Comments 38
На приведенных фото нормальный результат только с Autolevel.
А прочитав название статьи, решил что речь пойдёт про некое подобие градиентного фильтра в Lightroom… Ан нет…
А прочитав название статьи, решил что речь пойдёт про некое подобие градиентного фильтра в Lightroom… Ан нет…
По моему все алгоритмы делают только хуже.
Согласен. Наименее «хуже» сделал автолевел, остальные точно испортили изображение.
Угу, ладно бы если оно только с цветом что-то делало, а то добавило тени, которых в оригинале попросту не было.
Не согласен. Исходное изображение с маяком темное, объекты типа машины и деревья на заднем плане совсем не видны. MSR делает все объекты хорошо видимыми, но фотография становится менее естественна. Гамма коррекция оставляет фото естественным, но алгоритм либо высветляет либо затемняет изображение, что не всегда хорошо. А автолевел сделал маяк слишком белым, а машина и деревья слева так и не видны.
Также согласен. Вот пример как можно улучшить изображение
Полная статья здесь
И хотя там совершенно другой метод обработки требующий 3 снимков с разной экспозицией, можно попробовать применить его к нескольким снимкам, полученным с одного.
Полная статья здесь
И хотя там совершенно другой метод обработки требующий 3 снимков с разной экспозицией, можно попробовать применить его к нескольким снимкам, полученным с одного.
Кстати у моей камеры есть подобный режим съёмки. Она делает три снимка с разной экспозицией а потом на основе их делает один. По такому же принципу есть режим и с разным фокусным расстоянием.
Камера Sony? ;)
У меня тоже есть такой режим, но результат мне не нравится. Всегда выходит «пере-hdr».
У меня тоже есть такой режим, но результат мне не нравится. Всегда выходит «пере-hdr».
Canon PowerShot SX40 HS. Достаточно норм выходит, но никогда не пользуюсь, люблю мануально всё настроить.
Такой режим называется брекетинг экспозиции. И к данной статье не имеет никакого отношения. Равно как и статья не имеет отношения к улучшению (восстановлению) фотографии.
Не «пере-hdr», опять же, а задранный выше крыши локальный контраст…
Ну да, если есть хорошая камера и задача стоит сделать хорошие снимки, то этот метод обработки актуален.
А когда задача стоит улучшить восприятие практически не видимых объектов на данной фотографии, то MSR и Гамма коррекция могут прекрасно с этим справится.
А когда задача стоит улучшить восприятие практически не видимых объектов на данной фотографии, то MSR и Гамма коррекция могут прекрасно с этим справится.
3 снимка — это называется «брекетинг». для HDR — незаменимая штука.
Статья кажется про улучшение уже сделанных изображений?
Только результат AutoLevel можно воспринимать как естественный.
задача не сделать изображение более естественным, а «выровнять» освещение. иногда это необходимо при распознавании образов
Вот в такой постановке уже можно о чем-то говорить.
К сожалению, ни в заголовке, ни в описании нет указания, что цель — распознавание образов.
Впрочем, тогда нужно рассматривать другие критерии — насколько такие улучшения могут исказить образ
К сожалению, ни в заголовке, ни в описании нет указания, что цель — распознавание образов.
Впрочем, тогда нужно рассматривать другие критерии — насколько такие улучшения могут исказить образ
А почему тогда в статье написано «Для улучшения визуального качества изображений»?
Потому что качество изображения после обработки улучшилось. А именно, стали видными такие объекты как: фонарь, машина, деревья.
визуальное качество изображения как раз-таки ухудшилось: появились пересветы на стене дома, непонятная тень вокруг маяка, изменилось время суток. А фонарь, машину, деревья, табличку, подпорки у дерева — всё это было видно и так.
Исходное изображение
autolevel
Multi-Scale Retinex
autolevel
Multi-Scale Retinex
Вот с этого и надо было начинать…
Потому как слово «улучшение» может соответствовать чему угодно — от модной нынче «обработки фотографий» до алгоритмов машинного зрения.
Художественной ценности вышеописанные алгоритмы фотографиям явно не прибавляют. А вот ориентирующийся в дыму и тумане робот за такое улучшение будет благодарен. Как и дорожная камера.
Потому как слово «улучшение» может соответствовать чему угодно — от модной нынче «обработки фотографий» до алгоритмов машинного зрения.
Художественной ценности вышеописанные алгоритмы фотографиям явно не прибавляют. А вот ориентирующийся в дыму и тумане робот за такое улучшение будет благодарен. Как и дорожная камера.
Вопрос не по теме: а нет ли в numpy быстрого оператора свертки, который бы передавал функции на питоне окно исходного массива, и быстро пробегал бы этим окном весь массив?
Я иногда для вытаскивания объектов из тени пользуюсь Enfuse-ом (open-source утилита).
Беру фотографию, делаю из нее несколько с разной экспозицией (подтягиваю уровень белого, чтобы линейно увеличить яркость).
А потом загоняю их все в Enfuse. На выходе получается фотография с выровненной экспозицией без потери цвета и прочих искажений.
Алгоритм получается похожим на Multi-Scale Retinex, но Enfuse аккуратно обращается с границами объектов, поэтому артефактов со свечением и тенями вокруг объекта не возникает.
Детали можно узнать тут.
Беру фотографию, делаю из нее несколько с разной экспозицией (подтягиваю уровень белого, чтобы линейно увеличить яркость).
А потом загоняю их все в Enfuse. На выходе получается фотография с выровненной экспозицией без потери цвета и прочих искажений.
Алгоритм получается похожим на Multi-Scale Retinex, но Enfuse аккуратно обращается с границами объектов, поэтому артефактов со свечением и тенями вокруг объекта не возникает.
Детали можно узнать тут.
Адаптивная чуствительность нужна фотоаппаратам… Как у живого глаза, чтобы в яркое вглядывался меньше, а затенённое — больше, и давал картинку с относительно выровненной яркостью… когда придумают?..
Sign up to leave a comment.
Восстановление неравномерно освещенных изображений