Суреттерді қатайту әдісі: Unsharp Mask (USM) туралы біліңіз. Бұл техника суреттерді жақсартып, бұлыңғырлықты азайтады. Цифрлық өңдеуде кең қолданылады.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Суретті өткірлеу әдісі
Image sharpening technique
Unsharp masking (USM) – суретті өткірлеу әдісі, алғаш рет қараңғы бөлмеде фотосуреттерді өңдеу кезінде қолданылған, бірақ қазіргі кезде цифрлық кескіндерді өңдеу бағдарламаларында кеңінен қолданылады. Бұл әдіс атауын түпнұсқа суретке маска жасау үшін нашар көрінетін немесе "өткір емес" негативті суреттерді пайдалануынан алған. Содан кейін өткір емес маска түпнұсқадағы оң суретпен біріктіріліп, түпнұсқаға қарағанда азырақ бұлыңғыр сурет құрайды. Нәтижесінде алынған сурет, болғанымен анықрақ, суреттегі нысанды дәл бейнелемеуі мүмкін. Сигналды өңдеу саласында өткір емес маска – сигналдың жоғары жиілікті компоненттерін күшейтетін сызықты немесе сызықсыз сүзгі болып табылады.
Unsharp masking (USM) is an image sharpening technique, first implemented in darkroom photography, but now commonly used in digital image processing software. Its name derives from the fact that the technique uses a blurred, or "unsharp", negative image to create a mask of the original image. The unsharp mask is then combined with the original positive image, creating an image that is less blurry than the original. The resulting image, although clearer, may be a less accurate representation of the image's subject. In the context of signal processing, an unsharp mask is generally a linear or nonlinear filter that amplifies the high frequency components of a signal.
Фотографиялық қараңғы бөлмеде өткір емес маскалау
Фотографиялық қараңғы бөлме процесінде үлкен форматты шыны пластинаның теріс бейнесі оң бейне жасау үшін төмен контрастты фильмге немесе пластинаға тікелей көшіріледі. Бірақ, оң көшірме түпнұсқаның артқы жағымен, эмульсияға эмульсия емес, көшірме материал тікелей жанасқанда жасалады, сондықтан бұл көшірме бүркіткіл болады. Өңделгеннен кейін, бұл бүркіткіл оң бейне түпнұсқаның теріс жағымен тікелей жанасқан күйде қайта орналастырылады. Жарық теріс бейне мен тіркелген оң бейне арқылы өткенде (мысалы, ұлғайтқышта), оң бейне теріс бейнедегі бір бөлігін жояды. Оң бейне қасақана бүркітілгендіктен, тек төмен жиілікті (бүркіткіл) ақпарат жойылады. Сонымен қатар, маска түпнұсқа теріс бейненің динамикалық диапазонын тиімді түрде азайтады. Осылайша, егер алынған ұлғайтылған сурет контрастты фотоқағазға түсірілсе, ішінара жою бастапқы бейнедегі жоғары жиілікті ақпаратты (нақты егжей-тегжейлерді) күшейтеді, жарық немесе көлеңке егжей-тегжейлерін жоғалтпайды. Нәтижесінде алынған баспа маска қолданылмаған баспаға қарағанда айқын болып көрінеді: оның айқындығы артады. Фотографиялық процедурада, бүркітілу деңгейін бастапқы бүркіткіл масканың экспозициясы үшін қолданылған жарық көзінің "жұмсақтығы" немесе "қаттылығы" (нүктелік көзден толыққанды таралуға дейін) арқылы бақылауға болады, ал әсердің күші бүркіткіл масканың контрасты мен тығыздығын (яғни, экспозиция мен дамуын) өзгерту арқылы реттеледі. Традициялық фотосуретте бүркіткіл маска көбінесе монохромды материалдарда қолданылады; фотосуреттік түсті бейнелерді маскалау үшін арнайы панхроматты, жұмсақ жұмыс істейтін қара-ақ пленкалар қол жетімді. Бұл фотомеханикалық көбейтуге арналған бейнелердің тығыздық диапазонын бақылау үшін өте пайдалы.
For the photographic darkroom process, a large format glass plate negative is contact copied onto a low contrast film or plate to create a positive image. However, the positive copy is made with the copy material in contact with the back of the original, rather than emulsion to emulsion, so it is blurred. After processing this blurred positive is replaced in contact with the back of the original negative. When light is passed through both negative and in register positive (in an enlarger, for example), the positive partially cancels some of the information in the negative. Because the positive has been blurred intentionally, only the low frequency (blurred) information is cancelled. In addition, the mask effectively reduces the dynamic range of the original negative. Thus, if the resulting enlarged image is recorded on contrasty photographic paper, the partial cancellation emphasizes the high spatial frequency information (fine detail) in the original, without loss of highlight or shadow detail. The resulting print appears more acute than one made without the unsharp mask: its acutance is increased. In the photographic procedure, the amount of blurring can be controlled by changing the "softness" or "hardness" (from point source to fully diffuse) of the light source used for the initial unsharp mask exposure, while the strength of the effect can be controlled by changing the contrast and density (i. e., exposure and development) of the unsharp mask. For traditional photography, unsharp masking is usually used on monochrome materials; special panchromatic soft working black and white films have been available for masking photographic colour transparencies. This has been especially useful to control the density range of a transparency intended for photomechanical reproduction.
