз, 2019. – С. 346-351.
8. Самойлов А.Н., Сергеев Н.Е., Волошин А.В., Козловский А.В. Метод фотограмметрического измере-
ния геометрических параметров объектов, инвариантный к фоторегистрирующим устройствам //
Вестник Адыгейского государственного университета. Серия: Естественно-математические и тех-
нические науки. – 2021. – № 4 (291). – С. 58-69. – DOI: 10.53598/2410–3225-2021-4-291-58-69.
9. Lowe D.G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints // International Journal of
Computer Vision. – 2004. – Vol. 60. – P. 91-100.
10. Brown M., Lowe D.G. Multi-Image Matching using Multi-Scale Oriented Patches // IEEE Conference
on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2005. – Vol. 1. – P. 510-517.
11. Мельник Э.В., Самойлов А.Н., Козловский А.В., Волощук В.И. Применение мобильных устройств при
решении задач прикладной фотограмметрии // Перспективные системы и задачи управления: Матер.
XIX Всероссийской научно-практической конференции и XV молодежной школы-семинара. Таган-
рог, 01 апреля 2024 г. – Таганрог: ДиректСайнс (ИП Шкуркин Д.В.), 2024. – С. 459-462.
12. Fischler M.A., Bolles R.C. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to
Image Analysis and Automated Cartography // Communications of the ACM. – 1981. – P. 726-740.
13. Zhou F. [et al.] Edge-Preserving Image Processing for Mobile Devices // IEEE Transactions on Pattern
Analysis and Machine Intelligence. – 2018.
14. Szeliski R. Image Alignment and Stitching: A Tutorial // Foundations and Trends in Computer
Graphics and Vision. – 2007. – Vol. 2, No. 1. – P. 1-104.
15. Самойлов А.Н., Волошин А.В., Козловский А.В. Алгоритмическое обеспечение системы интел-
лектуальной обработки цифровых изображений для задач прикладной фотограмметрии // Вест-
ник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и тех-
нические науки. – 2019. – № 3 (246).
16. Беспалов Д.А., Поленов М.Ю., Иванов Д.А. Реализация геоинформационной системы на основе рас-
пределенной архитектуры обработки данных // Информатизация и связь. – 2021. – № 8. – С. 60-65.
17. Bespalov D., Polenov M., Ivanov D. Using a Distributed Architecture of a Geographic Information
System to Support Thin Clients // Proceedings of 6th Computational Methods in Systems and software.
– 2023. – Vol. 1. – P. 663-669.
18. Мельник Э.В., Сафроненкова И.Б. Предметно-ориентированная онтологическая модель распре-
деленной системы мониторинга с мобильными компонентами на базе распределенного реестра
// XVI Всероссийская мультиконференция по проблемам управления (МКПУ-2023): Матер.
мультиконференции. В 4-х т. Т. 2. Волгоград, 11–15 сентября 2023 года. – Волгоград: Волго-
градский государственный технический университет, 2023. – С. 305-308.
19. Каляев И.А., Капустян С.Г., Гайдук А.Р. Самоорганизующиеся распределенные системы управ-
ления группами интеллектуальных роботов, построенные на основе сетевой модели // Управле-
ние большими системами: Сб. трудов. – 2020. – Т. 30, № 1. – С. 605.
20. Veselov G.E., Lebedev B.K., Lebedev O.B. Hybrid Algorithm of Mobile Position-Trajectory Control //
Artificial Intelligence Methods in Intelligent Algorithms. Proceedings of the 8th Computer Science
On-line Conference, Springer, Czech Republic, 2019. – Vol. 2. – P. 287-295.
21. Веселов Г.Е., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Гибридный алгоритм управления роем гомогенных
роботов в условиях ограниченного пространства // Вестник Ростовского государственного уни-
верситета путей сообщения. – 2020. – № 2 (78). – С. 72-82.
22. Клименко А.Б., Мельник Я.Э. Исследование возможности применения концепции туманных
вычислений и технологии распределенного реестра при построении информационно-
управляющих систем // Известия Тульского государственного университета. Технические нау-
ки. – 2021. – № 2. – С. 19-27.
23. Веселов Г.Е., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Управление движением группы мобильных роботов в
колонне // Научно-практический журнал Информатизация и связь. – 2021. – № 3. – С. 7-11.
24. Веселов Г.Е., Лебедев Б.К., Лебедев О.Б. Управление роем роботов при исследовании некоторой
территории методом силовой релаксации // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2019. – № 5 (207).
25. Капустян С.Г., Мельник Э.В. Системный анализ требований и оптимизация состава группы
роботов в задаче мониторинга окружающей среды // Вестник Южно-Уральского государствен-
ного университета. Серия: Математика. Механика. Физика. – 2024. – Т. 16, № 2. – С. 12-25.
– DOI: 10.14529/mmph240202.
26. Таранов А.Ю., Мельник Э.В., Косьянчук В.В., Платошин Г.А. Коммуникация в реконфигури-
руемых информационно-управляющих системах критического назначения и перспективный
способ ее обеспечения // Вестник Московского государственного технического университета
им. Н.Э. Баумана. Серия Приборостроение. – 2024. – № 4 (149). – С. 140-154.
