Quantimetric Image Processing: 5 Steps

2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:42

(Жогорудагы сүрөттө сүрөттөрдү иштетүү ыкмасын квантиметрдик иштетүү менен салыштыруу көрсөтүлөт. Жакшыртылган натыйжага көңүл буруңуз. Оң жактагы жогорку сүрөттөр сүрөттөр жарык сыяктуу нерсени өлчөйт деген туура эмес божомолдон келип чыккан кызыктай артефакттарды көрсөтөт. Оң жактын асты сүрөтү ошол эле нерсени жасоо менен жакшы натыйжаны көрсөтөт квантиметрдик.)

Бул Нускамада сиз өтө жөнөкөй түшүнүктү колдонуу менен учурдагы сүрөт тартуу же көрүү системасынын ишин кантип жакшыртууну үйрөнөсүз: Квантиметрдик сүрөттү сезүү

Квантиметрдик сүрөттү иштетүү төмөнкүлөрдүн бирөөнө жакшырат:

• Сүрөттү тазалоо сыяктуу учурдагы сүрөт иштетүү;
• Машина үйрөнүү, компьютерди көрүү жана үлгү таануу;
• Кийилүүчү жүз таануучу (https://wearcam.org/vmp.pdf караңыз), AI жана HIге негизделген көрүнүш ж.

Негизги идея сүрөттөрдү төмөнкүдөй түрдө алдын ала иштетүү жана кийин иштетүү болуп саналат:

1. Сүрөттүн же сүрөттөрдүн динамикалык диапазонун кеңейтүү;
2. Сүрөттү же сүрөттөрдү адаттагыдай иштетиңиз;
3. Сүрөттүн же сүрөттөрдүн динамикалык диапазонун кысуу (б.а. 1 -кадамды артка кайтаруу).

Мурунку көрсөтмөлөрдө мен HDR (Жогорку динамикалык диапазон) жана квантиметрдик сезүүнүн кээ бир аспектилерин үйрөттүм, мис. сызыктуу, суперпозиция ж.

Эми бул билимди колдонууга берели.

Колдонгуңуз келген бардык процессти алыңыз. Мен көрсөтө турган мисал - сүрөттү өчүрүү, бирок сиз аны дагы башка нерселер үчүн колдонсоңуз болот.

1 -кадам: Сүрөтүңүздүн же сүрөттөрүңүздүн динамикалык диапазонун кеңейтүү

("Intelligent Image Processing", John Wiley and Sons Interscience Series, Steve Mann, November 2001) ылайыкташтырылган цифралар)

Биринчи кадам - кирүүчү сүрөттүн динамикалык диапазонун кеңейтүү.

Идеалында, адегенде камеранын жооп берүү функциясын f аныктап, анан тескери жоопту, f тескерисинче, сүрөттө колдонуу керек.

Кадимки камералар динамикалык диапазонду кысат, ошондуктан биз адатта кеңейүүчү функцияны колдонууну каалайбыз.

Эгерде сиз жооп берүү функциясын билбесеңиз, анда сүрөттү массивге жүктөө, өзгөрмөлөрдү (float) же (double) сыяктуу маалымат түрүнө чыгаруу жана ар бир пикселдин маанисин экспонентке көтөрүү сыяктуу жөнөкөй нерсени баштоо менен баштаңыз., мисалы, ар бир пикселдин маанисин квадраттоо.

Негиз:

Эмне үчүн биз муну кылып жатабыз?

Жооп: көпчүлүк камералар динамикалык диапазонун кысышат. Мунун себеби, көпчүлүк дисплей медиа динамикалык диапазонду кеңейтет. Бул кокусунан болгон нерсе: катод-нурлуу телевизор дисплейи чыгарган жарыктын көлөмү болжол менен 2.22 көрсөткүчүнө көтөрүлгөн чыңалууга барабар, ошондуктан видео чыңалуусу жарым жолго жакын болгондо, жарыктын көлөмү көп болот. жарымынан аз

Фотографиялык маалымат каражаттары да динамикалык диапазондуу. Мисалы, фотографиялык "нейтралдуу" боз карта түшкөн жарыктын 18% чыгарат (түшкөн жарыктын 50% эмес). Бул көп жарык (18%) жооптун ортосунда деп эсептелет. Көрүнүп тургандай, эгерде биз чыгуунун графигин киргизүү функциясы катары карасак, дисплей медиасы идеалдуу сызыктуу жооп берүүдөн мурун динамикалык диапазонду камтыган идеалдуу сызыктуу дисплейлердей иштешет.

Үстүңкү сүрөттө, жогоруда сиз чекиттүү сызык менен кутуланган дисплейди көрө аласыз жана ал идеалдуу сызыктуу дисплейдин алдында экспансерге барабар.

Дисплейлер табигый түрдө кеңири болгондуктан, сүрөттөр учурдагы дисплейлерде жакшы көрүнүшү үчүн компрессивдүү болушу керек.

Эски күндөрдө миңдеген телевизорлордун дисплейлери жана бир же эки радиостанциялар (мисалы, бир же эки телеканал) болгондо, бардык сыналгыларды эстеп калгандан көрө, компрессордук линияны камерага орнотуу оңой болгон. ар бир телевизор кабыл алгычка бирден коюңуз.

