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흐릿한 사진의 선명도를 향상시키는 프로그램입니다. 흐릿한 사진을 더 선명하게 만드는 방법은 무엇입니까? 향상된 사진을 저장하세요. 무료 사진 호스팅. 개선된 사진을 친구에게 보여주는 방법

을 위한흐릿함과 초점 흐림을 제거할 수 있는 방법은 사실상 없습니다. 해당 수학적 장치는 약 70년 전에 개발되기 시작했지만 다른 많은 이미지 처리 알고리즘과 마찬가지로 이 모든 것이 최근에야 널리 적용되었습니다. 다음은 데모용 사진 몇 장입니다.

오른쪽 이미지는 48비트 형식을 사용하지 않고 왼쪽 이미지에서 얻은 것입니다(이 경우 원본 이미지가 100% 복원됩니다). 왼쪽은 인위적으로 흐린 일반 PNG입니다. 결과적으로 더 높은 품질의 이미지를 볼 수 있습니다.

많은 사람들은 흐리게 처리하는 것은 되돌릴 수 없는 작업이며 정보는 회복 불가능하게 손실된다고 믿습니다. 각 픽셀은 점으로 변하고 모든 것이 혼합되며 흐림 반경이 크면 전체 이미지에 걸쳐 균일한 색상을 얻을 수 있습니다. 이는 전적으로 사실이 아닙니다. 모든 정보는 단순히 재배포되며 명확하게 복원될 수 있습니다. 유일한 예외는 전체 복원이 불가능한 흐림 반경과 동일한 너비를 가진 이미지 가장자리입니다.

이것을 사용하여 이것을 증명해 보겠습니다. 작은 예 1차원적인 경우. 값이 포함된 픽셀 행이 있다고 가정해 보겠습니다.

x 1 | x 2 | x 3 | x 4 … - 원본 이미지.

왜곡 후 각 픽셀의 값은 왼쪽 픽셀의 값과 합산됩니다. x" i = x i + x i-1 . 또한 2로 나누어야 하지만 단순화를 위해 이 단계를 생략하겠습니다. 결과적으로 픽셀 값이 있는 흐릿한 이미지가 생성됩니다.

x 1 + x 0 | x 2 + x 1 | x 3 + x 2 | x 4 + x 3 … - 흐릿한 이미지.

이제 복원해 보겠습니다. 두 번째 픽셀에서 첫 번째, 세 번째에서 두 번째 결과, 네 번째에서 세 번째 결과 등의 구성표에 따라 체인을 따라 순차적으로 값을 뺍니다. 우리는 다음을 얻습니다:

x 1 + x 0 | x 2 -- x 0 | x 3 + x 0 | x 4 -- x 0 ... - 복원된 이미지.

결과적으로 흐릿한 이미지 대신 알 수 없는 상수가 추가된 픽셀에 원본 이미지를 얻었습니다. 엑스 0 교대 기호로. 이것은 이미 훨씬 더 좋습니다. 이 상수는 시각적으로 선택할 수 있으며 값과 거의 같다고 가정할 수 있습니다. 엑스 1 , 인접한 픽셀의 값이 가능한 한 적게 "점프"하는 등의 기준으로 자동 선택될 수 있습니다. 하지만 노이즈(실제 이미지에는 항상 존재함)를 추가하면 모든 것이 달라집니다. 설명된 방식을 사용하면 각 단계에서 전체 구성 요소에 대한 노이즈 기여도가 누적되어 궁극적으로 완전히 허용할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다. 그러나 우리가 살펴본 바와 같이 복원은 그러한 원시적인 방법으로도 충분히 가능합니다.

왜곡 프로세스 모델

이제 왜곡과 복원 과정에 대한 보다 형식적이고 과학적인 설명으로 넘어가겠습니다. 풀 컬러 이미지를 처리하려면 각 RGB 색상 채널에 대해 필요한 모든 단계를 반복하면 충분하다는 가정하에 하프톤 흑백 이미지만 고려하겠습니다. 다음 표기법을 소개하겠습니다.

f(x, y) - 왜곡되지 않은 원본 이미지.

h(x, y) - 왜곡 함수.

n(x, y) - 추가 노이즈.

g(x, y)는 왜곡의 결과입니다. 즉, 결과적으로 우리가 보는 것(흐릿하거나 초점이 맞지 않는 이미지).

왜곡 과정의 모델을 다음과 같이 공식화해 보겠습니다.

g(x, y) = h(x, y) * f(x, y) + n(x, y) . (1)

왜곡된 이미지를 복원하는 작업은 원본 이미지의 가장 좋은 근사값 f"(x,y)를 찾는 것입니다. 각 구성 요소를 더 자세히 살펴보겠습니다. f(x, y) 및 g(x, y)를 사용하면 모든 것이 매우 간단합니다. 함수 h(x, y)를 분석해 보겠습니다. 왜곡 과정에서 원본 이미지의 각 픽셀은 초점 흐림의 경우 지점으로 바뀌고, 단순 흐림의 경우에는 세그먼트로 변합니다. , 왜곡된 이미지의 각 픽셀은 원본 이미지의 특정 이웃 픽셀에서 "조립"되어 있으며 결과적으로 왜곡된 이미지를 얻습니다. 픽셀이 번지거나 모이는 것을 왜곡 기능이라고 합니다.

다른 동의어로는 PSF(점 확산 함수, 즉 점 분포 함수), 왜곡 연산자 커널, 커널 등이 있습니다. 이 함수의 차원은 이미지 자체의 차원보다 작습니다. 예를 들어, 예제의 초기 고려에서 함수의 차원은 2였습니다. 각 픽셀은 2개로 구성되었습니다.

왜곡 기능

보자, 일반적인 왜곡 기능의 모습. 우리는 표준 도구인 Matlab을 사용할 것입니다. 여기에는 이미지 처리에 대한 다양한 실험에 필요한 모든 것이 포함되어 있으며 알고리즘 자체에 집중하여 모든 작업을 함수 라이브러리로 전환할 수 있습니다. PSF 유형의 예는 다음과 같습니다.

fspecial("gaussian", 30, 8)을 사용하여 가우스 블러의 경우 PSF입니다.

fspecial("motion", 40, 45) 함수를 사용하여 윤활하는 경우 PSF.

왜곡된 기능을 다른 기능에 적용하는 작업( 이 경우이미지에)을 컨볼루션이라고 합니다. 원본 이미지의 일부 영역이 왜곡된 이미지의 한 픽셀로 축소됩니다. 연산자 "*"로 표시됩니다(곱셈과 혼동하지 마세요). 수학적으로 MxN 크기를 갖는 이미지 f와 mxn 크기를 갖는 왜곡 함수 h에 대해 이는 다음과 같이 작성됩니다.

g(x,y) = h(x,y)*f(x,y) = h(i,j)f(x+i,y+j). (2)

어디, . 컨볼루션의 역연산을 디컨볼루션(deconvolution)이라고 하며 이러한 문제에 대한 해결책은 간단하지 않습니다.

저는 흐림과 초점 흐림을 제거하기 위한 smartdeblur 프로그램을 여러분께 소개합니다. 첫 번째 배포판과 소스는 github.com/Y-Vladimir/SmartDeblur에서 다운로드할 수 있으며 최신 유료 배포판은 smartdeblur.net에서 사용할 수 있습니다.

아래에서는 흐릿한 이미지를 처리한 결과를 볼 수 있습니다. 사진이 접수되었습니다 캐논 카메라 500D, EF 85mm/1.8 렌즈. 흐리게 하려면 수동 모드로 초점을 맞추세요. 보시다시피 텍스트는 전혀 읽을 수 없으며 이것이 일종의 대화 상자라고 추측할 수 있습니다.

그리고 이것은 처리 결과입니다.


약간의 왜곡이 있지만 거의 모든 텍스트를 읽을 수 있습니다.

