Görüntüleri teknik olarak bulanıklaştırabilir miyiz?

17

Görüntüleri bulanıklaştırmak için bir algoritma olduğundan, bir kısmı tanınmayacak şekilde, algoritmayı ve bulanık olmayan kısmını görüntünün tersine çevirebilir miyiz?

Bunu zaten yapan bir program var mı, yakın gelecekte bile mümkün mü?

algorithms graphics

— mahen23
kaynak

Görüntüleri tam bulanıklaştırmada mı yoksa adil bir doğruluk derecesine sahip bir şeyin ne olduğunu söyleyebilecek kadar mı kastediyorsunuz?

— rjzii

adil bir doğruluk derecesi ile bir şey olduğunu söyleyebilirim

— mahen23

2

Şey ... Sanırım bir şeyin ne olduğuna ve ne kadar bulanık olduğuna bağlı. Yani cevap ... Belki! Teknik ayrıntılar için @Greg Jackson'ın cevabına bakınız.

— Hayal kırıklığına

2

Bu klasik Stackoverflow yarışmasıyla ilgilenebilirsiniz: stackoverflow.com/questions/891643/…

— MatrixFrog

2

Hollywood bunu kanıtlıyor! youtube.com/watch?v=3EwZQddc3kY&t=0m11s

— Thomas Eding

36

Dekonvolüsyon (ayrıca buraya ve buraya bakınız ) bir fotoğrafı kısmen deforme edebilir. Dışarıda onu uygulayan birçok yazılım var ve bu, Kolej'de aldığım bir görüntü işleme sınıfında oldukça temel bir ekseriydi. Bulanıklığı tamamen tersine çevirmek mümkün değildir, çünkü kayıplıdır, ancak birçok bilgi geri yüklenebilir (ayrıca buraya bakın (PDF)).

Hareketli bulanık bir fotoğrafın geri yüklenmesi, sadece odak dışı olan bir şeyden daha kolay olacaktır, ancak her ikisi de bir dereceye kadar geri yüklenebilir.

— Greg Jackson
kaynak

Evet, Focus Magic adında bir yazılım denedim, ancak daha fazla oynamam gerekiyor.

— mahen23

1

Uygulanan evrişim sonlu olduğunda ve kenar boşlukları korunduğunda (yani görüntü zarar görmeden büyür), tamamen tersinir bir işlem midir?

— vines

@vines: Dürüst olacağım, size iyi bir cevap vermek için bu şeylerle uğraştığımdan çok uzun zaman geçti. Bağırsaklar hayır diyor, orijinal görüntünün dışına uzanmasına izin verseniz bile bir bulanıklık kayboluyor, ancak bu tür bulanıklıklar hakkında özel bir şey olduğunu da hatırlıyorum. Çok sınırlı bir test ortamında, mümkün olabilir. Bununla birlikte, önemli olan, gerçek dünyada asla böyle bir görüntüye rastlamayacağınızdır, bu nedenle matematiksel olarak ilginç olsa da, pratik olarak, durumun böyle olup olmadığı konusunda konuşulan bir tartışma noktasıdır.

— Greg Jackson

2

bağlantılar artık çalışmıyor

— jgauffin

1

Adobe bu teknolojiyi 3 yıl önce gösterdi. tv.adobe.com/tr/watch/max-2011-sneak-peeks/…

— Adrian J. Moreno

7

Görüntü manipülasyonunu tersine çevirme, bir şeyin nasıl manipüle edildiğine bağlıdır.

Görüntü nesnenin bir temsili olduğundan ve yalnızca bu görüntüdeki görsel verilere sahip olduğumuzdan, veriye sahip olmadığımız için "bulanıklaştırılamayız".

Bulanık bir görüntünün (pikselli yüzlü gibi) tüm karakterlerin bulunmadığı bir e-postaya benzediğini hayal edin, orijinal e-postanın tam kelimelerini oluşturmak için elimizdeki karakterleri alamazdık.

Görüntünün ne olabileceğini kabaca bir şekilde tahsis etmenin yolları olabilir, ancak bunlar yalnızca yaklaşık olarak olacaktır, Aksiyon filmi "geliştirmek!" görüntü manipülasyonunun gösterimi.

Güncelleme: "girdaplı yüz" ile ilgili bir sayfaya zorunlu bağlantı http://sciencenotes.wordpress.com/2007/10/20/what-computers-can-swirl-computers-can-unswirl/

— StuperUser
kaynak

Tamamen kurtarılamaz görünen şeyleri bulanıklaştırmak için görüntü manipülasyonunun oldukça şaşırtıcı gerçek dünya kullanımlarını gördüm. Evet olmasına rağmen, bir yaklaĢım ... yaklaĢmada bayağı iyiler. Bir görüntüdeki bulanık bir alan gibi bir şey değil, çok kötü odaklanmış görüntüler, uzaktaki şeylerde bile ayrıntı görmeye başlayabileceğiniz şekilde odaklandı.

