Életlen képből éles – avagy a dekonvolúció csodái

Mint a filmeken

"- Remek! Mutasd a rendszámát!"
" - Ez remek! Mutasd a rendszámot! "

Mindig felszisszentem, amikor a filmekben a főhős addig-addig nagyítgatta a biztonsági kamera életlen képét, amíg végül sikerült elolvasnia a rosszfiúk autójának rendszámát. Mint tudjuk, a való életben ez nem így működik, hiszen egy teljesen életlen, homályos kép, egyszerűen nem tartalmazza azt a képi információt, ami ehhez szükséges lenne… Vagy mégis?

Bizony ez lehetséges, és nem is akárhogy! Most már én sem leszek annyira szkeptikus, ha majd egy filmen ilyen jelenetet látok. Az elmúlt hetekben ugyanis kísérletezgettem néhány programmal, amelyek úgynevezett dekonvolúciós algoritmusokat használnak képek élesítésére. Az eredmény néha döbbenetes: teljesen homályos, életlen fotókon válnak olvashatókká feliratok, pedig az eredeti képre nézve, a józan ész azt diktálná, hogy ez lehetetlen.

Egy nagyon életlen kép, és a rendszám még így is olvasható lett: JAU-447
Próbaképpen készítettem egy életlen fotót, majd igyekeztem olvashatóvá tenni a rendszámot, a Gimp alá íródott Refocus plugin segítségével. Íme az eredmény: JAU-447

 

Hogyan működik a dekonvolúciós élesítés?

deconvolution-i-5
Itt az eredeti fotó kevésbé volt életlen

Az tulajdonképpen belátható, hogy ha készül egy életlen fotó, akkor annak a képét is az eredeti látvány határozza meg, ugyanúgy, mintha éles képet készítenénk. Ha pedig matematikailag leírható, hogy milyen törvényszerűségek szerint válik életlenné az eredeti látvány (pl. az objektív hogyan alkot életlen képet), akkor bizonyos szintig visszafejthető, az eredeti (éles) kép.

A dekonvolúciós eljárást már széles körben használják tudományos laborokban, például mikroszkópok képének feljavítására, de elterjedt a csillagászati képalkotásban is.

 

“Hétköznapi” fotók élesítése

Természetesen nem csak extrém mértékben defókuszált képeken alkalmazható ez az eljárás. Ez a rendszámos bemutató inkább csak a módszer lehetőségeit szemlélteti. Kevésbé életlen fotókon (néhány pixelnyi életlenség) is segíthetünk, és nem ritkán, az elterjedt életlen maszk szűrőnél jobb eredményt kaphatunk így.

Persze a módszernek vannak korlátai – leginkább a zaj és a szellemkép kialakulása -, így továbbra is érdemes éles fényképeket készíteni. De azt gyanítom, hogy előbb-utóbb az ismertebb képfeldolgozó programokban nagyobb szerepet kap ez az eljárás.

 

Próbálja ki!

deconvolution-i-4
Munkában a Refocus plugin

Több program közül én a Gimp-hez készített Refocus plugint ajánlanám. Legfőképp azért, mert maga a Gimp és a plugin is ingyenes. (A Gimp-től nem kell félni, csak meg kell ismerni, és máris nagyon jól használható.)

A Gimp aktuális Windows-os verzióját itt töltheti le:
gimp-win.sourceforge.net/
A Refocus plugint pedig itt:
www.postershop.hu/blog/files/refocus.zip

 

Telepítse a Gimp-et, majd a kicsomagolt refocus.exe fájlt másolja a Gimp plugin könyvtárába. A Gimp plugin könyvtárát kb. egy ilyesmi útvonalon fogja megtalálni (Windows XP-t feltételezve):

C:\Documents and Settings\FELHASZNÁLÓNÉV\.gimp-x.x\plug-ins

A “FELHASZNÁLÓNÉV” rész helyett az adott számítógépnek, felhasználónak megfelelő név szerepel, illetve a gimp-x.x helyett az aktuális GIMP verzió megnevezése (pl. .gimp-2.6). Na és persze, a meghajtó betűjele is lehet más, mint C:

 

Ha minden jól sikerül, akkor a Gimp elindítása, és egy fotó megnyitása után, a Szűrők menüpont alatt, a Kiemelés/Refocus… útvonalon (angol nyelvű Gimpben: Filters/Enhance/Refocus…) futtathatjuk a Refocus plugint.

