Jagiellonian University Repository

Adaptacyjna poprawa jakości obrazu oraz redukcja szumu w sekwencjach wideo o bardzo niskim poziomie światła

pcg.skipToMenu

Adaptacyjna poprawa jakości obrazu oraz redukcja szumu w sekwencjach wideo o bardzo niskim poziomie światła

Show full item record

dc.contributor.advisor Żelawski, Marcin [SAP11016072] pl
dc.contributor.author Sobotowski, Piotr pl
dc.date.accessioned 2020-07-24T23:26:20Z
dc.date.available 2020-07-24T23:26:20Z
dc.date.submitted 2014-07-01 pl
dc.identifier.uri https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/194422
dc.language pol pl
dc.title Adaptacyjna poprawa jakości obrazu oraz redukcja szumu w sekwencjach wideo o bardzo niskim poziomie światła pl
dc.title.alternative Adaptive enhancement and noise reduction in very low light-level video pl
dc.type master pl
dc.abstract.pl Niniejsza praca magisterska skupia się na zagadnieniu poprawy jakości sekwencji wideo o bardzo niskim poziomie światła. Zaprezentowany został algorytm służący do tego celu, przeznaczony głównie do ciemnych i zaszumionych sekwencji. W skład opisywanego algorytmu wchodzą między innymi takie procesy, jak poprawa kontrastu przez wyrównanie histogramu oraz adaptacyjna filtracja obrazu. Filtracja odbywa się po uprzedniej analizie czasoprzestrzennej przetwarzanych sekwencji, z wykorzystaniem tensora strukturalnego. Kernele filtrujące tworzone są w taki sposób, by zachować kontury obiektów oraz zminimalizować rozmycie spowodowane ruchem.Stworzony program umożliwia wybór parametrów wejściowych wykorzystywanych przez algorytm. Praca zawiera wyniki działania programu dla przykładowych sekwencji, wraz z omówieniem, przedstawiając jego zalety oraz wady. pl
dc.abstract.en The following work focuses on the topic of quality enhancement of very low light-level videos. An algorithm created for this purpose is presented, intended mainly for use with very dark and noisy video sequences. The described algorithm consists, among others, of such processes as contrast enhancement by histogram equalization and adaptive image smoothing. The noise reduction step is performed after a spatio-temporal analysis of tested sequences with the usage of structure tensor. The smoothing kernels are created so as to maintain the objects’ contours and minimize motion blur.The constructed program enables users to choose input parameters used by the algorithm. The results of sample sequences with different parameters are presented, along with a description explaining algorithm’s advantages and disadvantages. pl
dc.subject.pl adaptacyjna filtracja, tensor strukturalny, wideo pl
dc.subject.en adaptive enhancement, structure tensor, video pl
dc.contributor.reviewer Tabor, Jacek [SAP11017416] pl
dc.contributor.reviewer Żelawski, Marcin [SAP11016072] pl
dc.affiliation Wydział Matematyki i Informatyki pl
dc.identifier.project APD / O pl
dc.identifier.apd diploma-85642-96347 pl
dc.contributor.departmentbycode UJK/WMI2 pl
dc.fieldofstudy inżynieria oprogramowania pl


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)