معالجة الصور الكمية: 5 خطوات

2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:41

(يوضح الشكل أعلاه المقارنة بين طريقة معالجة الصورة الحالية ومعالجة الصورة الكمية. لاحظ النتيجة المحسنة. تُظهر الصورة اليمنى العلوية آثارًا غريبة ناتجة عن افتراض غير صحيح بأن الصور تقيس شيئًا مثل الضوء. تُظهر الصورة السفلية اليمنى نتيجة أفضل بفعل الشيء نفسه قياسًا كميًا.)

ستتعلم في Instructable هذا كيفية تحسين أداء أنظمة التصوير الحالية أو استشعار الرؤية بشكل كبير باستخدام مفهوم بسيط للغاية: الاستشعار الكمي للصور

تتحسن معالجة الصور الكمية بشكل كبير على أي مما يلي:

• معالجة الصور الحالية مثل إزالة اللمعان من الصورة ؛
• التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط ؛
• أداة التعرف على الوجه القابلة للارتداء (راجع https://wearcam.org/vmp.pdf) ، والرؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي والمرتبط بالذكاء الاصطناعي ، وما إلى ذلك.

الفكرة الأساسية هي المعالجة الكمية المسبقة والمعالجة اللاحقة للصور ، على النحو التالي:

1. قم بتوسيع النطاق الديناميكي للصورة أو الصور ؛
2. قم بمعالجة الصورة أو الصور كما تفعل عادةً ؛
3. قم بضغط النطاق الديناميكي للصورة أو الصور (على سبيل المثال ، تراجع عن الخطوة 1).

في Instructables السابقة ، قمت بتدريس بعض جوانب استشعار HDR (المدى الديناميكي العالي) والاستشعار الكمي ، على سبيل المثال الخطية ، التراكب ، إلخ.

الآن دعونا نستخدم هذه المعرفة.

خذ أي عملية حالية ترغب في استخدامها. المثال الذي سأعرضه هو عدم وضوح الصورة ، ولكن يمكنك أيضًا استخدامه لأي شيء آخر.

الخطوة 1: قم بتوسيع النطاق الديناميكي لصورتك أو صورك

(الأرقام مقتبسة من "Intelligent Image Processing" ، سلسلة John Wiley and Sons Interscience ، ستيف مان ، تشرين الثاني (نوفمبر) 2001)

تتمثل الخطوة الأولى في توسيع النطاق الديناميكي لصورة الإدخال.

من الناحية المثالية ، يجب عليك أولاً تحديد وظيفة استجابة الكاميرا ، f ، ثم تطبيق الاستجابة العكسية ، f معكوسًا ، على الصورة.

الكاميرات النموذجية مضغوطة للنطاق الديناميكي ، لذلك نريد عادةً تطبيق وظيفة موسعة.

إذا كنت لا تعرف وظيفة الاستجابة ، فابدأ بتجربة شيء بسيط مثل تحميل الصورة في مصفوفة صور ، أو تحويل المتغيرات إلى نوع بيانات مثل (float) أو (double) ، ورفع قيمة كل بكسل إلى الأس ، مثل ، على سبيل المثال ، تربيع كل قيمة بكسل.

الأساس المنطقي:

لماذا نفعل ذلك؟

الجواب هو أن معظم الكاميرات تضغط على نطاقها الديناميكي. السبب في قيامهم بذلك هو أن معظم وسائط العرض توسع النطاق الديناميكي. يحدث هذا بالصدفة تمامًا: كمية الضوء المنبعثة من شاشة تلفزيون أنبوب أشعة الكاثود تساوي تقريبًا الجهد المرتفع إلى الأس 2.22 بحيث يكون مقدار الضوء المنبعث كثيرًا عندما يكون دخل جهد الفيديو في منتصف الطريق تقريبًا. اقل من النصف.

وسائط التصوير الفوتوغرافي هي أيضًا ذات نطاق ديناميكي موسع. على سبيل المثال ، تصدر البطاقة الرمادية "المحايدة" الفوتوغرافية 18٪ من الضوء الساقط (وليس 50٪ من الضوء الساقط). يعتبر هذا القدر من الضوء (18٪) في منتصف الاستجابة. لذا كما ترى ، إذا نظرنا إلى الرسم البياني للإخراج كدالة للإدخال ، فإن وسائط العرض تتصرف كما لو كانت شاشات عرض خطية مثالية تحتوي على موسع نطاق ديناميكي قبل الاستجابة الخطية المثالية.

في الشكل العلوي أعلاه ، يمكنك رؤية الشاشة محاصرة بخط منقط ، وهي تعادل وجود موسع قبل العرض الخطي المثالي.

نظرًا لأن شاشات العرض واسعة بطبيعتها ، يجب تصميم الكاميرات بحيث تكون مضغوطة بحيث تبدو الصور جيدة على الشاشات الحالية.

مرة أخرى في الأيام الخوالي عندما كان هناك الآلاف من شاشات أجهزة استقبال التلفزيون ومحطة واحدة أو اثنتين فقط من محطات البث (على سبيل المثال ، كاميرا تلفزيون واحدة أو اثنتان فقط) ، كان من الأسهل وضع عدم خطي مضغوط في الكاميرا بدلاً من استدعاء جميع أجهزة التلفزيون و ضع واحدًا في كل جهاز استقبال تلفزيون.

