Оцінка ефективності нового методу стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу
Проведено порівняльний аналіз класичних нелінійних методів стабілізації яскравості та підвищення контрастності відеоданих, а також уперше запропоновано оригінальний метод лінійної стабілізації яскравості відеопотоку і працюючий в реальному масштабі часу алгоритм, що його реалізує. Дано обʼєктивну оц...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/218 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-218 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-06-09T09:51:49Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
відеопотік середня яскравість кадру тренд яскравості відео цифрова фільтрація трендів алгоритми стабілізації яскравості в реальному масштабі часу |
| spellingShingle |
відеопотік середня яскравість кадру тренд яскравості відео цифрова фільтрація трендів алгоритми стабілізації яскравості в реальному масштабі часу Bilozerskyi, Vladyslav Bilous, Oleksandr Dergachov, Konstantin Кrasnov, Leonid Оцінка ефективності нового методу стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу |
| topic_facet |
video stream average frame brightness video brightness trend digital trend filtering real-time brightness stabilization algorithms видеопоток средняя яркость кадра тренд яркости видео цифровая фильтрация трендов алгоритмы стабилизации яркости в реальном масштабе времени відеопотік середня яскравість кадру тренд яскравості відео цифрова фільтрація трендів алгоритми стабілізації яскравості в реальному масштабі часу |
| format |
Article |
| author |
Bilozerskyi, Vladyslav Bilous, Oleksandr Dergachov, Konstantin Кrasnov, Leonid |
| author_facet |
Bilozerskyi, Vladyslav Bilous, Oleksandr Dergachov, Konstantin Кrasnov, Leonid |
| author_sort |
Bilozerskyi, Vladyslav |
| title |
Оцінка ефективності нового методу стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу |
| title_short |
Оцінка ефективності нового методу стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу |
| title_full |
Оцінка ефективності нового методу стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу |
| title_fullStr |
Оцінка ефективності нового методу стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу |
| title_full_unstemmed |
Оцінка ефективності нового методу стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу |
| title_sort |
оцінка ефективності нового методу стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу |
| title_alt |
Performance evaluation of a novel method for real-time brightness stabilization of video streaming Оценка эффективности нового метода стабилизации яркости видеопотока в реальном масштабе времени |
| description |
Проведено порівняльний аналіз класичних нелінійних методів стабілізації яскравості та підвищення контрастності відеоданих, а також уперше запропоновано оригінальний метод лінійної стабілізації яскравості відеопотоку і працюючий в реальному масштабі часу алгоритм, що його реалізує. Дано обʼєктивну оцінку якості стабілізації яскравості відеоданих за результатами попереднього оброблення порівняно з нелінійними методами. Метою роботи є створення методології аналізу мінливості параметрів відеоданих під впливом негативних чинників і розробка ефективних алгоритмів стабілізації параметрів відеопотоку; ретельно перевіряється достовірність нового методу на реальних відеозаписах, здійснених у різних умовах. Визначено найбільш універсальний, стійкий до зовнішніх впливів та інформативний показник, необхідний для обʼєктивного оцінювання якості відеоданих за різних умов знімання та особливостей освітлення сцени; розроблено та програмно реалізовано лінійний алгоритм, що дає змогу ефективно стабілізувати яскравість відео в реальному масштабі часу. Розробка базується на основі сучасних засобів програмування. Для дослідження проведено статистичний аналіз та попередню обробку параметрів відеопотоку як випадкового просторово-часового процесу, алгоритми обробки відеоданих в реальному масштабі часу шляхом цифрової фільтрації та адаптивної стабілізації параметрів відеопотоку. Запропоновано та експериментально доведено, що оптимальним показником якості відеопотоку є середня кадрова яскравість (Average Frame Brightness — AFB). Описано лінійний алгоритм просторово-часової обробки відеоданих, який генерує послідовність значень AFB з вихідного відеопотоку, а також цифрові алгоритми фільтрації та стабілізації яскравості відеопотоку та досліджено ефективність їх застосування. Наукова новизна отриманих результатів полягає в новому методі аналізу та оцінки параметрів даних відеоспостереження, алгоритмах фільтрації та стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу. Продуктивність запропонованих алгоритмів перевірено на реальних даних. Алгоритми реалізовані в програмному середовищі Python з використанням функцій бібліотеки OpenCV. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/218 |
| work_keys_str_mv |
AT bilozerskyivladyslav ocínkaefektivnostínovogometodustabílízacííâskravostívídeopotokuvrealʹnomumasštabíčasu AT bilousoleksandr ocínkaefektivnostínovogometodustabílízacííâskravostívídeopotokuvrealʹnomumasštabíčasu AT dergachovkonstantin ocínkaefektivnostínovogometodustabílízacííâskravostívídeopotokuvrealʹnomumasštabíčasu AT krasnovleonid ocínkaefektivnostínovogometodustabílízacííâskravostívídeopotokuvrealʹnomumasštabíčasu AT bilozerskyivladyslav performanceevaluationofanovelmethodforrealtimebrightnessstabilizationofvideostreaming AT bilousoleksandr performanceevaluationofanovelmethodforrealtimebrightnessstabilizationofvideostreaming AT dergachovkonstantin performanceevaluationofanovelmethodforrealtimebrightnessstabilizationofvideostreaming AT krasnovleonid performanceevaluationofanovelmethodforrealtimebrightnessstabilizationofvideostreaming AT bilozerskyivladyslav ocenkaéffektivnostinovogometodastabilizaciiârkostivideopotokavrealʹnommasštabevremeni AT bilousoleksandr ocenkaéffektivnostinovogometodastabilizaciiârkostivideopotokavrealʹnommasštabevremeni AT dergachovkonstantin ocenkaéffektivnostinovogometodastabilizaciiârkostivideopotokavrealʹnommasštabevremeni AT krasnovleonid ocenkaéffektivnostinovogometodastabilizaciiârkostivideopotokavrealʹnommasštabevremeni |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:49Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:49Z |
| _version_ |
1847373363129876480 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-2182024-06-09T09:51:49Z Оцінка ефективності нового методу стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу Performance evaluation of a novel method for real-time brightness stabilization of video streaming Оценка эффективности нового метода стабилизации яркости видеопотока в реальном масштабе времени Bilozerskyi, Vladyslav Bilous, Oleksandr Dergachov, Konstantin Кrasnov, Leonid video stream average frame brightness video brightness trend digital trend filtering real-time brightness stabilization algorithms видеопоток средняя яркость кадра тренд яркости видео цифровая фильтрация трендов алгоритмы стабилизации яркости в реальном масштабе времени відеопотік середня яскравість кадру тренд яскравості відео цифрова фільтрація трендів алгоритми стабілізації яскравості в реальному масштабі часу Проведено порівняльний аналіз класичних нелінійних методів стабілізації яскравості та підвищення контрастності відеоданих, а також уперше запропоновано оригінальний метод лінійної стабілізації яскравості відеопотоку і працюючий в реальному масштабі часу алгоритм, що його реалізує. Дано обʼєктивну оцінку якості стабілізації яскравості відеоданих за результатами попереднього оброблення порівняно з нелінійними методами. Метою роботи є створення методології аналізу мінливості параметрів відеоданих під впливом негативних чинників і розробка ефективних алгоритмів стабілізації параметрів відеопотоку; ретельно перевіряється достовірність нового методу на реальних відеозаписах, здійснених у різних умовах. Визначено найбільш універсальний, стійкий до зовнішніх впливів та інформативний показник, необхідний для обʼєктивного оцінювання якості відеоданих за різних умов знімання та особливостей освітлення сцени; розроблено та програмно реалізовано лінійний алгоритм, що дає змогу ефективно стабілізувати яскравість відео в реальному масштабі часу. Розробка базується на основі сучасних засобів програмування. Для дослідження проведено статистичний аналіз та попередню обробку параметрів відеопотоку як випадкового просторово-часового процесу, алгоритми обробки відеоданих в реальному масштабі часу шляхом цифрової фільтрації та адаптивної стабілізації параметрів відеопотоку. Запропоновано та експериментально доведено, що оптимальним показником якості відеопотоку є середня кадрова яскравість (Average Frame Brightness — AFB). Описано лінійний алгоритм просторово-часової обробки відеоданих, який генерує послідовність значень AFB з вихідного відеопотоку, а також цифрові алгоритми фільтрації та стабілізації яскравості відеопотоку та досліджено ефективність їх застосування. Наукова новизна отриманих результатів полягає в новому методі аналізу та оцінки параметрів даних відеоспостереження, алгоритмах фільтрації та стабілізації яскравості відеопотоку в реальному масштабі часу. Продуктивність запропонованих алгоритмів перевірено на реальних даних. Алгоритми реалізовані в програмному середовищі Python з використанням функцій бібліотеки OpenCV. This article presents a comparative analysis of classical nonlinear methods for stabilizing the brightness and increasing the contrast of video data, and for the first time proposes an original method of linear brightness stabilization of a video stream and an algorithm that implements it, which works in real time. An objective assessment of the quality of video data brightness stabilization based on the results of pre-processing in comparison with