Некоторые разработчики, в том числе Фрейзер Спирс и Дейв Винер, объявили бойкот компании Apple, которая удалила из App Store ряд программ, созданных независимыми программистами под платформу iPhone. В том числе была запрещена программа Podcaster на том основании, что она «дублирует функциональность iTunes».

Политика Apple по запрету программ действительно становится жёстче и вызывает всё больше критики. Если раньше они запрещали программы только по техническим причинам или те, которые «не несут пользы сообществу» (как пресловутая «программа престижа» стоимостью $1000, которая выводила красную картинку на экране iPhone и больше принципиально ничего не делала). Сейчас же произошёл прецедент, когда Apple удалила из магазина App Store реально полезные программы только потому, что они могут конкурировать с собственными разработками Apple.

Такие действия Apple показывают, что платформа iPhone совсем не открытая и ей нельзя доверять. Спирс и Винер заявили, что после этих действий Apple они никогда не будут создавать собственные приложения под iPhone.

via TechCrunch

Восстановление искаженных изображений является одной из наиболее интересных и важных проблем в задачах обработки изображений – как с теоретической, так и с практической точек зрения. Частными случаями являются размытие из-за неправильного фокуса и смаз – эти дефекты, с которым каждый из вас хорошо знаком, очень сложны в исправлении – именно они и выбраны темой статьи. С остальными искажениями (шум, неправильная экспозиция, дисторсия) человечество научилось эффективно бороться, соответствующие инструменты есть в каждом уважающем себя фоторедакторе.

Почему же для устранения смаза и расфокусировки практически ничего нету (unsharp mask не в счет) – может быть это в принципе невозможно? На самом деле возможно – соответствующий математический аппарат начал разрабатываться примерно 70 лет назад, но, как и для многих других алгоритмов обработки изображений, все это нашло широкое применение только в недавнее время. Вот, в качестве демонстрации вау-эффекта, пара картинок:



Я не стал использовать замученную Лену, а нашел свою фотку Венеции. Правое изображение честно получено из левого, причем без использования ухищрений типа 48-битного формата (в этом случае будет 100% восстановление исходного изображения) – слева самый обычный PNG, размытый искусственно. Результат впечатляет… но на практике не все так просто. Под катом подробный обзор теории и практические результаты.
Осторожно, много картинок в формате PNG!

Не так давно я опубликовал на хабре первую часть статьи по восстановлению расфокусированных и смазанных изображений, где описывалась теоретическая часть. Эта тема, судя по комментариям, вызвала немало интереса и я решил продолжить это направление и показать вам какие же проблемы появляются при практической реализации казалось бы простых формул.

В дополнение к этому я написал демонстрационную программу, в которой реализованы основные алгоритмы по устранению расфокусировки и смаза. Программа выложена на GitHub вместе с исходниками и дистрибутивами.

Ниже показан результат обработки реального размытого изображения (не с синтетическим размытием). Исходное изображение было получено камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8. Фокусировка была выставлена вручную, чтобы получить размытие. Как видно, текст совершенно не читается, лишь угадывается диалоговое окно Windows 7.



И вот результат обработки:



Практически весь текст читается достаточно хорошо, хотя и появились некоторые характерные искажения.

Под катом подробное описание проблем деконволюции, способов их решения, а также множество примеров и сравнений. Осторожно, много картинок!

Множество научных передач, книг и журналистских расследований было создано в области «компьютеризации» СССР. Одни говорят, что ЭВМ в стране появились под влиянием запада. Другие — что Советский союз шел своим, торным путем.

Сегодняшняя статья представляет из себя небольшое исследование истории развития кибернетики в СССР. Под катом мы постарались собрать как можно больше взглядов на строительство «киберкоммунизма». Дадим слово и тем, кто непосредственно участвовал в разработке проектов, и тем, кто благами компьютеризации пользовался.

Поехали!

Когда мы встретились, я шел в студенческий клуб или из него? Спрашиваю, потому что во втором случае я уже пообедал.

Американский математик Норберт Винер был во всех отношениях своеобразным человеком. Закончив среднюю школу в 11 лет, он поступил в Колледж Тафтса и всего через три года стал бакалавром математики. Еще до наступления совершеннолетия Гарвард удостоил Винера докторской степени за его диссертацию по математической логике. Вот какую характеристику ему дает Сильвия Назар:

Американский Джон фон Нейман, выдающийся эрудит, который сделал потрясающий вклад в чистую математику, а затем начал вторую и столь же поразительную карьеру в прикладной математике.

Винер был тем самым человеком, который ввел современное значение слова «feedback» («обратная связь»), изобретая кибернетику, а кибернетика, в свою очередь, дала жизнь таким революционным понятиям как искусственный интеллект, компьютерное зрение, робототехника, нейрология (в ключе нейросетей) и многим другим.