A programablakban az alábbi beállításokkal módosíthatjuk a képet:

  • Matrix Size: a lényeg, hogy (jóval) nagyobb legyen, mint a Radius értéke
  • Radius: Itt állíthatjuk be, hogy mennyire életlen a kép. (Egy elméletben teljesen éles képpont, az adott fotón, hány pixel sugarú homályos pacának felelne meg.) Ezt az értéket kell elsőként kikísérletezni.
  • Gauss: Hasonló, mint a Radius, de nem cirkuláris, hanem gauss életlenségre. (Valódi optikai életlenség esetén, ne ezt használjuk, hanem a Radius-t. Esetleg egy picit rásegíthetünk, minimális Gauss értékek megadásával.)
  • A Correlation és a Noise segítenek megszűrni az élesített képet a nemkívánatos zajtól. Általában az alapbeállítás megfelelő.

 

Olvassa el elsőként ezt a rendszámot, és nyerjen egy ingyenes poszternyomtatást!

deconvolution-rejtveny
Mi lehet az öt fekete színű karakter? Fejtse meg!

Ez a kép, egy külföldi rendszámot ábrázol. Mentse el, és próbálja meg a Refocus plugin segítségével megfejteni a fekete színű karakter-sort! Persze bármilyen más programmal, eljárással is próbálkozhat. Ha sikerül, és Ön az első beküldő, akkor Öné az ingyenes nyomtatás.

Tehát az első helyes megfejtést beküldő olvasó jutalma: 1db 100x70cm-es poszternyomtatás a postershop.hu-tól (a megfejtő által, erre a célra küldött digitális fotóról ill. képfájlról természetesen), selyemfényű fotópapírra elkészítve, ingyenes kiszállítással Magyarország területén belül.

A megfejtőtől nem csak az öt karaktert, hanem az élesített képet is várnám, hogy itt bemutathassam, valóban megoldható a “rejtvény”. Az öt karaktert és a képet az info@postershop.hu címre küldje, Rumpf Barnabás névre! Az e-mail címünkre elsőként beérkezett, helyes megfejtést tartalmazó e-mail küldője lesz a nyertes, az esetlegesen meg nem érkezett e-maileket nem tudom figyelembe venni. (Ha beérkezett az első helyes megfejtés, akkor azt itt, a blogon közzéteszem.)

Jó szórakozást a “nyomozáshoz”!

Rumpf Barnabás

Frissítés: Megvan a nyertes!

megfejtes
A helyes megfejtés: 12607

Az első helyes megfejtés az imént meg is érkezett. A leggyorsabb Nagy Sándor volt, neki ezúton is gratulálok! (Vele hamarosan e-mailben felveszem a kapcsolatot.)

“Életlen képből éles – avagy a dekonvolúció csodái” bejegyzéshez ozzászólás

  1. Mint ahogy az előbb be is írtam a bejegyzés végére, megérkezett az első helyes megfejtés Nagy Sándortól. Utána befutott még pár jó, és néhány rossz tipp is, – úgyhogy talán nem is volt olyan könnyű a rejtvény. Mindenesetre nekik is köszönöm, hogy részt vettek a játékban!

  2. Eddig én sem nagyon hittem, hogy ilyen szinten lehet manipulálni az életlen képeket. Köszönöm a leírást, nagyon érdekes volt. Remélem a továbbiakban is olvashatok majd hasonlókat.

