Квантиметрлік кескінді өңдеу: 5 қадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:26

(Жоғарыдағы суретте кескінді өңдеудің квантиметрлік өңдеу әдісімен салыстыру көрсетілген. Жақсартылған нәтижеге назар аударыңыз. Жоғарғы оң жақта суреттер жарық сияқты нәрсені өлшейді деген қате болжамнан туындайтын таңғажайып артефактілер көрсетілген. Оң жақ төменгі сурет дәл сол әрекетті орындау арқылы жақсы нәтиже көрсетеді квантиметрлік.)

Бұл нұсқаулықта сіз бейнелеудің немесе көру сезу жүйесінің қолданыстағы жұмысын жақсартуды үйренесіз, бұл өте қарапайым тұжырымдаманы қолдана отырып: Квантиметрлік суретті сезу

Квантиметрлік кескінді өңдеу төмендегілердің кез келгенін айтарлықтай жақсартады:

• Кескінді жою сияқты қолданыстағы суретті өңдеу;
• Машиналық оқыту, компьютерді көру және үлгіні тану;
• Киюге болатын бет тану құралы (https://wearcam.org/vmp.pdf қараңыз), AI және HI негізделген көру және т.б.

Негізгі идея-бұл суреттерді квантиметрлік түрде алдын ала өңдеу және кейінгі өңдеу:

1. Кескіннің немесе кескіндердің динамикалық диапазонын кеңейту;
2. Кескінді немесе суреттерді әдеттегідей өңдеңіз;
3. Кескіннің немесе кескіндердің динамикалық диапазонын қысыңыз (яғни 1 -қадамды болдырмау).

Алдыңғы нұсқаулықтарда мен HDR (жоғары динамикалық диапазон) мен квантиметрлік сезудің кейбір аспектілерін үйреттім, мысалы. сызықтық, суперпозиция және т.

Енді осы білімді қолданамыз.

Қолданғыңыз келетін кез келген процесті алыңыз. Мен көрсететін мысал - бұл кескінді өшіру, бірақ сіз оны басқа нәрсеге де қолдана аласыз.

1 -қадам: Кескіннің немесе кескіннің динамикалық ауқымын кеңейтіңіз

(«Интеллектуалды кескінді өңдеу», Джон Уайли мен Sons Interscience сериясынан бейімделген сандар, Стив Манн, 2001 ж. Қараша)

Бірінші қадам - кіріс кескінінің динамикалық диапазонын кеңейту.

Ең дұрысы, сіз алдымен камераның жауап беру функциясын f анықтауыңыз керек, содан кейін суретке кері кері, f кері жауапты қолдануыңыз керек.

Әдеттегі камералар динамикалық диапазонда қысылады, сондықтан біз әдетте кең функцияны қолданғымыз келеді.

Егер сіз жауап беру функциясын білмесеңіз, суретті массивке жүктеу, айнымалыларды (float) немесе (қос) сияқты деректер түріне жіберу және әр пиксель мәнін экспонентке көтеру сияқты қарапайым нәрсені бастаңыз., мысалы, әр пиксель мәнін квадраттау сияқты.

Негіздеме:

Біз мұны не үшін істеп жатырмыз?

Жауап мынада: көптеген камералар динамикалық диапазонды қысады. Мұны істеудің себебі - көптеген дисплейлік медиа динамикалық диапазонды кеңейтеді. Бұл кездейсоқ: катодты-сәулелі түтікке арналған теледидар дисплейі шығаратын жарық мөлшері шамамен 2.22 көрсеткішіне көтерілген кернеуге тең, сондықтан бейне кернеудің кірісі жарты жолда болғанда, шығарылатын жарық мөлшері көп болады. жартысынан аз.

Фотосуреттер де динамикалық диапазонда кең таралған. Мысалы, фотографиялық «бейтарап» сұр карта түсетін жарықтың 18% шығарады (түсетін жарықтың 50% емес). Бұл көп жарық (18%) жауап ортасында деп есептеледі. Көріп отырғаныңыздай, егер шығыс графигіне кіріс функциясы ретінде қарайтын болсақ, дисплей тасымалдаушылары идеалды сызықтық жауап алдында динамикалық диапазон кеңейтушісі бар идеалды сызықтық дисплейлер сияқты әрекет етеді.

Жоғарғы суретте, сіз нүктелі сызықпен қоршалған дисплейді көре аласыз және бұл идеалды сызықтық дисплейге дейін экспансердің болуына тең.

Дисплейлер өте кең болғандықтан, суреттер бар дисплейлерде жақсы көрінуі үшін камералар қысылатын етіп жасалуы керек.

Бұрынғы уақытта мыңдаған телевизиялық қабылдағыштар мен бір немесе екі хабар тарату станциясы (мысалы, бір немесе екі теледидарлық камера) болған кезде, барлық теледидарларды еске түсіргеннен гөрі, сығымайтын сызықты камераға қою оңай болды. әр теледидар қабылдағышына біреуін салыңыз.

