Восстановление изображений читать ~5 мин.

Ниже мы опишем ряд методов, направленных на улучшение визуального качества изображений. Эти методики и технологии направлены на устранение различных дефектов, некоторые из которых могут быть исправлены программно с помощью классических алгоритмов обработки изображений, в то время как другие требуют сложных возможностей нейронных сетей. При помощи интернет-сервисов, некоторые изображения можно улучшить бесплатно, а для сложных случаев может понадобиться профессиональное программное обеспечение или подписка.

Предварительная обработка изображения

Это первый шаг на пути улучшения изображения. Этот этап включает нормализацию данных изображения, чтобы подготовить их к дальнейшей обработке. Типичные составляющие предварительной обработки:

1. Преобразование в оттенки серого: Многие алгоритмы улучшения изображений работают с одноканальными изображениями. Преобразование цветного изображения в полутоновое упрощает последующие этапы обработки.

2. Уменьшение шума: Шум, или случайные колебания значений пикселей, может ухудшить качество изображения. Алгоритмы шумоподавления, такие как гауссово размытие или медианная фильтрация, а также более сложные алгоритмы поиска повторяющихся мелких искажений помогают уменьшить эти нежелательные колебания.

3. Эквализация гистограммы: Эта техника улучшает контрастность изображения, распределяя наиболее часто встречающиеся значения интенсивности. Она улучшает детали как в тёмных, так и в светлых областях изображения, а центр светового баланса выставляет в самую высокую точку так, чтобы количество пикселей светлее и темнее будущей середины оказалось примерно равным.

Пространственные техники

Эти методы напрямую управляют значениями пикселей для улучшения качества изображения. Они эффективны при определённых типах дефектов:

1. Усиление резкости: Усиливает края объектов на изображении, делая их границы более чёткими. Для повышения резкости обычно используются такие методы, как фильтр Лапласиана или маскирование нерезкости.

2. Сглаживание: Уменьшает мелкие детали и шум путём усреднения значений пикселей в окрестностях. К распространённым методам относятся гауссово размытие и двусторонняя фильтрация.

3. Контрастная коррекция: Усиливает различия между светлыми и тёмными областями. Линейное растяжение контраста и адаптивное выравнивание гистограммы – типичные методы, используемые для регулировки контраста.

Частотные методы

Такие техники оперируют преобразованием Фурье. Эти методы полезны для устранения периодического шума и усиления определённых частотных составляющих:

1. Преобразование Фурье: Преобразование изображения в частотную область позволяет манипулировать его частотными компонентами. Фильтры низких частот могут уменьшить высокочастотный шум, а фильтры высоких частот улучшить края и мелкие детали.

2. Вейвлет-преобразование: Эта техника обеспечивает анализ изображения в нескольких разрешениях. Она особенно полезна для шумоподавления и сжатия, позволяя выборочно улучшать характеристики изображения в разных масштабах.

Восстановление изображения

Восстановление оригинального изображения из его ухудшенной версии. Для этого часто используются методы обратной фильтрации и деконволюции:

1. Инверсная фильтрация: Это попытка обратить вспять эффект известной функции деградации. Например, если изображение размыто из-за известного движения, инверсная фильтрация может помочь восстановить резкость.

2. Фильтрация Винера: Эта техника позволяет сбалансировать подавление шума и сохранение деталей изображения. Она особенно эффективна, когда известны характеристики деградации и шума, например в случае сжатия Jpeg.

Дефекты, исправляемые программно

Некоторые дефекты изображения могут быть эффективно исправлены с помощью традиционных алгоритмов:

1. Гауссовый шум: Этот тип шума можно уменьшить с помощью таких фильтров, как гауссово размытие или медианная фильтрация.

2. Размытие движения: Известное размытие движения можно частично уменьшить с помощью методов деконволюции, таких как фильтрация Винера.

3. Неравномерное освещение: Выравнивание гистограммы и растягивание контраста могут исправить неравномерность освещения.

Дефекты, требующие применения нейронных сетей

Нейронные сети отлично справляются со сложными задачами по улучшению изображений, которые трудно решить традиционными методами, но следует понимать, что смысл работы нейронных сетей заключается в восполнении данных путём их генерации и результирующее изображение может не соответствовать исходному (утраченному) оригиналу в полной мере или частично.

1. Суперразрешение: Нейронные сети могут генерировать изображения высокого разрешения из исходных данных низкого разрешения, улучшая детали за пределами возможностей традиционных методов интерполяции.

2. Инкрустация изображений: Нейронные сети могут заполнять недостающие или повреждённые части изображения, используя информацию об окружающих пикселях для создания правдоподобного содержимого.

3. Колоризация: Преобразование полутоновых изображений в цветные требует понимания контекста и семантики сцены – задача, хорошо подходящая для нейронных сетей.

4. Размытие: Хотя с некоторыми типами размытия можно справиться с помощью инверсной фильтрации, сложное размытие при движении часто требует тонких возможностей нейронных сетей для точного восстановления резкости.

Архитектуры нейронных сетей

Несколько архитектур нейронных сетей доказали свою эффективность в задачах улучшения изображений:

1. Конволюционные нейронные сети: широко используются для решения различных задач обработки изображений, включая шумоподавление, апскейл (эффективное увеличение разрешения) и инпейнтинг.

2. Генеративные адверсарные сети (GAN): GAN состоят из двух сетей – генератора и дискриминатора, которые конкурируют между собой для получения реалистичных изображений. Они особенно эффективны для создания высококачественных изображений и заполнения недостающих частей.

3. Автокодировщики: Эти сети кодируют изображение в более низкоразмерное представление, а затем декодируют его обратно в исходное разрешение. Вариационные автоэнкодеры (VAE) добавляют вероятностный элемент, что делает их полезными для генерации разнообразных и правдоподобных улучшений изображений.

Пошаговый алгоритм улучшения изображения

Сочетание традиционных методов с нейросетевыми подходами позволяет получить надёжный алгоритм улучшения изображения:

1. Обработка изображения: При необходимости преобразуйте изображение в полутоновое и примените методы подавления шума.
2. Примените методы пространственной обработки: Используйте методы повышения резкости, сглаживания и регулировки контрастности для улучшения основных характеристик изображения.
3. Преобразование в частотной области: Применяйте преобразования Фурье или вейвлет-преобразования для устранения периодического шума и улучшения определённых частотных компонентов.
4. Восстановление изображения: Использование инверсной фильтрации или фильтрации Винера для исправления известных ухудшений.
5. Улучшение с помощью нейронных сетей: Для решения сложных задач, таких как сверхразрешение, инпайтинг, колоризация и размытие, применяются обученные нейросетевые модели.

Каждая методика направлена на устранение определённых типов дефектов изображения, обеспечивая комплексное улучшение. Традиционные методы эффективно справляются с простыми дефектами, а нейронные сети обеспечивают сложную обработку и доработку, необходимую для решения более сложных задач. Такой комплексный подход обеспечивает высококачественное улучшение изображений, пригодное для широкого спектра приложений.