Деконвольсиямен салыстыру
Сурет өңдеу үшін деконволюция – суреттің нашарлауына себеп болған процесті шамамен кері қайтару процесі. Нақтырақ айтқанда, өткірлемеу маскасы – бұл қарапайым сызықтық сурет операциясы – Дирак дельтасы мен Гаусс бұлыңғырлау ядросының айырымы арқылы жасалатын конволюция. Ал деконволюция, әдетте, жақсы шешімі жоқ кері проблема болып саналады, оны сызықтық емес тәсілдермен шешу тиімдірек. Өткірлемеу маскасы суреттің қалай алынғанын ескермей, оның көрінетін өткірлігін арттырса, деконволюция суреттің көрінетін өткірлігін арттырады, бірақ суретті түсіруде пайдаланылған жарық жолының бұрмалану себептерін сипаттайтын мәліметтерге негізделген. Сондықтан, кейде оны қолдануға болады, егер дайындыққа жұмсалатын уақыт пен суретті өңдеуге кеткен уақыт, суреттің айқындығының артуымен өтелсе. Деконволюция арқылы «жоғалған» сурет бөлшектерін шамамен қалпына келтіруге болады, бірақ қалпына келтірілген бөлшектердің дұрыс екенін растау мүмкін емес. Статистикалық тұрғыдан алғанда, өткірленген суреттер мен түсірілген нақты көріністер арасында белгілі бір дәрежеде сәйкестікке қол жеткізуге болады. Егер болашақта түсірілетін көріністер расталған сурет көріністеріне жеткілікті ұқсас болса, онда қалпына келтірілген егжей-тегжейдің қаншалықты дұрыс екенін бағалауға болады. Сурет сапасын жақсарту көбінесе тартымды, себебі жақсыланбаған суреттерде де осындай тексеру мәселелері туындайды. Деконволюцияның тиімді болуы үшін сурет сахнасындағы және түсіру құрылғысындағы барлық айнымалыларды модельдеу қажет, оның ішінде диафрагма, фокустық қашықтық, нысанаға дейінгі қашықтық, линзалар және ортаның сыну көрсеткіштері мен геометриясы. Жалпы мақсаттағы камера суреттеріне деконволюцияны сәтті қолдану көбінесе мүмкін емес, өйткені сахнаның геометриясы белгілі емес. Алайда, деконволюция микроскопия мен астрономиялық бейнелеуде қолданылады, онда алынған өткірліктің құндылығы жоғары, бейнелеу құрылғылары мен нысананың өзара орналасуы жақсы анықталған, ал физикалық өткірлікті жақсарту үшін бейнелеу құрылғыларын оңтайландыру әлдеқайда қымбатқа түседі. Тұрақты және жақсы анықталған аберрация болған жағдайларда, мысалы, алғашқы Хаббл ғарыш телескобы суреттеріндегі линзаның ақаулығы, деконволюция өте тиімді техника болып табылады.
For image processing, deconvolution is the process of approximately inverting the process that caused an image to be blurred. Specifically, unsharp masking is a simple linear image operation—a convolution by a kernel that is the Dirac delta minus a gaussian blur kernel. Deconvolution, on the other hand, is generally considered an ill posed inverse problem that is best solved by nonlinear approaches. While unsharp masking increases the apparent sharpness of an image in ignorance of the manner in which the image was acquired, deconvolution increases the apparent sharpness of an image, but is based on information describing some of the likely origins of the distortions of the light path used in capturing the image; it may therefore sometimes be preferred, where the cost in preparation time and per image computation time are offset by the increase in image clarity. With deconvolution, "lost" image detail may be approximately recovered, although it generally is impossible to verify that any recovered detail is accurate. Statistically, some level of correspondence between the sharpened images and the actual scenes being imaged can be attained. If the scenes to be captured in the future are similar enough to validated image scenes, then one can assess the degree to which recovered detail may be accurate. The improvement to image quality is often attractive, since the same validation issues are present even for un enhanced images. For deconvolution to be effective, all variables in the image scene and capturing device need to be modeled, including aperture, focal length, distance to subject, lens, and media refractive indices and geometries. Applying deconvolution successfully to general purpose camera images is usually not feasible, because the geometries of the scene are not set. However, deconvolution is applied in reality to microscopy and astronomical imaging, where the value of gained sharpness is high, imaging devices and the relative subject positions are both well defined, and optimization of the imaging devices to improve sharpness physically would cost significantly more. In cases where a stable, well defined aberration is present, such as the lens defect in early Hubble Space Telescope images, deconvolution is an especially effective technique.