عن طريق الصدفة ، ساعد هذا أيضًا في تقليل الضوضاء. في الصوت نسمي هذا "Dolby" ("companding") ونمنح براءة اختراع له. في الفيديو حدث ذلك بالصدفة تمامًا. اقترح ستوكهام أننا يجب أن نأخذ لوغاريتم الصور قبل معالجتها ، ثم نأخذ المضاد. ما لم يدركه هو أن معظم الكاميرات وشاشات العرض تفعل ذلك بالصدفة. بدلاً من ذلك ، ما اقترحته هو أن نفعل العكس تمامًا لما اقترحته ستوكهام. (انظر "المعالجة الذكية للصور" ، سلسلة John Wiley and Sons Interscience ، الصفحة 109-111.)

في الصورة السفلية ، ترى المعالجة المقترحة المضادة للتماثل (القياس الكمي) للصور ، حيث أضفنا خطوة توسيع وضغط النطاق الديناميكي.

الخطوة 2: معالجة الصور أو تنفيذ رؤية الكمبيوتر أو التعلم الآلي أو ما شابه

الخطوة الثانية ، بعد توسيع النطاق الديناميكي ، هي معالجة الصور.

في حالتي ، قمت ببساطة بإجراء تفكيك للصورة ، باستخدام وظيفة التمويه ، أي تشويه الصورة ، كما هو معروف في حالة التقنية الصناعية السابقة.

هناك فئتان عريضتان من استشعار الصورة الكمي:

• مساعدة الناس على الرؤية ؛
• آلات المساعدة ترى.

إذا كنا نحاول مساعدة الناس على رؤية (وهو المثال الذي أعرضه هنا) ، فنحن لم ننتهي بعد: نحتاج إلى إعادة النتيجة التي تمت معالجتها إلى مساحة الصور.

إذا كنا نساعد الأجهزة على رؤية (مثل التعرف على الوجوه) ، فقد انتهينا الآن (لا داعي للانتقال إلى الخطوة 3).

الخطوة 3: إعادة ضغط النطاق الديناميكي للنتيجة

عندما نعمل في نطاق ديناميكي موسع ، يُقال إننا في "مساحة الضوء" (مساحة الصور الكمية).

في نهاية الخطوة 2 ، نحن في مساحة الضوء ، ونحتاج إلى العودة إلى مساحة الصور.

إذن هذه الخطوة 3 تتعلق بالعودة إلى مساحة الصور.

لتنفيذ الخطوة 3 ، ما عليك سوى ضغط النطاق الديناميكي لإخراج الخطوة 2.

إذا كنت تعرف وظيفة استجابة الكاميرا ، فما عليك سوى تطبيقها للحصول على النتيجة ، f (p (q)).

إذا كنت لا تعرف وظيفة الاستجابة للكاميرا ، فما عليك سوى تطبيق تخمين جيد.

إذا قمت بتربيع وحدات بكسل الصورة في الخطوة 1 ، فقد حان الوقت الآن لأخذ الجذر التربيعي لكل بكسل صورة للرجوع إلى تخمينك فيما يتعلق بمساحة الصورة.

الخطوة 4: قد ترغب في تجربة بعض الاختلافات الأخرى

إن الفوضى هي مجرد مثال واحد من العديد من الأمثلة الممكنة. ضع في اعتبارك ، على سبيل المثال ، الجمع بين التعرضات المتعددة.

التقط أي صورتين مثل الصورتين أعلاه. تم التقاط أحدهما أثناء النهار ، والآخر في الليل.

اجمعهم لعمل صورة تشبه الغسق.

إذا قمت بتجميعها معًا في المتوسط ، فستبدو مثل القمامة. جرب هذا بنفسك!

ولكن إذا قمت أولاً بتوسيع النطاق الديناميكي لكل صورة ، ثم إضافتها ، ثم ضغط النطاق الديناميكي للمبلغ ، فسيبدو رائعًا.

قارن معالجة الصورة (إضافة الصور) بمعالجة الصورة الكمية (توسيع ، إضافة ، ثم ضغط).

يمكنك تنزيل الكود الخاص بي والمزيد من أمثلة المواد من هنا:

الخطوة 5: المضي قدمًا: جربها الآن باستخدام مركبات صور HDR

(الصورة أعلاه: تستخدم خوذة اللحام HDR معالجة الصور الكمية لتراكبات الواقع المعزز. راجع Slashgear 2012 12 سبتمبر)

في تلخيص:

التقط صورة ، وقم بتطبيق الخطوات التالية:

1. توسيع النطاق الديناميكي للصورة ؛
2. معالجة الصورة
3. ضغط النطاق الديناميكي للنتيجة.

وإذا كنت تريد نتيجة أفضل ، فجرّب ما يلي:

التقاط مجموعة من الصور المختلفة التعريض ؛

1. قم بتوسيع النطاق الديناميكي إلى مساحة ضوئية ، وفقًا لتعليماتي السابقة على HDR ؛
2. معالجة الصورة الكمية الناتجة ، q ، في مساحة الضوء ؛
3. ضغط النطاق الديناميكي من خلال تنسيق الألوان.

استمتع بوقتك ويرجى النقر على "لقد فعلتها" وانشر نتائجك ، وسيسعدني التعليق أو تقديم بعض المساعدة البناءة.