— Edward Strange

2

"yolu olabilir mi?" Başka bir deyişle, bu konuda pek bir şey bilmiyorsunuz değil mi?

— Jeremy

1

@StuperUser - tam olarak maksimum entropi temelli dekonvolüsyon tarafından alınan yaklaşım budur. Nesne düz bir çizgi olsaydı, bulanıklaştırma neye benzeyecekti, görüntüyle karşılaştırın, çizgiyi tekrarlayın.

— Martin Beckett

1

@David - büyük bir fark, gözlükleriniz wrt, bilgilerin hepsi orada, sadece ayarlanması gerekiyor. Wrt görüntüleri olsa da, bilgi yoktur ve yeniden oluşturulması / yaklaşık olması gerekir.

— Edward Strange

2

Çubuklara ve konilere bile çarpmaz, lensiniz tarafından bozulur ve kayıplı bir sıkıştırma anlamına gelir. Yine de, eksik bilgileri enterpolasyon yapabilirsiniz.

— Jeremy

3

Hassas bilgileri bulanıklaştırmak neden kötü bir fikirdir makalesinde , yazarlar 'bulanıklaştırıcı' sayı ve metin yöntemini tanımlamaktadır .

İşlem bir sözlük saldırısına benzer: karakterlerden / sayılardan bulanık görüntüler (benzer desende) yapar ve bunları bulanıklıkla eşleştirirsiniz.

— Sameer
kaynak

2

Hayır, algoritmayı tersine çeviremezsiniz. Bir düzeyde, bulanıklaştırma filtrelerinin çoğu piksel değerlerini toplayarak ve ortalamasını alarak çalışır. İki piksel değeri ekler ve her sayıyı ikisinin ortalamasıyla değiştirirseniz, daha sonra başlangıçta hangi değerlere sahip olduğunuzu belirleyemezsiniz.

pixel1 = 3
pixel2 = 5

blurredPixel = (pixel1 + pixel2) / 2 = 4

newPixel1 = blurredPixel = 4
newPixel2 = blurredPixel = 4

Yalnızca newPixel 1 ve 2'niz varsa, 3 ve 5, 1 ve 7 olan orijinal piksellerin veya başka herhangi bir kombinasyonun olup olmadığını bulamazsınız.

— TheFogger
kaynak

8

Ancak çok fazla veri içeren bir görüntüde, bunların ne olabileceğini tahmin etmek için olasılıklı modeller kullanabilirsiniz.

— Greg Jackson

1

Orijinal olarak 1.N pikselleri varsa ve sahip olduğunuz her bitişik pikselin ortalamasıysa, her pikselin değeri herhangi bir pikselin değeri tarafından tamamen belirlenir. Orijinalin ne olabileceği hakkında bir fikriniz varsa (belki de olası değerleri sınırlar) orijinaline çok yakın bir şey bulabilirsin.

— David Thornley

2

Hayır, bulanıklaştırma kayıplı sıkıştırma gibi: kelimelerden sonra kurtarılamayan bilgileri kaldırır .

— egrunin
kaynak

2

Kaldırır? Nasıl yani?

— vines

@vines: Bu cevabın arkasındaki matematiksel mantık için TheFogger'ın cevabına bakınız.

— Mason Wheeler

5

Bulanıklaştırmayı yuvarlama gibi bir işlev olarak düşünün. Eğer yuvarlak (x) 3 ise, x 3.1 miydi? 2.9? 3,499? 2,501? Söylemenin yolu yok. Bilgiler kaldırıldı.

— Malvolio

2

@Mason Wheeler, @Malvolio: TheFogger'ın cevabı sağduyu tahminidir. Teori için bkz. En.wikipedia.org/wiki/Deconvolution .

— sarmaşıklar

0

Evrişim fonksiyonu sürekli ise, bu mümkün olmalıdır. Ancak bant sınırlı bir filtreye geçtiğimizden, işlev sürekli olamaz, bazı bilgiler kaybolur. Ancak yine de yakın bir yaklaşım bulabilirsiniz.

— Howard
kaynak

2

Sinyal işleme sınıfına sahip olmayan (ancak profesyonel bir programcı) birinin anlayabileceği noktaya cevabınızı açıklayabilir misiniz?