이론을 기억하자

왜곡 중에 원본 사진의 각 픽셀은 세그먼트(일반 흐림 중) 또는 지점(초점 흐림 중)이 됩니다. 이 모든 것이 겹쳐지고 결과는 왜곡된 사진입니다. 이를 이미지의 컨볼루션 또는 컨볼루션이라고 합니다. 한 픽셀이 번지는 법칙을 왜곡 함수 또는 PSF(Point Spread Function)라고 합니다.

이미지를 복원하려면 컨볼루션을 반전(reverse)해야 하지만 노이즈를 고려해야 합니다. 그러나 그렇게 간단하지는 않습니다. 컨벌루션 정리와 푸리에 변환이 구출됩니다. 이 블로그에서 이론을 더 자세히 설명하는 것은 가치가 없다고 생각합니다. 녹음의 목적은 프로그램에 대한 링크를 제공하고 프로그램이 무엇을 할 수 있는지 말하는 것입니다. 이론적 문제에 관심이 있다면 저자는 이에 대해 세 가지 기사를 썼습니다.

  • habrahabr.ru/post/136853
  • habrahabr.ru/post/147828
  • habrahabr.ru/post/152885

설명

SmartDeblur는 초점이 맞지 않고 흐릿한 이미지를 복원하는 방법을 보여줍니다.

주요 기능:

  • 고속. 2048*1500 해상도의 사진을 처리하는 데 미리보기 모드에서 약 300ms가 소요됩니다.
  • 실시간으로 설정을 선택합니다. 미리보기 버튼을 누를 필요가 없으며 모든 것이 자동으로 수행되므로 설정 슬라이더를 이동하기만 하면 됩니다.
  • 사진은 전체 해상도로 처리됩니다. 작은 미리보기 창이나 적용 버튼이 없습니다.
  • 초점이 맞지 않고 흐릿한 이미지 복원
  • PSF 보기 조정

처리 속도에 중점을 두었습니다. 결과적으로 상업용 아날로그보다 우수합니다.

사실, 이 프로그램에는 많은 기능과 버그가 있습니다. 일부 값에서는 사진이 잔물결로 덮이게 됩니다.

비교

유료 아날로그와 처리 품질을 비교해 보겠습니다.
가장 유명한 2가지 프로그램을 살펴보겠습니다.

  1. 토파즈 InFocus - topazlabs.com/infocus
  2. 포커스 매직 - focusmagic.com

우리는 공식 웹사이트에 있는 광고 이미지를 가져옵니다. 이를 통해 프로그램 매개변수가 최적임을 보장합니다(대개 개발자가 사이트에 광고를 게시하기 전에 신중하게 사진을 선택하고 설정을 선택했을 가능성이 높습니다).

윤활 복원:

topazlabs.com/infocus/_images/licenseplate_compare.jpg

다음 매개변수를 사용하여 처리:

Topaz InFocus 웹사이트의 결과:

두 번째 예는 초점 흐림 복원입니다.

Focus Magic 웹사이트의 예를 들어보겠습니다. focusmagic.com/focusing-examples.htm

초점이 맞지 않은 사진은 어떤 이유에서인지 점점 인기를 얻고 있지만 인스타그램처럼 많은 사랑을 받는 필터가 없으면 짜증나는 경향이 있습니다. 독특한 가족 비디오를 촬영하려고 했으나 이미지가 흐릿하고 흔들리는 것을 발견했다고 가정해 보겠습니다.

포토샵을 사용하지 않고도 사진을 선명하게 만들 수 있는 프로그램이 있다는 것이 밝혀졌습니다. 대부분의 경우 흐릿한 사진이나 비디오는 선명하고 아름다운 사본으로 만들어지지 않지만 이러한 도구를 사용하면 중요한 세부 사항을 복원하고 선명도를 되찾아 영상을 조금 더 좋게 만들 수 있습니다.

초점이 크게 벗어난 일련의 사진을 찍어 잡지 표지처럼 보이도록 편집할 수는 없지만 이 앱을 사용하면 CSI 스타일을 사용하여 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다.

충분히 무료 신청, 원하는 만큼 여러 번 사용할 수 있으며 여러 면에서 Focus Magic보다 더 친숙합니다. 반면에, 그 작동은 그다지 안정적이지 않으며(특히 너무 무거운 이미지를 로드할 때 테스트하는 동안 프로그램이 몇 번 멈췄습니다), 프로그램이 생성하는 결과도 다를 수 있습니다.

SmartDeblur에는 확대/축소 옵션과 창에 맞춤 옵션 등 몇 가지 유용한 기능이 있습니다. "원본 표시"를 클릭하여 결과를 원본과 비교할 수도 있습니다. 전체 이미지에 대한 미리보기가 가능합니다. 이 프로그램에는 흐릿한 텍스트를 읽기 위해 선명하게 하는 방법을 배울 수 있는 샘플이 포함되어 있습니다.

내 사진으로 도구를 테스트한 결과 Focus Magic만큼 작동하지 않는 것으로 나타났습니다. 하지만 난 성공했어 좋은 결과텍스트가 포함된 사진과 함께.

  • 장점:완전 무료이며 친숙한 인터페이스를 갖추고 있어 사진에서 흐릿한 텍스트를 읽는 데 매우 유용합니다.
  • 단점:그다지 안정적이지 않으며 실제 사진에서는 잘 작동하지 않습니다(단, 앱을 직접 사용해 평가해 보세요).

잃어버린 부분을 복구하려고 하면 마치 CSI를 작업하는 것처럼 느껴지겠지만, 대단한 것을 기대하지는 마세요.

집중 마법

Focus Magic은 단순한 샤프닝 프로그램 그 이상입니다. 웹사이트에 따르면 그들은 "문자 그대로 손처럼 흐림을 제거하는 고급 포렌식 디콘볼루션 기술"을 사용합니다. 이론적으로 앱은 손실된 세부 정보를 복원하여 초점이 맞지 않는 이미지와 흐릿한 비디오를 처리할 수 있습니다. 하지만 정말 효과가 있나요?


Focus Magic은 자동 도구와는 거리가 멀습니다. 그리고 무료 평가판에서는 10개의 작업만 수행할 수 있으므로 이는 큰 단점입니다. 그 후에는 $45의 정식 라이센스를 구입해야 합니다. 이미지를 로드한 후 먼저 초점을 맞출 것인지, 모션 블러를 제거할 것인지, 초점 흐림을 제거할 것인지 또는 이미지 잔해를 지울 것인지 결정해야 합니다. 그런 다음 매개변수를 조정하는 긴 프로세스가 시작됩니다.

이미지의 작은 영역에 대한 미리보기만 볼 수 있기 때문에 사진 전체에 대해 좋은 효과를 얻으려면 많은 노력이 필요합니다.

  • 장점:실제로 좋은 결과를 얻을 수 있는 전문 도구처럼 보입니다.
  • 단점:작업을 하려면 많은 시도가 필요하지만 무료 버전 사용자는 10개만 사용할 수 있습니다. 또한 크기를 변경할 수 있는 옵션(줌)이 없어 불편합니다.

인내심과 돈이 있다면 앱을 사용하여 이미지의 선명도를 다시 가져올 수 있습니다.

경쟁사와 달리 이 애플리케이션에는 다음과 같은 여러 기능이 있습니다. 자세한 지침그리고 자급자족. 자급자족이란 원하는 경우 무거운 설정 작업을 수행할 수 있는 프로그램의 능력을 의미합니다. 현재 수행 중인 작업을 알고 있으면 고급 설정에 액세스할 수 있지만 이것이 반드시 필요한 것은 아닙니다.


교육을 완료한 후 처리를 시작할 수 있습니다. 이렇게 하려면 흐림이 심한 영역에 빨간색 사각형을 배치하고 처리 버튼을 클릭합니다. 대부분의 경우 그게 전부입니다. 결과가 만족스럽지 않으면 사각형을 다른 영역으로 이동한 후 다시 시도할 수 있습니다. 이 앱은 제 역할을 잘 수행하며 흐릿한 사진을 괜찮은 사진으로 바꿔줍니다.

