Dotaz: Software na skládání obrázků z cílem jejich kvalitativního spojení

[Heron]

Dobrého dne všem, zejména Gruntovi.

Hledám a nemohu najít jistý program pro zpracování obrázků. Jednalo se o software, který měl na vstupu několik (mnoho) obrázků (fotografií), stejné scény a dokázal z nich vypočítat jeden výsledný, vysoce kvalitní (zbavený digitální šumu a jpeg artefaktů, docela ostrý). Nejedná se mi o panorama ani o hdr. Enfuse (kam směřují veškeré výsledky v google) nepočítá se všemi obrázky, ale vybírá z každého vždy to nejlepší (to není ono, tady se opravdu jednalo o statistickou funkci nad všemi obrázky).

Mám pocit, že o tom byl někdy článek na root.cz a snad to mělo být z twilightlabs, ale tam jej nemohu najít. Znáte a poradíte někdo podobný software?

Díky.

---

---

Odpovědi

[d'areback]

Vystup musi byt zakonite fake, jinak by napriklad z mnoha miliard obrazku 4 x 4 px sel vyrobit jeden treba 4M x 4M px. Takze staci vzit jen jeden z nich a hezky si ho upravit.

[Heron]

Ach jo. Už pouhým aritmetickým zprůměrováním lze odstranit například náhodný šum (nikoliv systematický), ovšem za cenu rozmazání. Jinými algoritmy lze dosáhnout lepších výsledků. Takže ne nestačí jeden z nich vzít.

[d'areback]

Bude to fake, takze neni treba vymyslet hyperslozite algoritmy.

[Filip Jirsák]

Nechápete to. Tady nejde o žádné vymýšlení detailů na fotce, jde o to z několika fotek téhož vybrat ta místa, která jsou na fotce správně, a ta použít. Představte si, že máte jednu fotku, uděláte její kopii, a na těch dvou fotkách vždy jednu polovinu (třeba levou a pravou) začerníte nebo zašumíte. Když teď vezmete levou polovinu první fotky a pravou polovinu druhé fotky a složíte je dohromady, máte jednu výslednou fotku, která je lepší, než ty dvě původní zkažené – to není žádný fake.

[d'areback]

To on prave nechce - prectete si jeho dotaz. On chce dopocitat realitu.

[Heron]

Na to jsi přišel jak? Výsledek (toho co chci) bude obsahovat pouze to co ty vstupní snímky, na základě matematické fce (něco jako fotografický průměr -- tj práce v jistém barevném prostoru, nelineární skládání světlostí, ovlivňování sousedních px pro zaostření a tak -- vím že to existuje, ale nějak mi ten název nejde na jazyk). Používá se to i v astronomii (jak někdo dole psal), to už by mohlo být další vodítko.

[d'areback]

Napsal jsi: "Enfuse (kam směřují veškeré výsledky v google) nepočítá se všemi obrázky, ale vybírá z každého vždy to nejlepší"

Hodne stesti s padelavanim obrazku.

[cynic_asshole]

Hmm… možná vymejšlím blbost, ale co takhle je všechny otevřít v grafickém editoru, nastavit jim průhlednost a pak ty vrstvy skládat na sebe? Třeba by se to dalo nějak naskriptovat.

[Bilbo]

Tak jednoduse to nepujde. Superresolution funguje tak, ze se nejdriv obrazky musi navzajem registrovat a aby to fungovalo, tak s presnosti lepsi nez pixelovou (napr. na prvnim se nejaka linie krizi 3.5 pixelu od okraje, na dalsim ta same 3.7 pixelu od okraje, atd ...).

Jinak ta metoda ma taky sve meze, aby dobre fungovala ta registrace, musi se tam najit co nejvice bodu, takze treba na tom absurdnim prikladu ze z hromady 4x4 "fotek" se udela neco vic to fungovat nebude, protoze ty 4x4 fotky se mezi sebou s dostatecnou presnosti nezmatchujou... a pokud precejen nejak ano, tak z toho vyleze i pri temer nekonecnem mnozstvi vstupnich obrazku tak max 16x16.

Pouhe prumerovani timhle zpusobem by mozna fungovalo, jen pokud by byl objektiv naprosto nehybny (nesmel by se hybnout ani o mikrometr, takze by nestacil nejspis obycejny stativ, ale muselo by to byt nejspis zabudovane ve zdi), ale to by pak zase nefungovalo superresolution, protoze to pocita s tim, ze objektiv se aspon o ten pulpixel hybne (a senzor tak zabere scenu "o kus vedle")

Viz. treba http://en.wikipedia.org/wiki/Super-resolution kde je nastrel teorie a odkazy na cteni pro zajemce o hlubsi studium (sekce "References")

[cynic_asshole]

Otázkou je, co tazatel vlastně chce: (měl na vstupu několik (mnoho) obrázků (fotografií), stejné scény a dokázal z nich vypočítat jeden výsledný, vysoce kvalitní (zbavený digitální šumu a jpeg artefaktů, docela ostrý)). Takže jestli jsem jej pochopil dobře, je to případ, který nademnou popisuje Filip Jirsák. A v tom případě by fakt stačilo jenom ty fotky skládat na sebe (s případnou korekcí pohybu objektivu.)