Кездейсоқ бұл шуды азайтуға көмектесті. Аудиода біз оны «Долби» деп атаймыз және оған патент береміз. Видеода бұл кездейсоқ болды. Стокхэм бізге суреттерді өңдеуден бұрын логарифмді, содан кейін антилогты алуды ұсынды. Ол түсінбеді, бұл камералар мен дисплейлердің көпшілігі мұны кездейсоқ жасайды. Оның орнына мен ұсынған нәрсе - біз Стокхэм ұсынған нәрсеге қарама -қарсы әрекет жасаймыз. (Қараңыз «Ақылды кескінді өңдеу», Джон Уайли мен ұлдар арасындағы ғылымдар сериясы, 109-111 бет.)

Төменгі суретте сіз гомоморфқа қарсы (квантиметрлік) кескінді өңдеуді ұсынасыз, онда біз динамикалық диапазонды кеңейту мен қысу қадамын қостық.

2 -қадам: кескіндерді өңдеңіз немесе компьютерлік көріністі, машиналық оқытуды немесе ұқсас әрекеттерді орындаңыз

Екінші қадам, динамикалық ауқымды кеңейтуден кейін, суреттерді өңдеу.

Менің жағдайда, мен бұлыңғырлау функциясымен суреттің деконволюциясын орындадым, яғни алдыңғы техникада белгілі болғандай.

Квантиметрлік кескінді сезудің екі үлкен категориясы бар:

• Адамдарды көруге көмектесу;
• Көмекші машиналар көреді.

Егер біз адамдарға көруге көмектескіміз келсе (бұл мен көрсететін мысал), біз әлі аяқтамадық: өңделген нәтижені кескін кеңістігіне қайтаруымыз керек.

Егер біз машиналарға көруге көмектесетін болсақ (мысалы, бетті тану), біз қазір істедік (3 -қадамға өтудің қажеті жоқ).

3 -қадам: Нәтиженің динамикалық ауқымын қайта қысыңыз

Біз кеңейтілген динамикалық диапазонда жұмыс істегенде, біз «жарық кеңістігінде» боламыз (кескіндердің квантиметрлік кеңістігі).

2 -қадамның соңында біз жарық кеңістігінде тұрмыз және біз кескін кеңістігіне оралуымыз керек.

Бұл 3 -қадам кескін кеңістігіне оралу туралы.

3 -қадамды орындау үшін 2 -қадамдағы динамикалық диапазонды қысу жеткілікті.

Егер сіз камераның жауап беру функциясын білсеңіз, нәтижені алу үшін оны жай қолданыңыз, f (p (q)).

Егер сіз камераның жауап беру функциясын білмесеңіз, жақсы болжам жасаңыз.

Егер сіз 1 -қадамда кескін пиксельдерін квадраттасаңыз, енді кескін кеңістігі туралы болжауға оралу үшін әр сурет пиксельінің квадрат түбірін алатын уақыт келді.

4 -қадам: Сіз басқа нұсқаларды қолданып көргіңіз келуі мүмкін

Деблюринг - бұл мүмкін болатын көптеген мысалдардың бірі. Мысалы, бірнеше экспозицияларды біріктіруді қарастырайық.

Жоғарыдағы мен сияқты екі суретті де түсіріңіз. Бірі күндіз, екіншісі түнде түсірілді.

Қараңғы түске ұқсас сурет жасау үшін оларды біріктіріңіз.

Егер сіз оларды орта есеппен есептесеңіз, бұл қоқысқа ұқсайды. Мұны өзіңіз көріңіз!

Бірақ егер сіз алдымен әр суреттің динамикалық диапазонын кеңейтсеңіз, содан кейін оларды қосыңыз, содан кейін соманың динамикалық диапазонын қыссаңыз, бұл керемет көрінеді.

Кескінді өңдеуді (кескіндерді қосу) квантметрлік өңдеумен (кеңейту, қосу, сосын қысу) салыстырыңыз.

Сіз менің кодты және басқа да материалдарды мына жерден жүктей аласыз:

5 -қадам: Әрі қарай: Енді HDR кескінінің композиттерін қолданып көріңіз

(Суреттің үстінде: HDR дәнекерлеу дулыға шындықты ұлғайту үшін суреттің квантометриялық өңдеуін пайдаланады. Slashgear 2012 қараңыз 12 қыркүйек.)

Қысқаша:

суретке түсіріп, келесі қадамдарды орындаңыз:

1. суреттің динамикалық диапазонын кеңейту;
2. суретті өңдеу;
3. нәтиженің динамикалық диапазонын қысыңыз.

Егер сіз одан да жақсы нәтиже алғыңыз келсе, келесі әрекеттерді орындап көріңіз:

әр түрлі ашылған көптеген суреттерді түсіру;

1. алдыңғы HDR нұсқаулығына сәйкес динамикалық диапазонды жарық кеңістігіне кеңейту;
2. пайда болған квантиметрлік кескінді өңдеу, q, жарық кеңістігінде;
3. динамикалық диапазонды тономапинг арқылы қысу.

Көңілді болыңыз және «Мен жасадым» түймесін басып, нәтижелеріңізді жариялаңыз, мен түсініктеме беруге немесе конструктивті көмек көрсетуге қуаныштымын.