Informatics Point
Информатика и проектирование
Для устранения смазывания и расфокусировки практически ничего нет. Соответствующий математический аппарат начал разрабатываться примерно 70 лет назад, но, как и для многих других алгоритмов обработки изображений, все это нашло широкое применение только в недавнее время. Приведем в качестве демонстрации пару картинок:
Правое изображение получено из левого, без использования 48-битного формата (в этом случае будет 100% восстановление исходного изображения) - слева обычный PNG, размытый искусственно. В результате мы видим более качественное изображение.
Многие считают, что размытие необратимая операция и информация безвозвратно теряется, т.к. каждый пиксель превращается в пятно, все смешивается, а при большом радиусе размытия получается однородный цвет по всему изображению. Это не совсем так - вся информация просто перераспределяется и может быть однозначно восстановлена. Исключение составляют лишь края изображения шириной в радиус размытия, где полноценное восстановление невозможно.
Продемонстрируем это, используя небольшой пример для одномерного случая. Представим, что у нас есть ряд из пикселей со значениями:
x1 | x2 | x3 | x4… - Исходное изображение.
После искажения значение каждого пикселя суммируется со значением левого, т.е. x’i = xi + xi-1. Надо еще поделить на 2, но опустим этот шаг для простоты. В результате имеем размытое изображение со значениями пикселей:
1 + x0 | x2 + x1 | x3 + x2 | x4 + x3… - Размытое изображение.
Теперь попробуем восстановить. Вычтем последовательно по цепочке значения по схеме: из второго пикселя - первый, из третьего - результат второго, из четвертого - результат третьего и так далее. Получаем:
x1 + x0 | x2 - x0 | x3 + x0 | x4 - x0… - Восстановленное изображение.
В итоге, вместо размытого изображения получили исходное, к пикселям которого добавлена неизвестная константа x0 с чередующимся знаком. Это уже намного лучше - эту константу можно подобрать визуально, можно предположить, что она примерно равна значению x1, можно автоматически подобрать с таким критерием, чтобы значения соседних пикселей "скакали" как можно меньше и т.д. Но все меняется, когда мы добавляем шум (который всегда есть в реальных изображениях). При описанной схеме на каждом шаге будет накапливаться вклад шума в общую составляющую, что в итоге может дать совершенно неприемлемый результат. Но, как мы убедились, восстановление вполне реально даже таким примитивным способом.
Расчет управляемого преобразователя автоматизированного электропривода
Анализ продукции ведущих мировых производителей систем привода и
материалов опубликованных научных исследований в этой области позволяет
отметить следующие ...
Разработка технологического процесса сборки и монтажа усилителя тока
В
настоящее время, когда развивающаяся рыночная экономика заставляет предприятия
специализирующиеся на выпуске радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) работать в
...
Цифровые компараторы
компаратор устройство логический сигнал
Компаратор
- устройство, предназначенное для сравнения двух сигналов. Он осуществляет
переключение уровня выходного н ...
Меню сайта
2025 © www.informaticspoint.ru