Кокусунан бул дагы ызы -чууну басаңдатууга жардам берди. Аудиодо биз муну "Долби" ("компендинг") деп атайбыз жана ага патент беребиз. Видеодо бул кокусунан болгон. Стокхэм сүрөттөрдү иштетүүдөн мурун логарифмди алып, анан антилогду алууну сунуштады. Ал көпчүлүк камералар менен дисплейлер муну кокусунан кылып коюшканын түшүнгөн жок. Анын ордуна, мен сунуштаган нерсе, биз Стокхэм сунуштаган нерсеге таптакыр карама -каршы иш кылабыз. (Кара: "Акылдуу сүрөт иштетүү", John Wiley and Sons Interscience Series, 109-111-бет.)

Төмөнкү сүрөттө сиз сунушталган анти-гомоморфтук (квантиметрдик) сүрөттү иштетүүнү көрөсүз, анда биз динамикалык диапазонду кеңейтүү жана кысуу кадамын коштук.

2 -кадам: Сүрөттөрдү иштетиңиз же компьютердик көрүнүштү, машинаны үйрөнүүнү же ушул сыяктуу нерселерди аткарыңыз

Экинчи кадам, динамикалык диапазонду кеңейтүүдөн кийин, сүрөттөрдү иштетүү.

Менин учурда, мен жөн эле мурунку техникада белгилүү болгондой, сүрөттү ажыратуу функциясын аткардым, б.а. сүрөттү өчүрүү.

Квантиметрдик сүрөттү сезүүнүн эки чоң категориясы бар:

• Адамдарга көрүүгө жардам берүү;
• Жардам берүүчү машиналар көрүшөт.

Эгер биз адамдарга көрүүгө жардам бергибиз келсе (бул мен көрсөткөн мисал), биз азырынча бүтө элекпиз: иштелип чыккан натыйжаны кайра сүрөттөр мейкиндигине кайтарышыбыз керек.

Эгерде биз машиналарга көрүүгө жардам берсек (мисалы, жүздү таануу), биз азыр бүттүк (3 -кадамга өтүүнүн кажети жок).

3 -кадам: Натыйжанын динамикалык диапазонун рекомпресс кылыңыз

Биз кеңейген динамикалык диапазондо иштеп жатканыбызда, биз "жарык мейкиндигинде" (квантиметрдик сүрөттөр мейкиндигинде) болобуз дешет.

2 -кадамдын аягында биз жарык мейкиндигиндебиз жана сүрөттөр мейкиндигине кайтуубуз керек.

Ошентип, бул 3 -кадам сүрөттөр мейкиндигине кайтуу жөнүндө.

3 -кадамды аткаруу үчүн жөн гана 2 -кадамдын динамикалык диапазонун кысыңыз.

Эгерде сиз камеранын жооп берүү функциясын билсеңиз, натыйжаны алуу үчүн аны колдонуңуз, f (p (q)).

Эгерде сиз камеранын жооп берүү функциясын билбесеңиз, жакшы божомолду колдонуңуз.

Эгерде сиз 1 -кадамда сүрөттүн пикселдерин квадраттап койсоңуз, анда сүрөттөр мейкиндиги боюнча божомолго кайтуу үчүн, ар бир сүрөт пикселинин квадрат тамырын алуу убактысы келди.

4 -кадам: Сиз башка варианттарды сынап көргүңүз келиши мүмкүн

Деблюринг - бул мүмкүн болгон көптөгөн мисалдардын бири. Мисалы, бир нече экспозициянын айкалышын карап көрөлү.

Жогорудагы сүрөттөр сыяктуу эки сүрөттү тарткыла. Бири күндүз, экинчиси түн ичинде алынды.

Күүгүмдөй болгон сүрөттү жасоо үчүн аларды бириктириңиз.

Эгер сиз аларды орточо эсептесеңиз, анда ал таштандыга окшош. Муну өзүңүз байкап көрүңүз!

Бирок, эгерде сиз алгач ар бир сүрөттүн динамикалык диапазонун кеңейтсеңиз, анда аларды кошуп, анан сумманын динамикалык диапазонун кыссаңыз, бул сонун көрүнөт.

Сүрөттү иштетүүнү (сүрөттөрдү кошуу) квантиметрдик сүрөттү иштетүү менен салыштырыңыз (кеңейтүү, кошуу, анан кысуу).

Менин кодумду жана башка мисалдарды бул жерден жүктөп алсаңыз болот:

5 -кадам: Андан ары: Эми HDR Image Composites менен колдонуп көрүңүз

(Сүрөттүн үстүндө: HDR ширетүүчү туулга көбөйтүлгөн реалдуулук үчүн сүрөттөрдүн квантиметрдик иштетүүсүн колдонот. Караңыз Slashgear 2012 12 -сентябрь.)

Кыскача айтканда:

сүрөт тартуу жана төмөнкү кадамдарды колдонуу:

1. сүрөттүн динамикалык диапазонун кеңейтүү;
2. сүрөттү иштетүү;
3. натыйжанын динамикалык диапазонун кысуу.

Жана андан да жакшы натыйжага жетүүнү кааласаңыз, төмөнкүлөрдү колдонуп көрүңүз:

көптөгөн ачык сүрөттөрдү тартуу;

1. мурунку HDR боюнча көрсөтмөм боюнча динамикалык диапазонду жарык мейкиндигине кеңейтүү;
2. пайда болгон квантиметрдик сүрөттү иштетүү, q, жарык мейкиндигинде;
3. tonemapping аркылуу динамикалык диапазонду кысуу.

Көңүл ачыңыз жана "Мен жасадым" дегенди басыңыз жана жыйынтыктарыңызды жарыялаңыз, мен комментарий берүүгө же конструктивдүү жардам берүүгө кубанычтамын.