nonlinear methods is given. The aim of the work is to create a methodology for analyzing the variability of video data parameters under the influence of negative factors and to develop effective algorithms for stabilizing video stream parameters; a thorough verification of the reliability of the new method is provided on real video recordings made in different conditions. To determine the most versatile, resistant to external influences and informative indicator necessary for an objective assessment of the quality of video data under different shooting conditions and scene lighting features; to develop and programmatically implement a linear algorithm that allows to effectively stabilize video brightness in real time. The development should be carried out on the basis of modern programming tools. Statistical analysis and pre-processing of video stream parameters as a random spatio-temporal process, algorithms for processing video data in real time by digital filtering and adaptive stabilization of video stream parameters. It is proposed and experimentally proved that the optimal indicator of video stream quality is the average frame brightness (AFB). A linear algorithm for spatio-temporal video data processing is proposed, which generates a sequence of AFB values from the original video stream. The paper also proposes digital algorithms for filtering and stabilizing the brightness of the video stream and investigates the effectiveness of their application. The scientific novelty of the obtained results lies in a new method for analyzing and evaluating the parameters of video surveillance data, algorithms for filtering and stabilizing the brightness of the video stream in real time. The performance of the proposed algorithms is tested on real data. The algorithms are implemented in the Python software environment using the functions of the OpenCV library. Проведен сравнительный анализ классических нелинейных методов стабилизации яркости и повышения контрастности видеоданных, а также впервые предложен оригинальный метод линейной стабилизации яркости видеопотока и работающий в реальном масштабе времени реализующий его алгоритм. Дана объективная оценка качества стабилизации яркости видеоданных по результатам предварительной обработки по сравнению с нелинейными методами. Целью работы является создание методологии анализа изменчивости параметров видеоданных под влиянием отрицательных факторов и разработка эффективных алгоритмов стабилизации параметров видеопотока; тщательно проверяется достоверность нового метода на реальных видеозаписях, осуществленных в разных условиях. Определены наиболее универсальный, устойчивый к внешним воздействиям и информативный показатель, необходимый для объективной оценки качества видеоданных при разных условиях съемки и особенностей освещения сцены; разработан и программно реализован линейный алгоритм, позволяющий эффективно стабилизировать яркость видео в реальном масштабе времени. Разработка основана на основе современных средств программирования. Для исследования проведены статистический анализ и предварительная обработка параметров видеопотока как случайного пространственно-временного процесса, алгоритмы обработки видеоданных в реальном масштабе времени путем цифровой фильтрации и адаптивной стабилизации параметров видеопотока. Предложено и экспериментально доказано, что оптимальным показателем качества видеопотока средняя кадровая яркость (Average Frame Brightness — AFB). Описан линейный алгоритм пространственно-временной обработки видеоданных, который генерирует последовательность значений AFB из исходного видеопотока, цифровые алгоритмы фильтрации и стабилизации яркости видеопотока и исследована эффективность их применения. Научная новизна полученных результатов заключается в новом методе анализа и оценки параметров видеонаблюдения, алгоритмах фильтрации и стабилизации яркости видеопотока в реальном масштабе времени. Производительность предложенных алгоритмов проверена на реальных данных. Алгоритмы реализуются в программной среде Python с использованием функций библиотеки OpenCV. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2024-01-25 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/218 10.34229/1028-0979-2024-1-8 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 69 № 1 (2024): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 87-104 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 69 № 1 (2024): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 87-104 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 69 No. 1 (2024): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 87-104 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2024-1 uk https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/218/304 Copyright (c) 2024 Vladyslav Bilozerskyi, Oleksandr Bilous, Konstantin Dergachov, Leonid Кrasnov https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |