LINUX.ORG.RU

Одному мне кажется, что преобразования тут элементарные, и добавить этот фильтр раньше мешали не технические сложности, а просто не потому что это никому в голову не приходило (например, потому что фотошоп позиционируется для профи, а не для редактирования фоток с пьянок)? Интересно мнение Eddy_Em.

prischeyadro ★★★☆☆
()
Ответ на: комментарий от prischeyadro

>Одному мне кажется, что преобразования тут элементарные, и добавить этот фильтр раньше мешали не технические сложности, а просто не потому что это никому в голову не приходило

Нет, ещё Eddy_Em отметился. На вопросы о конкретном виде элементарных преобразований он теперь кидается ссылками на учебники и говорит что это всё равно не нужно.

dn2010 ★★★★★
()

Да скриптинг осилите же и будет всё хорошо.

uju ★★
()
Ответ на: комментарий от prischeyadro

>Свёртка же.

Ай молодца. А теперь попробуй вместе со вторым спецом по элементарным преобразованиям вывести матрицу, с которой сворачивать будете.

dn2010 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от dn2010

Смазывание — это ФНЧ, делаем двумерное ДПФ и смотрим, в каком направлении отсутствуют высокие частоты. Это направление смазывания. По частоте среза определяем величину смазывания. Таким образом представляем смазывание в виде двумерного фильтра. Потом вычисляем обратный фильтр и свёртываем.

prischeyadro ★★★☆☆
()
Ответ на: комментарий от prischeyadro

Я про это выше уже сказал.

На самом деле, «абсолютно» восстановить смазанное изображение невозможно: это некорректная задача. Можно лишь найти приближение (довольно близкое к исходному). Причем чем хуже нам известна аппаратная функция искажений, тем дальше от оригинала будет наше «восстановленное» изображение.

Eddy_Em ☆☆☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от prischeyadro

Цитата с хабры

На форуме HackerNews высказали мнение, что в данном фильтре наверняка используется слепая деконволюция (слепая обратная свёртка) — известный метод восстановления оригинального изображения на основе нескольких или одного смазанного кадра. На первом этапе нужно вычислить направление смещения изображения, это может быть кривая линия сложной формы. Если в камере есть акселерометр, то можно использовать эти данные. На втором этапе осуществляется, собственно, свёртка на базе полученного направления.

daemonpnz ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от prischeyadro

Вы правы. По сути, если I(r) - оригинал изображения, I'(r) - искаженное, а R(r) - функция рассеяния точки фильтра, то получим: F(I') = F(R) · F(I), откуда I = F'(F(I') / F(R)), где F и F' - прямое и обратное БПФ.

Проблема именно в нулях F(R).

Eddy_Em ☆☆☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от daemonpnz

Я бы взглянул на статью корейцев с которой оно рисовалось.

dn2010 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от dn2010

В данном случае получить функцию R почти элементарно: главное, знать в каком направлении и насколько было смазано изображение. Косвенными способами по анализу контрастных точечных участков изображения можно примерно восстановить. Если изображение только смазано, а не дефокусировано, то ФРТ будет представлять собой отрезок. Если же оно еще и дефокусировано, то этот отрезок нужно будет гауссианкой размыть. В этом случае восстановление изображения невозможно без значительной потери информации (т.к. придется уменьшать разрешение).

Eddy_Em ☆☆☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от Eddy_Em

Ну у них судя по скринам восстанавливается сложное движение камеры при смазывании, а не простой вектор сдвига.

dn2010 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от dn2010

Да, это круто, и я на своём нынешнем уровне знаний не представляю, как этот вектор можно вычислить (это вообще возможно? хотя можно попробовать предположить, что частотные характеристики оригинального изображения одинаковы по всем направлениям, и повычислять двумерные корреляционные функции). Но простой «сдвиговый» фильтр уже помог бы спасти процентов так 90 «безнадёжно загубленных фотошедевров» с пьянок.

prischeyadro ★★★☆☆
()
Ответ на: комментарий от prischeyadro

Но простой «сдвиговый» фильтр уже помог бы спасти процентов так 90 «безнадёжно загубленных фотошедевров» с пьянок.

Ага. Быдлофотографий будет еще больше.

Eddy_Em ☆☆☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от dn2010

По идее вроде работает автокорреляция, она достаточно точно показывает смазывание картинки. А вот как из неё восстановить матрицу смазывания, это интересный вопрос.

dn2010 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Eddy_Em

Может, они итерационный алгоритм гоняют. Нашли максимальный сдвиг, убрали, повторили. Или хитрым образом высчитывают траекторию движения особых точек изображения. По идее, после того, как что-то похожее на правду восстановилось, можно смотреть как восстановленную картинку преобразовать в исходную.

dn2010 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от dn2010

Мне вдруг стало интересно: а если камера не просто сдвинулась, а ещё и повернулась — как они построят это самое сложное движение?

sphericalhorse ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от sphericalhorse

>Кидай. МС Оффис Picture Manager не в счет.

не знаю такой. Вот: http://dl.dropbox.com/u/998228/LOR/showfoto-crop.png
Разница не велика, но именно она делает гимп хреновым инструментом для кадрирования. Тем более, что для массовой обработки он совершенно не подходит

nu11 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от dn2010

А вот как из неё восстановить матрицу смазывания, это интересный вопрос.

Элементарно же. Смазывание — это готовая импульсная характеристика трансверсального фильтра . Вычисляем фильтр, обратный ему (обратный — то есть такой, который при свёртывании с прямым даёт дельта-функцию), и всё.

prischeyadro ★★★☆☆
()
Ответ на: комментарий от nu11

По моему это как раз совсем не принципиально.

sphericalhorse ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от Eddy_Em

Только те 2 края из 4-х, в направлении которых происходило смазывание. )

prischeyadro ★★★☆☆
()
Ответ на: комментарий от prischeyadro

>Смазывание — это готовая импульсная характеристика трансверсального фильтра

Это всё замечательно, но как эту готовую импульсную характеристику трансверсального фильтра извлечь из изображения?

dn2010 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от dn2010

Проходимся по изображению дифференциальным фильтром (лучше всего - градиентным), отыскиваем мелкие контрастные детали и по ним пытаемся восстановить траекторию смазывания (т.е. восстанавливаем траекторию каждой точечной детали и делаем усреднение с учетом того, что смазывание могло быть нелинейным).

Eddy_Em ☆☆☆☆☆
()

Слепая деконволюция для увеличения резкости кадров применяется давно, но алгоритмы значительно усовершенствовались в последнее время. Например, вот демонстрация технологии, разработанного исследователями из Пхоханского университета науки и технологии (Южная Корея). Их научная работа опубликована в журнале ACM в 2009 году, а презентацию показывали на SIGGRAPH Asia 2009.

Вот и всё. Никакая не «киллер-фича».

ZenitharChampion ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от nu11

> как раз кадрирование в гимпе весьма корявое, в showfoto гораздо удобнее

Жалкая попытка вброса :)

AP ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от nu11

> соотношение сторон весьма геморройно вводить

Открой для себя предустановки инструментов.

AP ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от AP

Ну, в принципе до того, что показали в Фотошопе оно не очень дотягивает, но да, круто.

sphericalhorse ★★★★★
() автор топика

Ирси в бане? Как жаль...

Xellos ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от sphericalhorse

Вчера ночером немного обсудили. Мукс говорит, что делабельно. Сделает или нет — посмотрим. В принципе, математика там вся расписана.

AP ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от AP

>Вчера ночером немного обсудили. Мукс говорит, что делабельно.

Улыбнуло.

sphericalhorse ★★★★★
() автор топика
Ответ на: комментарий от dn2010

Вычисляем АКФ. АКФ несмазанного изображения — конус, «гора Фуджи». Это допущение.

Если изображение смазано, то из вершины горы выходит «хребет», высшая линия которого проходит по траектории «мазка». Выделяем её из АКФ при помощи методов распознавания образов, с учётом того, что она гладкая, неразрывная и т.п. Высота хребта над средним значением АКФ для данного удаления от центра даст величину коэффициентов фильтра (если смазывание произошло неравномерно, то большим скоростям будут соответствовать меньшие коэффициенты, то есть АКФ-подход учитывает и неравномерность скорости смазывания). Все прочие коэффициенты забиваем нулями.

prischeyadro ★★★☆☆
()
Ответ на: комментарий от ist76

Ага, пусть напишут такой шумодав, чтоб можно было снимать на ИСО 100к. Тогда исправление шевеленки будет уже неактуально :)

provaton ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от provaton

Берите sCMOS и снимайте на здоровье. Сотня-две тысяч евро - и счастья полные штаны :)

Eddy_Em ☆☆☆☆☆
()

Во втором видео по ссылке товарищь запускает что-то в cygwin. Я так понимаю что нечто подобное есть под linux. Как звать, а то ведь на видео ничего разобрать нельзя?

gnunixon ★★★
()
Ответ на: комментарий от AP

>Открой для себя предустановки инструментов.

сегодня мне нужно кадрировать 3:2, завтра - 4:3. Как оно поможет сократить количество геморроя?

nu11 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от yoghurt

>Удобнее, чем в darktable?

столешницу не щупал. В то время, когда я занимался фотографией, оно было еще в зачаточном состоянии.

nu11 ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от nu11

> сегодня мне нужно кадрировать 3:2, завтра - 4:3. Как оно поможет сократить количество геморроя?

Как? Эффективно: тыцкаешь кнопку вызова меню с предустановками и выбираешь. А ещё в поле ввода подставляются последние варианты. Внезапно, правда?

Отсюда вопрос: ты гимпом-то вообще пользуешься, или так — один раз позырить поставил?

AP ★★★★★
()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.