  3. Ez a leírás engem is megdöbbentett, én sem hittem volna hogy ez lehetséges. Rögtön le is töltöttem a plugint hogy kipróbáljam (Én régóta használom a Gimp-et), viszont a rejvény képet nem sikerült visszafejtenem, továbbá saját képekkel is próbálkoztam, de nem sok sikerrel. Vagy csak nem voltam elég kitartó a próbálgatással, vagy valmi gond lehet nálam (talán hogy portable Gimp-et használok) nem tudom. Meg szeretném kérdezni hogy milyen beállítások mellett jön elő a megfejtés, továbbá ha kaphatnék egy e-mailt küldenék egy fotót, amit szintén szeretnék helyreállítani, de nem biztos hogy lehetséges, mert eléggé elmosódott. Örülnék ha megnézné ezt a képet és elmondaná a véleményét. Üdv

  4. Kedves Robi! Próbálja ki a rejtvény képét az alábbi beállításokkal:
    Matrix Size: 25
    Radius: 20.00
    Gauss: 1.00
    Correlation: 0.500
    Noise: 0.01000
    Így olvasható képet kell kapnia, és még a baloldali piros mezőben lévő DK 92 felirat is sejthető lesz. Az fontos, hogy a Matrix Size értéke a Radius-nál mindig nagyobb legyen. Illetve, ez a módszer csak az optikailag defókuszált képek esetén működik, tehát ha például a kis képfelbontás miatt életlen valami, azon sajnos nem igazán segít.

  5. Nagyon szépen köszönöm a gyors választ. A megfejtés valóban kijött, viszont sajnos a saját képemet nem tudtam helyreállítani, túl kicsi a felbontása 🙁

  6. Igen, igen. Ez az eljárás az életlenséget tudja korrigálni ideális esetben. A túl kis felbontást sajnos nem. Tehát pl. ahol a biztonsági kamera túl kis felbontásban rögzít és/vagy túl erősen tömöríti a képfájlokat (erős jpg tömörítés), ott ez a módszer nem segít.

  7. Az lenne a kérdésem, ha én elküldenék Önnek egy fényképet, megcsinálná nekem a javításokat rajta? El van mosódva és homályos is, de nem vészes. Várom válaszát.

  8. Kedves Barnabá!Van egy fotóm amely homályosra sikeredett!Probálkozom az Ön által leírt modszerrel,bár kevés sikerrel!!Kérem tudna nekem segíteni ha elküldeném önnek a fotót?Várom a válaszát és előre is köszönöm!

  9. Kedves István, küldje el, egy próbát tudok csinálni vele.

  10. Tisztelt RUMPF Úr !
    Utolért engem is ami mindenkit aki fotózik
    egy családi képet küldtek, hogy javítsam meg és szerencsémre láttam az Ön blogját ahol erre lehetőség van kérem segítségét.
    Hol tudom feltölteni?
    Üdvözlettel: Soproni Béla

  11. Tisztelt Soproni Úr!

    Ez az eljárás inkább csak mint érdekesség szerepel a blogon, mi alapvetően nem ezzel foglalkozunk, így nincs erre a célra megrendelőlapunk sem.

    Az a tapasztalatom, hogy egy “normál” fotó esetében, néhány pixeles életlenség szépen korrigálható, de mondjuk egy 70 pixeles “motion blur” nem igazán. Ha élesebb is lesz a fotó, a zaj és a szellemkép annyira zavaró lesz, hogy nem mondhatjuk rá, hogy jobb minőségű lett a kép. (Egy életlen felirat esetleg olvashatóvá válik a képen, de mint látvány nem lesz túl esztétikus, – ahogy a fenti rendszámos képpárokon is látszik.)

    Mindenesetre kísérletezéshez ajánlom még az alábbi programot is, ami pár kép erejéig ingyenesen használható:
    http://www.focusmagic.com/

  12. Tisztelt Uram!

    Van egy kép amit nem tudok élesíteni nem küldhetném el önnek, hogy próbáljon javítani rajta! Segítségét előre is köszönöm
    Tisztelettel Nagy Tamás

  13. Kedves Nagy Tamás!
    Sok ilyen kérés érkezik ezzel a blogbejegyzéssel kapcsolatban, de sajnos nincs rá kapacitásunk, hogy ezeknek eleget tegyünk! Javaslom a blogbejegyzésben leírt program, illetve a fentebb is említett http://www.focusmagic.com/ program kipróbálását. Ez utóbbi használata nagyon egyszerű, és a demo egy darabig ingyenesen használható.

  14. Szia
    Küldtem egy e-mail-t. Ha tudnál segiteni, megköszönném.

Vélemény, hozzászólás?

Az email címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöljük.