Szabad szoftvert használók és fejlesztők nemzetközi konferenciája

Алгарытмы паляпшэння выяваў у ВПЗ: падвышэнне рэзкасці

Антон Літвіненка, Кіеў, Ukraine

LVEE 2013

A review of image sharpening enhancement algorithms devilered by FLOSS projects is provided together with discussion of their end-user characteristics and some theoretical aspects.

Крыніцы нярэзкасці ў выяве.

  • Памылка факусіроўкі;
  • Нізкая якасць/“мяккасць” аб’ектыва;
  • Характарыстыкі планшэтных сканераў;
  • Дрыжанне рук (у цемры) ці іншыя прычыны руху здымача;

Далей будзе разглянуты шэраг алгарытмаў для выдалення шумоў з выявы і іхнюю рэалізацыю ў вольных праграмных прадуктах: GIMP (GPL3+), ImageMagick (Apache 2.0), G’MIC (CeCILL license), Krita (GPL2).

USM.

Unsharp mask, альбо маска нярэзкасці. Алгарытм: змешванне выявы з ёйным гаўсавым размыццём. Наяўная амаль ў любым рэдактары, які заяўляе мажлівасць апрацоўкі выяваў (нават пры аптычным друку здымкаў з плёнак) – GIMP, ImageMagick, Krita, G’MIC.

Перавагі:

  • Універсальнасць і паўсюднасць;
  • Магчымасць застасавання парогу (рэзкасць павялічваецца толькі для тых фрагментаў выявы, якія адрозніваюцца ад навакольных на пэўную парогавую велічыню (застасоўваецца селектыўнае гаўсава размыццё);

Недахопы:

  • Нізкая селектыўнасць, не ўлічваецца марфалогія выявы;
  • Метад накіраваны не на кампенсацыю эфектаў, якія прывялі да нярэзкасці, а на візуальнае спрыйняццё здымку як больш рэзкага;
  • Пры моцным павялічэнні рэзкасці каля краёў выявы з’яўляюцца артэфакты.

Алгарытмы, заснаваныя на аналізе марфалогіі.

Шэраг метадаў, якія шукаюць контуры на выяве і імкнуцца падвысіць рэзкасць контуру, не кранаючы вобласцяў павольнага пераходу значэнняў пікселаў.

Рэалізацыі:

  • ImageMagick (складанне выявы з вынікам працы аналізатара марфалогіі LoG (лапласіан гаўсіана)1)
    convert 1.png -define convolve:scale='100,100%' -morphology Convolve 'Log:0x2' 1_sharpen.png
  • GIMP-плагін “erosion sharpening” (змешванне выявы з вынікамі застасавання да яе аперацый “dilate” ды “erode”).

Перавагі:

  • Больш селектыўныя ў параўнанні з USM.

Недахопы:

  • Складаней застасаваць парогавае значэнне, таму разам з рэзкасцю павялічваюць шум (патрабуе папярэдняга падаўлення шуму).

Wavelet.

Алгарытм, у нечым падобны на папярэдні, дзе для выдзялення краёў ужываюцца вэйвлеты. Выконваецца вэйвлетны расклад выявы, і ўзмацняюцца некаторыя ягоныя складнікі.

Рэалізацыя: плагін для GIMP.

Перавагі:

  • Адзін з найбольш эфектыўных метадаў падвышэння рэзкасці;
  • Можа ўжывацца разам з вэйвлетным падаўленнем шумоў (камбінаванне двух застасаванняў вэйвлетнага раскладу дае неблагія вынікі);

Недахопы:

  • Немагчыма застасаванне парогу.

Алгарытмы, заснаваныя на пошуку ці ўгадванні функцыі распаўсюджання кропкі.

Прычыны, якія выклікаюць размыццё выявы, маюць як стахастычную частку (якая вызначаецца выпадковымі дэфектамі, разбалансіроўкай частак аптычнае схемы, ці проста ўкладам шумоў) і функцыянальна-заканамерную (напрыклад, у выпадку размыцця рухам ці памылкі факусіроўкі значэнні пікселаў выніковай выявы знаходзяцца ў функцыянальнай залежнасці ад значэнняў пікселаў арыгінальнай). У выпадку, калі функцыянальна-заканамернае размыццё дамінуе (альбо калі такую функцыянальную залежнасць можна знайсці), веданне дакладнай функцыі распаўсюджання кропкі (PSF, point spread function) тэарэтычна дазваляе цалкам аднавіць арыгінальную выяву (з агаворкамі наконт краёў).

На практыцы ідэальнаму аднаўленню замінае брак ведаў дакладнай PSF і шум. Тым не менш, існуе шэраг рэалізацый, якія тым ці іншым спосабам імкнуцца ацаніць PSF (кіруючыся пэўнымі меркаваннямі наконт прычыны размыцця ці з агульных меркаванняў) і з меншым ці большым поспехам аднавіць выяву.

  • Deconvolution sharpening у G’MIC (алгарытм Рычардсана-Люсі 2);
  • Плагін Refocus у GIMP (алгарытм Вінера 3) – расфакусіроўка etc.;
  • Refocus-it у GIMP (нэйронная сетка Хопфілда 4) – расфакусіроўка, размыццё рухам, гаўсава размыццё;

Перавагі:

  • Скіраваныя на тое, каб прыбраць прычыны ўзнікнення нярэзкасці;
  • Могуць дазволіць выцягнуць інфармацыю з выявы там, дзе іншыя метады няздольныя нават тэарэтычна;

Недахопы:

  • Патрабуюць шмат вылічальных рэсурсаў;
  • Часта атрымліваюцца выявы са скажэннямі.

Паводле асабістага досведу аўтар можа рэкамендаваць выкарыстанне вэйвлетнага алгарытму ў абсалютнай большасці выпадкаў.

Такім чынам, вольнае праграмнае забеспячэнне надае шырокі спектр магутных тэарэтычна абгрунтаваных алгарытмаў падвышэння рэзкасці выяваў, якія грунтуюцца як на візуальным падвышэнні рэзкасці, так і на супрацьдзеянні фізічным прычынам, якія вядуць да яе зніжэння. У адрозненні ад алгарытмаў падаўлення шумоў, алгарытмы падвышэння рэзкасці заўважна адрозніваюцца ад праграмы да праграмы і збольшага рэалізаваныя ў выглядзе плагінаў ці скрыптоў. Дакладным лідэрам у колькасці рэалізаваных алгарытмаў з’яўляецца GIMP (асабліва калі браць да ўвагі G’MIC for GIMP).


Мал. 1. Сканаваная выява:

  • Крыніца;
  • USM з парогам;
  • LoG;
  • LoG з папярэднім падаўленнем шумоў.


Мал. 2. Erosion sharpening:

  • Крыніца;
  • Erosion sharpening;
  • Erosion sharpening з папярэднім падаўленнем шумоў.


Мал. 3. Вэйвлеты і Refocus (толькі да светлых частак выявы, шумы падаўленыя):

  • Крыніца;
  • Wavelet sharpen;
  • Refocus.

1 http://www.imagemagick.org/Usage/convolve/#sharpen
2 JOSA, 62, 1, pp. 55-59 (1972); Astronomical Journal, 79, p. 745 (1974).
3 N. Wiener. Extrapolation, Interpolation, and Smoothing of Stationary Time Series. New York: Wiley, 1949.
4 PNAS, 79, 8, pp. 2554—2558 (1982).

Abstract licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 license

Vissza