보시다시피 단점은 다음을 사용하여 처리하는 모든 사진에 워터마크가 적용된다는 것입니다. 무료 버전응용 프로그램. 프로그램이 정말 마음에 들고 워터마크를 제거하고 싶다면 라이센스 비용은 39달러입니다.

  • 찬성: 사용하기 쉽고 처리 결과가 좋으며 텍스트가 좋지 않습니다.
  • 단점:처리된 모든 사진에는 워터마크가 표시됩니다. 라이센스 비용은 39달러입니다.

결론

믿거나 말거나, 저는 이 주제를 조사하는데 반나절을 보냈습니다. 흐릿한 사진과 영상을 많이 선명하게 만들려고 노력한 끝에 한 가지 깨달았습니다. 좋은 자료는 바로 촬영하는 것이 낫다는 것입니다. 그러나 어떤 이유에서든 플랜 A가 작동하지 않으면 위의 앱이 자료에서 무언가를 짜낼 수 있지만 실제로는 달성하려는 목표에 따라 다릅니다.

불행하게도 현대의 사진 장비는 완벽하지 않습니다. 가장 비싼 카메라라도 긴급 상황에서는 오작동할 수 있습니다. 뭔가 특별한 일이 일어나고 사람이 카메라를 꺼내 셔터를 누르는데 실제로는 사진도 나온다. 흐릿한, 잃어버린 순간은 되돌릴 수 없습니다. 이 경우 새로운 소프트웨어 알고리즘이 도움이 될 것입니다. 스마트디블러.

프로그램 스마트디블러사진이 흐려지는 문제로 인해 하나의 제품에서 가장 중요한 두 가지 문제를 해결하려고 노력한 Vladimir Yuzhikov가 개발했습니다. 초점이 맞지 않거나 셔터가 열려 있을 때 카메라 움직임으로 인해 이미지가 나빠질 수 있습니다. 이 두 가지 실수 중 하나가 크게 망칠 수 있습니다. 사진그러나 Vladimir는 품질이 낮은 제품이 아직 역사에서 완전히 사라지지 않았다고 확신합니다.

프로젝트 작성자 스마트디블러흐릿한 사진의 경우에도 필요한 모든 픽셀이 이미지에 나타나지만 이러한 각 픽셀은 2차원 공간에서 특별한 방식으로 흐려지는 것으로 나타납니다. 이 문제를 극복하려면 이 흐림을 제거하고 각 픽셀을 올바른 위치에 배치하는 방법을 찾아야 합니다. 기적은 일어나지 않아, 알고리즘스마트디블러 마법처럼 허락하지 않아 마법의 지팡이매우 선명하고 전문가 수준의 이미지를 얻으세요. 그러나 결과는 인상적입니다. 이 프로그램에는 이미지 매개변수 조정을 위한 "슬라이더" 세트가 포함된 간단하고 기능적인 인터페이스가 있습니다. 프로그램 기능을 마스터하는 것은 작동 중에 발생합니다. 원하는 사진을 업로드하고 슬라이더 몇 개를 움직여 제안된 결과를 평가해 보세요. 이 유틸리티는 뛰어난 성능을 자랑하며 사용자가 변경한 모든 내용은 실시간으로 표시됩니다.

스크린샷:

프로그램 특징:

간단하고 직관적인 인터페이스 고속. 2048*1500픽셀 크기의 이미지를 처리하는 데에는 미리보기 모드(설정 슬라이더를 움직일 때)에서 약 300ms가 걸리고 완료 모드(설정 슬라이더를 놓을 때)에서는 1.5초가 걸립니다. 실시간 모드에서 매개변수 선택. 미리보기 버튼을 누를 필요가 없으며 모든 것이 자동으로 수행됩니다. 왜곡 설정 슬라이더를 움직이기만 하면 이미지에 대한 처리가 전체 해상도로 수행됩니다. 저것들. 작은 미리보기 창이나 적용 버튼이 없습니다. 흐릿하고 초점이 맞지 않는 이미지 복원 지원 PSF 보기 조정 기능