Quantimetric Image Processing: 5 алхам

2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:04

(Дээрх зураг дээр одоо байгаа дүрс боловсруулах аргыг квантметр дүрс боловсруулалттай харьцуулж харуулав. Сайжруулсан үр дүнг анхаарна уу. Баруун дээд талын зураг нь гэрэл гэх мэт зүйлийг хэмждэг гэсэн буруу таамаглалаас үүдэлтэй хачин олдворуудыг харуулдаг. Баруун доод талын зураг нь ижил зүйлийг хийснээр илүү сайн үр дүнг харуулдаг. тоон хэмжигдэхүүнээр.)

Энэхүү зааварчилгаанд та одоо байгаа дүрслэл эсвэл харааны мэдрэх системийн гүйцэтгэлийг хэрхэн сайжруулах талаар маш энгийн ойлголтыг ашиглах болно: Quantimetric image sensing

Квантиметр дүрс боловсруулалт нь дараахь зүйлсийн аль алинд нь сайжирна.

• Зургийн алдаа арилгах гэх мэт одоо байгаа зураг боловсруулах;
• Машины сургалт, компьютерийн алсын хараа, хэв маягийг таних;
• Зүүж болох нүүр танигч (https://wearcam.org/vmp.pdf -ийг үзнэ үү), AI болон HI дээр суурилсан алсын хараа гэх мэт.

Үндсэн санаа бол зургийг дараах байдлаар квантометрээр урьдчилан боловсруулж, боловсруулж дуусгах явдал юм.

1. Зураг эсвэл зургийн динамик хүрээг өргөжүүлэх;
2. Зураг эсвэл зургийг ердийн байдлаар боловсруулах;
3. Зураг эсвэл зургийн динамик хүрээг шахах (өөрөөр хэлбэл 1 -р алхамыг буцаах).

Өмнөх зааварчилгаанд би HDR (Өндөр динамик хүрээ) мэдрэх болон квантометрийн мэдрэх чадварын зарим талыг зааж өгсөн. шугаман байдал, хэт байршил гэх мэт.

Одоо энэ мэдлэгээ ашиглая.

Ашиглахыг хүсч буй одоо байгаа үйл явцыг аваарай. Миний үзүүлэх жишээ бол зургийг арилгах явдал юм, гэхдээ та үүнийг өөр бусад зүйлд ашиглаж болно.

Алхам 1: Таны зураг эсвэл зургийн динамик хүрээг өргөжүүлнэ үү

("Ухаалаг зураг боловсруулах", Жон Уилли ба Хөвгүүд хоорондын цуврал, Стив Манн, 2001 оны 11 -р сараас авсан зураг)

Эхний алхам бол оролтын зургийн динамик хүрээг өргөжүүлэх явдал юм.

Хамгийн тохиромжтой нь та эхлээд камерын хариу өгөх функц f -ийг тодорхойлж, дараа нь урвуу, f урвуу гэсэн хариуг зураг дээр ашиглах ёстой.

Ердийн камерууд нь динамик хүрээний даралттай байдаг тул бид ихэвчлэн өргөтгөх функцийг ашиглахыг хүсдэг.

Хэрэв та хариулах функцийг мэдэхгүй байгаа бол дүрсийг зургийн массивт ачаалах, хувьсагчдыг өгөгдлийн төрөлд оруулах (float) эсвэл (давхар), пикселийн утга бүрийг экспонент болгон өсгөх гэх мэт энгийн зүйлийг туршиж үзээрэй., жишээ нь, пикселийн утга бүрийг квадратлах гэх мэт.

Үндэслэл:

Бид яагаад үүнийг хийж байгаа юм бэ?

Ихэнх камерууд динамик хүрээгээ шахдаг гэсэн хариулт өгдөг. Тэдний хийх болсон шалтгаан нь ихэнх дэлгэцийн медиа нь динамик хүрээг өргөжүүлдэгт оршино. Энэ нь санамсаргүй байдлаар явагдсан: катодын туяа бүхий телевизийн дэлгэцээс ялгарах гэрлийн хэмжээ нь ойролцоогоор 2.22-ийн экспонент хүртэл өссөн хүчдэлтэй тэнцүү бөгөөд ингэснээр видео хүчдэлийн оролт хагас орчим байх үед ялгарах гэрлийн хэмжээ их байдаг. хагасаас бага.

Гэрэл зургийн медиа нь бас динамик хүрээтэй байдаг. Жишээлбэл, гэрэл зургийн "төвийг сахисан" саарал карт нь ослын гэрлийн 18% -ийг (ослын гэрлийн 50% биш) ялгаруулдаг. Энэ их гэрэл (18%) нь хариултын дунд байна гэж үздэг. Таны харж байгаагаар хэрэв бид гаралтын графикийг оролтын функц гэж үзвэл дэлгэцийн медиа нь хамгийн тохиромжтой шугаман хариултаас өмнө динамик хүрээ тэлэгч агуулсан хамгийн тохиромжтой шугаман дэлгэц шиг ажилладаг.

Дээрх дээд зураг дээр дэлгэцийг тасархай шугамаар хайрцагласан байдлаар харж болох бөгөөд энэ нь хамгийн тохиромжтой шугаман дэлгэцийн өмнө тэлэгчтэй тэнцэх болно.

Дэлгэц нь угаасаа өргөн цар хүрээтэй байдаг тул зургуудыг одоо байгаа дэлгэц дээр сайн харагдуулахын тулд камерыг шахах байдлаар хийх ёстой.

Эрт дээр үед олон мянган телевиз хүлээн авагч дэлгэц, ганц хоёр нэвтрүүлгийн станц (жишээлбэл, ганц хоёр телевизийн камер) байсан үед шахалтын шугаман бус байдлыг камер руу оруулах нь бүх телевизийг эргэн санахаас илүү хялбар байсан юм. ТВ хүлээн авагч бүрт нэгийг оруулна уу.

Санамсаргүй байдлаар энэ нь дуу чимээг бууруулахад тусалсан. Аудио хэлбэрээр бид үүнийг "Долби" ("нийлүүлэх") гэж нэрлээд патент олгодог. Видео бичлэг дээр энэ нь санамсаргүй байдлаар болсон. Стокхэм бид дүрсийг боловсруулахаасаа өмнө логарифмыг аваад антилогийг авах хэрэгтэй гэж санал болгов. Түүний анзаараагүй зүйл бол ихэнх камер, дэлгэцүүд үүнийг санамсаргүй байдлаар хийсэн байдаг. Үүний оронд миний санал болгосон зүйл бол бид Стокхэмийн санал болгосон зүйлээс яг эсрэг зүйлийг хийдэг. ("Ухаалаг дүрс боловсруулалт", Жон Вили ба Хөвгүүд хоорондын шинжлэх ухааны цуврал, хуудас 109-111-ийг үзнэ үү.)

Доод зурган дээр та гомоморфийн эсрэг (квантиметр) дүрсийг боловсруулж байгааг харж байна, үүнд бид динамик мужийг өргөтгөх, шахах алхамыг нэмж оруулсан болно.

Алхам 2: Зургийг боловсруулах, эсвэл компьютерийн алсын хараа, машин сурах гэх мэтийг хийх

Динамик хүрээ өргөжүүлсний дараа хийх хоёр дахь алхам бол зургийг боловсруулах явдал юм.

Миний хувьд, би дүрсийг задлах функцийг гүйцэтгэсэн, өөрөөр хэлбэл өмнөх техникт түгээмэл хэрэглэгддэг дүрсийг арилгах.

Квантометр дүрс мэдрэх хоёр том ангилал байдаг.

• Хүмүүсийг харахад туслах;
• Туслах машинууд харж байна.

Хэрэв бид хүмүүст харуулахыг хичээж байгаа бол (энэ бол миний харуулсан жишээ), бид хараахан дуусаагүй байна: боловсруулсан үр дүнг зургийн орон зайд буцааж оруулах шаардлагатай байна.