Osobně si myslím, že tazateli nejde o fotku se super rozlišením.

[Heron]

Ano, pochopil jsi to dobře. O zvýšení rozlišení ani tak nejde (ale hodilo by se případně také). Už se dívám na ten RegiStax, musím se v tom trochu vyznat, pak dám vědět.

[OndraP]

Astronomové používají RegiStax, nemám ale ponětí, jestli je i pro Linux, nejspíš ne.

[Heron]

Díky moc. RegiStax je ono. Sice je to složité jak raketoplán, ale umí to.

[OndraP]

Jeden kolega, co fotí minerály, používá na skládání fotek program Combine. Díky němu je schopen zvětšit hloubku ostrosti u fotografovaných šutrů, jelikož program vybírá a skládá jen zaostřené oblasti snímků (na jeden finální snímek je někdy třeba až padesát dílčích snímků zaostřených postupně v jednotlivých hladinách). Snad mě nikdo nebude kamenovat za odkaz na článek na Paladixu:

http://www.paladix.cz/clanky/11555.html

[none]

Jo, podobnou vec jsem taky nekde videl a hodila by se mi. Byl tam pekny priklad se 'superostrou' fotografii. Bylo provedeno vice fotografii nejakeho zatisi se stejnou maximalni hloubkou ostrosti a pokazde bylo zaostreno na jinou rovinu (pred/na/za). Po zpracovani tim programem vysla fotografie ostra ve vsech zaostrenych rovinach, cehoz beznymi fotografickymi metodami nelze dosahnout.

[myšák]

No nevím, jestli je to to, co hledáte, ale nemáte na mysli něco jako je PhotoAcute Studio?

[Heron]

Ano, podle popisu a ukázkových snímků je to přesně to co hledám. Děkuji. Večer vyzkouším

[stativ]

Hádám, že máš na mysli Twibright Registrator. Pak je tu taky immix.

[Grunt]

zejména Gruntovi.

Tak to máš docela pech, protože tento příspěvek čtu jen z nudy a klikl jsem na něj jen z toho důvodu abych zas nějakému šampónovi vynadal za přiblblý (téměř patent-like) nadpis. Máš vcelku štestí, že si stejně zelený (ne-li zelenější) jako já.

Hledám a nemohu najít jistý program pro zpracování obrázků. Jednalo se o software, který měl na vstupu několik (mnoho) obrázků (fotografií), stejné scény a dokázal z nich vypočítat jeden výsledný, vysoce kvalitní (zbavený digitální šumu a jpeg artefaktů, docela ostrý). Nejedná se mi o panorama ani o hdr. Enfuse (kam směřují veškeré výsledky v google) nepočítá se všemi obrázky, ale vybírá z každého vždy to nejlepší (to není ono, tady se opravdu jednalo o statistickou funkci nad všemi obrázky).

Tak v tomhle bych stejně moc nepomohl. O Super-Resolution slyším prvně (no na druhou stranu jsem docela rád, protože spousta softu je buď hodně matematického nebo pro GNU a žádné Fotošopí tlačítko, takže se tím určitě budu zabývat). Ale jinak máš samozřejmě pravdu. Signál je funkcí času. Čím víc ho přidělíš, tím přesněji se bude dát rekonstruovat. A jestli je to v jednom nebo v mnoha snímcích je už úplně jedno (jinými slovy jeden snímek s expozicí 10s a 10 snímků s expozicí 1s drží aspoň ze striktně matematického pohledu ± stejné množství informace). Pokud tedy máš více snímků jednoho objektu, tak jejich zprůměrováním dostaneš úplně stejný signál, ale ochuzený o ten náhodný šum (bohužel JPEG je systematický šum jednak v tom, že bloky 8x8 pixelů jsou pořád na stejných místech a jednak v tom, že jeden QP ořezává pořád stejné množství určitě frekvenční složky a na to holt existuje jediné řešení – nepoužívat JPEG). Pomocí ImageMagicku se to dělá funkcí -average, takže convert foto_01.jpg foto_02.jpg foto_03.jpg … -average show:. Podobně jsem si např. postavil jakousi digitální emulaci expoziční desky pro svoji Web-kameru do špatných světelných podmínek. Ale jak už bylo řečeno výše, vyžaduje min. pohyb snímacího čipu, protože ten se projevuje jako rozmazání (věřím, že fotografovi moc nemusím vysvětlovat – i když teoreticky by to šlo řešit posunem, tak aby na sebe co nejvíc fotky pasovaly a asi by to šlo i zautomatizovat (podobným způsobem jako se provádí MC), ale to už nemá cenu vymýšlet v IM a je lepší použít některý z hotových nabízených softů).