Многие из вас уже читали серию моих постов про восстановление расфокусированных и смазанных изображений, а также пробовали бесплатные версии программы SmartDeblur, к одной из которых доступны исходники на GitHub
Программа и статьи вызвали большой интерес как в рунете, так и в других странах, поэтому мы рады представить коммерческую версию SmartDeblur.
Основные изменения:
— Поддержка больших изображений (до 36MP на 64-битной ОС и до 15MP на 32-битной)
— Возможность редактирования полученного kernel (траектории смаза)
— Увеличение скорости за счет оптимизаций и использования Intel IPP в качестве FFT
— Улучшение интерфейса
Адрес проекта: smartdeblur.net
Под катом много картинок!
Часть 1. Теория — Восстановление расфокусированных и смазанных изображений
Часть 2. Практика — Восстановление расфокусированных и смазанных изображений
Часть 3. Повышаем качество — Восстановление расфокусированных и смазанных изображений
Часть 4. Blind Deconvolution — автоматическое восстановление смазанных изображений
Переводы на английский язык доступны на yuzhikov.com
Это пример реального изображения, снятого камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8.
Траектория смаза была определена полностью автоматически. Результат кажется невероятным, но это действительно реальное изображение :)
SmartDeblur также может улучшать изображения, которые были размыты такими фоторедакторами, как Photoshop или Gimp.
Несмотря на то, что смаз синтетический — 100% восстановления не получается из-за особенностей гауссиана при деконволюции, тем не менее, можно существенно улучшить читабельность текста:
Ну и последний пример показывает работу восстановления изображений с неправильным фокусом.
Основное отличие от бесплатной версии — высокая скорость предпросмотра даже для 36MP изображений.
Остальные примеры обработки можно посмотреть на странице Examples
Подробная инструкция есть на странице Tutorial
Выглядит это следующим образом:
Кроме того, на странице настроек можно поменять метод финальной обработки на более качественный. По умолчанию стоит «Medium-Quality (Wiener)» для большей скорости работы и меньшего потребления памяти.
По традиции за конструктивный фидбек раздаю ключики.
Программа и статьи вызвали большой интерес как в рунете, так и в других странах, поэтому мы рады представить коммерческую версию SmartDeblur.
Основные изменения:
— Поддержка больших изображений (до 36MP на 64-битной ОС и до 15MP на 32-битной)
— Возможность редактирования полученного kernel (траектории смаза)
— Увеличение скорости за счет оптимизаций и использования Intel IPP в качестве FFT
— Улучшение интерфейса
Адрес проекта: smartdeblur.net
Под катом много картинок!
Теория
Те, кто интересуется теорией восстановления изображений и деконволюции, могут прочитать серию статьей:Часть 1. Теория — Восстановление расфокусированных и смазанных изображений
Часть 2. Практика — Восстановление расфокусированных и смазанных изображений
Часть 3. Повышаем качество — Восстановление расфокусированных и смазанных изображений
Часть 4. Blind Deconvolution — автоматическое восстановление смазанных изображений
Переводы на английский язык доступны на yuzhikov.com
Примеры работы
Устранение смаза
Это пример реального изображения, снятого камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8.
Траектория смаза была определена полностью автоматически. Результат кажется невероятным, но это действительно реальное изображение :)
Устранение синтетического размытия — Gaussian Blur
SmartDeblur также может улучшать изображения, которые были размыты такими фоторедакторами, как Photoshop или Gimp.
Несмотря на то, что смаз синтетический — 100% восстановления не получается из-за особенностей гауссиана при деконволюции, тем не менее, можно существенно улучшить читабельность текста:
Устранение расфокусировки
Ну и последний пример показывает работу восстановления изображений с неправильным фокусом.
Основное отличие от бесплатной версии — высокая скорость предпросмотра даже для 36MP изображений.
Остальные примеры обработки можно посмотреть на странице Examples
Подробная инструкция есть на странице Tutorial
Тонкая настройка
Если результат автоматического определения искажения не дал приемлемого результата, то вы можете открыть Kernel Editor и вручную отредактировать полученную траекторию смаза.Выглядит это следующим образом:
Кроме того, на странице настроек можно поменять метод финальной обработки на более качественный. По умолчанию стоит «Medium-Quality (Wiener)» для большей скорости работы и меньшего потребления памяти.
По традиции за конструктивный фидбек раздаю ключики.
--Vladimir Yuzhikov (Владимир Южиков)