Хэрэв бид машиныг харахад тусалдаг бол (жишээ нь царай таних), бид одоо хийж байна (3 -р алхам руу орох шаардлагагүй).

Алхам 3: Үр дүнгийн динамик мужийг дахин шахна уу

Өргөтгөсөн динамик мужид ажиллахдаа бид "гэрлийн орон зай" (квантиметр зургийн орон зай) -д байдаг гэж ярьдаг.

2 -р алхам дуусахад бид гэрлийн орон зайд байгаа бөгөөд бид зургийн орон зай руу буцах хэрэгтэй.

Тиймээс энэ 3 -р алхам нь зургийн орон зай руу буцах тухай юм.

3 -р алхамыг хийхийн тулд 2 -р алхам дахь гаралтын динамик хүрээг шахах хэрэгтэй.

Хэрэв та камерын хариу үйлдлийг мэддэг бол үр дүнг авахын тулд үүнийг зүгээр л ашиглана уу f (p (q)).

Хэрэв та камерын хариу үйлдлийг мэдэхгүй бол сайн таамаглал дэвшүүлээрэй.

Хэрэв та 1 -р алхам дээр зургийн пикселийг дөрвөлжин болгож харуулсан бол зургийн талбайн талаархи таамаглал руугаа буцахын тулд зургийн пиксел бүрийн квадрат язгуурыг авах цаг болжээ.

Алхам 4: Та өөр хувилбаруудыг туршиж үзэхийг хүсч магадгүй юм

Цэвэрлэгээ хийх нь байж болох олон жишээний нэг юм. Жишээлбэл, олон өртөлтийг хослуулан авч үзье.

Дээр дурдсан хоёр зураг шиг дурын хоёр зураг аваарай. Нэгийг нь өдрийн цагаар, нөгөөг нь шөнийн цагаар авсан.

Тэднийг нэгтгэн үдшийн бүрий шиг дүрсийг бүтээгээрэй.

Хэрэв та тэдгээрийг хамтад нь дундажлавал энэ нь хог шиг харагдаж байна. Үүнийг өөрөө туршаад үзээрэй!

Гэхдээ хэрэв та эхлээд зураг бүрийн динамик хүрээг өргөжүүлээд дараа нь тэдгээрийг нэмээд нийлбэрийн динамик мужийг шахвал энэ нь гайхалтай харагдаж байна.

Зургийн боловсруулалтыг (зургуудыг нэмж оруулах) квантометрийн дүрс боловсруулалттай харьцуулах (өргөжүүлэх, нэмэх, дараа нь шахах).

Та миний код болон бусад жишээ материалыг эндээс татаж авах боломжтой:

Алхам 5: Цаашид: Одоо HDR зургийн бүрдэл хэсгүүдийг ашиглан туршиж үзээрэй

(Дээрх зураг дээр: HDR гагнуурын дуулга нь бодит байдлыг нэмэгдүүлэхийн тулд квантометр дүрс боловсруулалтыг ашигладаг. Slashgear 2012 оны 9 -р сарын 12 -ыг үзнэ үү.)

Дүгнэж хэлэхэд:

зураг аваад дараах алхмуудыг хэрэгжүүлнэ үү.

1. дүрсний динамик хүрээг өргөжүүлэх;
2. зургийг боловсруулах;
3. үр дүнгийн динамик хүрээг шахах.

Хэрэв та илүү сайн үр дүнд хүрэхийг хүсч байвал дараахь зүйлийг туршиж үзээрэй.

өөр өөр байдлаар харуулсан олон тооны зураг авах;

1. миний өмнөх HDR зааварчилгааны дагуу динамик хүрээг гэрлийн орон зай болгон өргөжүүлэх;
2. үүссэн квантометрийн дүрсийг q, гэрлийн орон зайд боловсруулах;
3. tonemapping ашиглан динамик мужийг шахах.

Хөгжилтэй байгаарай, "Би үүнийг хийлээ" дээр дарж үр дүнгээ оруулаарай, би сэтгэгдэл бичих эсвэл бүтээлч туслалцаа үзүүлэх болно.