Кіріспе
Түсті қайта құру алгоритмі
Демозайкалау (немесе демозайкалау, демозайкалау), сонымен қатар түсті қайта құру деп аталады, – бұл түсті сүзгі массивімен (CFA), мысалы, Байер сүзгісімен жабылған бейне сенсордан алынған толық емес түсті үлгілерден толық түсті бейнені қайта құруға арналған цифрлық бейне өңдеу алгоритмі. Бұл әдіс CFA интерполяциясы немесе дебайринг деп те аталады. Көптеген қазіргі заманғы цифрлық камералар CFA-мен жабылған жалғыз бейне сенсорын пайдалана отырып суреттерді түсіреді, сондықтан демозайкалау осы суреттерді қарауға болатын форматқа айналдыру үшін қажетті өңдеу процесінің бір бөлігі болып табылады. Көптеген заманауи цифрлық камералар суреттерді шикі форматта сақтауға мүмкіндік береді, бұл пайдаланушыға камераның кіріктірілген бағдарламалық құралын пайдаланудың орнына, бағдарламалық қамтамасы арқылы демозайкалауға мүмкіндік береді.
Аясы: түстер сүзгісі массиві
Түс сүзгі массиві – бұл бейне сенсордың алдындағы түс сүзгілерінің мозаикасы. Саудада ең көп қолданылатын CFA конфигурациясы – бұл осы жерде көрсетілген Bayer сүзгісі. Ол тақ қатарларда қызыл (R) және жасыл (G) сүзгілерді, ал жұп қатарларда жасыл (G) және көк (B) сүзгілерді кезектестіре орналастырады. Адам көзінің жасыл жарыққа сезімталдығы жоғары болғандықтан, жасыл сүзгілер қызыл немесе көк сүзгілерге қарағанда екі есе көп. CFA-ның түс субдискретизациясы оның мәні бойынша алиасингке алып келеді, сондықтан интерполяция нәтижесінде туындаған жалған түс артефакттарын (хроматикалық алиастарды) азайту үшін бейне сенсоры мен линза арасындағы оптикалық жолға антиалиасингтік сүзгі орналастырылады. Сенсордың әрбір пикселі түс сүзгісінің артында болғандықтан, нәтиже – пиксельдердің мәндері массиві, олардың әрқайсысы үш сүзгі түсінің біреуінің бастапқы қарқындылығын көрсетеді. Осылайша, әрбір пиксел үшін бір компоненттің орнына барлық түс компоненттерінің түс деңгейін анықтау үшін алгоритм қажет.
Қарапайым интерполяция
Бұл алгоритмдер біркелкі торда көпөлшемді интерполяцияның мысалдары болып табылады, олар бір түсті компоненттің жақын орналасқан мысалдарына қатысты салыстырмалы түрде қарапайым математикалық операцияларды қолданады. Ең қарапайым әдіс – жақын көрші интерполяциясы, ол бір түсті каналдың жақын пикселін көшіреді. Бұл сапа маңызды кез келген қолданба үшін қолайсыз, бірақ шектеулі есептеу ресурстарын ескере отырып, алдын ала шолу жасау үшін пайдалы болуы мүмкін. Тағы бір қарапайым әдіс – билинейлі интерполяция, онда қызыл емес пикселдің қызыл мәні екі немесе төрт жақын қызыл пикселдің орташасы ретінде есептеледі, сондай-ақ көк және жасыл түстер үшін де осылай. Күрделі әдістерге, әр түсті жазықтықта тәуелсіз интерполяция жасайтындарға бикубты интерполяция, сплайн интерполяциясы және Ланццос қайта үлгілену жатады. Бұл әдістер біртекті бейне аймақтарында жақсы нәтижелерге қол жеткізе алғанымен, таза түсті CFA қолданғанда жиектері мен егжей-тегжейлері бар аймақтарда күшті демозайкалау артефактілеріне ұшырауы мүмкін. Дегенмен, сызықты интерполяция кеңістіктік-спектрлік (панхроматикалық) CFA-мен біріктірілгенде өте жақсы нәтижелер бере алады. Бейнелерді демозайкалау үшін қарапайым бейне құру модельдерін пайдалануға болады. Табиғи бейнелерде бір сегмент ішінде түстердің арақатынасы сақталуы тиіс. Осы факт демозайкалау үшін суреттерге сезімтал интерполяцияда қолданылды.
Видеоның жоғары ажыратылуы/демозайка
Суперрезолюция және демозайкалау – бір мәселенің екі жағы екені дәлелденді, демек оларды біртұтас контексте қарастыру тиімді. Екі мәселенің де алиасинг мәселесіне тап болатынын ескеру керек. Сондықтан, әсіресе бейне (көп кадрлы) реконструкция кезінде, суперрезолюция мен демозайкалауды бірлесіп қолдану ең оңтайлы шешімді ұсынады.
Компромистік факторлар
Кейбір әдістер табиғи көріністер үшін, ал кейбіреулері баспа материалдары үшін жақсы нәтижелер беруі мүмкін, мысалы. Бұл белгісіз пиксельдерді бағалаудың туа біткен қиындығын көрсетеді. Әрине, жылдамдық пен бағалау сапасы арасындағы мәміле де бар.
Компьютерлік бейне өңдеу бағдарламалық жасақтамасында пайдалану
Цифрлық камерадан алынған түпкі сурет деректеріне қол жеткізгенде, камераға енгізілген бағдарламамен шектелудің орнына, әртүрлі демозайкалау алгоритмдері бар компьютерлік бағдарламаны пайдалануға болады. RawTherapee және darktable сияқты бірнеше түпкі сурет өңдеу бағдарламалары пайдаланушыға қай алгоритмді қолдану керектігін таңдау мүмкіндігін береді. Дегенмен, көптеген бағдарламалар нақты бір әдіспен жұмыс істеу үшін бағдарламаланған. Демозайкалау алгоритмін таңдау нәтижесінде ең ұсақ бөлшектерді (және дән текстурасын) көрсетудегі айырмашылықтар – әртүрлі түпкі сурет өңдеушілер арасындағы маңызды айырмашылықтардың бірі. Көптеген фотографтар осы эффектіге байланысты эстетикалық талғамдары бойынша нақты бағдарламаны жақсы көреді. Демозайкалаудан туындаған түс бұрмалары фотосуреттердің жалған екенін анықтау үшін маңызды көмектеспелер болып табылады.