Проект аспиранта третьего года обучения кафедры технологий обработки и защиты информации факультета компьютерных наук Воронежского государственного университета Александра Иванкова «Математическое и программное обеспечение для реализации новых технологий сверхразрешения изображений» под руководством Александра Сироты связан с обработкой фото- и видеоизображений. В настоящее время это вызывает серьёзный интерес в связи с популярностью их использования в нашей повседневной жизни.
– Ещё на третьем курсе я начал изучать проблему повышения качества фотографий и видео. В силу различных ограничений, получаемые изображения не всегда обеспечивают требуемую детализацию. Суть идеи проста – объединять несколько похожих изображений для получения на выходе продукта более высокого разрешения, тем самым повышая детализацию и устраняя присутствующие шумы и помехи. В интернете существует программы, которые нацелены на решение этой проблемы, но их очень мало и они все ориентированы, в основном, на коррекцию фотографий, а не видео, кроме того, они не отличаются доступным интерфейсом, скоростью и ценой. Мне хотелось создать простую в использовании программу, способную работать быстро и решать проблемы не только со статичными кадрами, но и с динамичными изображениями. На данный момент уже разработан алгоритм программы, есть уже та её часть, которая отвечает за обработку фотоизображений. Это открывает возможность решения некоторых спорных вопросов, возникающих во время дорожно-транспортных происшествий в условиях плохой видимости. Если камера или видеорегистратор не смогут детально зафиксировать номер нарушителя, то после обработки видео моими алгоритмом, номерной знак вполне различим, – рассказывает молодой учёный.
Разработка могла бы быть интересна не только для простых пользователей, но и для государственных учреждений. Она может помочь улучшить качество изображений, снятых камерами видеонаблюдения, более четко распознать лица людей, особые приметы, подробности какой-либо ситуации, а также может быть полезной для регистрации ПДД, случившихся в условиях плохой видимости.
