Улучшение качества изображения с помощью нейронной сети / Хабр

Сегодня, хочу рассказать об интересном подходе по улучшению качества изображения. Официальное название подхода Super Resolution. Улучшение качества изображения программными методами известно с начала появления цифровых снимков, но в последние 3 года произошёл качественный скачок, вызванный использованием нейронных сетей.

Пример улучшения качества изображения с использованием технологии Super Resolution.

Известно четыре основных подхода по улучшению изображения: prediction models (предсказательные модели), edge based methods (краевые методы), image statistical methods (статистические методы) и patch based (or example-based) methods (методы основанные на паттернах). Наилучшее качество дают patch based (or example-based) methods (методы основанные на паттернах).

В статье [1] впервые было предложено перейти от традиционного подхода, использующего набор фильтров к единой сверточной нейронной сети, работающей по принципу end to end.

Подход на основе сверточной нейронной сети объединил функции:

1) Извлечения и отображения патчей.
2) Нелинейного отображения.
3) Реконструкции.

Визуализация принципа действия нейронной сети и связь с методом разреженного кодирования [ 1 ]

Подход на основе сверточной нейронной сети позволил улучшить качество в сравнении с известными методами при сохранении высокой скорости срабатывания.

Качество и время срабатывания в зависимости от числа фильтров.

Согласно авторам исследования, архитектура сети влияла на качество больше, чем размер обучающей выборки.

Продолжением исследований в области улучшения качества изображения является работа [2] в которой рассмотрены более глубокие архитектуры c помощью которых удалось восстановить «испорченное изображение».

Слева – «испорченное изображение», центр – восстановленное изображение, справа – оригинал.

В работе [3], задача улучшения изображения решается с применением GAN.

Визуализация принципа действия GAN в задаче улучшения качества изображения [3]

Применение GAN позволило улучшить качество текстуры и сделало обработанные изображения настолько фотореалистичными, что визуально их тяжело отличить от оригинала.

Сравнение изображения, восстановленного с применением GAN и оригинала.

Технология Super Resolution уже используется в обработке изображений и видео. Так, компания Яндекс улучшила качество старых советских фильмов на кинопоиске, а компания Robin Video использует Super Resolution для улучшения качества изображения в облачном видеонаблюдении, чтобы клиенты использовали более простые и дешёвые камеры с сохранением качества картинки.

В следующих статьях постараюсь подробно рассказать о технической реализации подхода Super Resolution.

Свойства документа — Свойства изображения — 2017

Можно указать параметры качества для отображения изображений. Используется для всех типов документов.

Чтобы настроить качество изображения:

Нажмите Параметры или .

Разрешение для чернового качества и режима закрасить в режимах невидимые линии

Определяет мозаичность изображения цилиндрических поверхностей для визуализации в полутонах. Чем выше разрешение, тем медленнее происходит перестроение модели, но более точно изображаются кривые. Если параметр Черновое качество в режимах Скрыть невидимые линии или Невидимые линии отображаются включен, с помощью настроек Закрасить управляются Закрасить с кромками , Закрасить , Скрыть невидимые линии , Невидимые линии отображаются и виды Каркасное представление .

Низкое — Высокое (медленнее) и Отклонение	(Для сборок доступно, если выбран параметр Применить ко всем справочным документам детали (см. ниже).) С помощью ползунка осуществляется контроль разрешения для качества изображения, а Отклонение обозначает максимальное хордовое отклонение в эффекте. Переместите ползунок или введите значение в Отклонение. Настройка ползунка и значения отклонения связаны друг с другом и обратно пропорциональны.
Оптимизация длины кромки (качество выше, но медленнее)	Дальнейшее увеличение качества изображения в случае, если с помощью ползунка установлен параметр максимального качества, однако требуется еще более повысить качество. Этот параметр приводит к уменьшению производительности системы и увеличению размера файла.
Применить ко всем ассоциированным документам деталей	(только сборки). Применение параметров ко всем документам, которые ассоциированы с активным документом.
Сохранить мозаичность с документом детали	(только детали). Сохраняет данные отображения. При отключении параметра размер файла сокращается (как правило, значительно), однако модель не отображается, если файл открыт в режиме только просмотр с помощью программы SOLIDWORKS Viewer или eDrawings. Данные отображения обновляются при повторном открытии файла в программе SOLIDWORKS.

Разрешение для каркасного представления и высокого качества в режимах невидимые линии

Управляет качеством изображения кромок моделей в чертежах. Если параметр Черновое качество в режимах Скрыть невидимые линии или Невидимые линии отображаются выключен, с помощью настроек Каркасное представление управляются Скрыть невидимые линии , Невидимые линии отображаются и виды Каркасное представление .

Низкое — Высокое (медленнее)	Повышение качества изображения. Передвиньте ползунок в положение «Низкое», если требуется перерисовывать изображение быстрее, и качество изображения не имеет особого значения; передвиньте ползунок в положение Высокое (медленнее) для высокого качества изображения, но более медленного перерисовывания. Если выявлены проблемы с отображением в режиме Скрыть невидимые линии, передвиньте ползунок вправо.
Точная отрисовка геометрии наложения (качество выше, но медленнее)	Применяется только к документам чертежей. Если чертеж содержит множество мелких пересечений, отключите этот параметр, чтобы увеличить производительность.
Улучшить качество кривой при более высоких настройках	Применяется только к документам чертежей. Если этот параметр включен, качество кривых улучшается при повторном создании чертежей, позволяя указать для мозаичных кривых более точный допуск. Этот параметр используется, только если требуется очень высокое качество кривых. Он отрицательно влияет на производительность.

Другие настройки

Использовать изометрию, изменить в размер экрана для предв. просмотра документов	Создает стандартный вид для изображений предварительного просмотра. Когда этот параметр очищен, предварительный вид отображает документ с использованием последнего сохраненного вида.
Использовать определение касательных кромок версии до 2009	Оставляет линии перехода видимыми, как в версиях SOLIDWORKS до 2009. Если параметр отключен, линии перехода скрыты в тех случаях, когда угол между соседними гранями меньше одного градуса. Отображение модели не влияет на допуски для модели. Куб с уклоном с постоянными вертикальными скруглениями и скруглением от грани к грани на верхней грани В SOLIDWORKS 2008 куб отображается со скрытыми линиями перехода В SOLIDWORKS 2009 куб отображается со скрытыми линиями перехода
Качество изображения	Выберите, чтобы перейти к параметрам производительности системы.

как искусственный интеллект и глубинное обучение помогают повысить качество изображения – Samsung Newsroom Россия

В последнее время качество изображения на экранах телевизоров уже превосходит стандарт высокой четкости (high definition, HD) – появились модели сверхвысокого разрешения (ultra-high definition, UHD), видео можно производить не только в формате 4K, но и в 8K.  Однако возможность снимать профессиональный контент в качестве 8К появилась относительно недавно, а пользовательский контент 8К только начинает появляться с выпуском смартфонов, позволяющих создавать записи в таком разрешении. Отображать видео в современном качестве со сверхвысокой четкостью позволяет существующая у Samsung технология масштабирования.

 

Телевизоры Samsung 2020 QLED 8K TV постоянно получают высокие оценки за инновационное качество изображения, передовой звук, современный дизайн и многое другое. В числе прочего, на примере этой линейки можно увидеть впечатляющую трансформацию технологий масштабирования видео, которые реализованы на базе интеллектуального процессора Quantum 8K, использующего алгоритмы искусственного интеллекта.

 

Команда разработчиков из лаборатории Picture Quality Solution Lab при подразделении Visual Display Business корпорации Samsung Electronics рассказала подробности об этой революционной технологии.

 

Хёнджун Лим / Hyungjun Lim, Хёнсунг Ли / Hyunseung Lee, Чон Ли / Cheon Lee и Сунгхо Парк / Seungho Park из лаборатории Picture Quality Solution Lab, подразделение Visual Display Business, Samsung Electronics.

 

Улучшение алгоритмов глубинного обучения для оптимизации апскейлинга

При воспроизведении видео, записанного в низком разрешении, на дисплеях, работающих с высоким разрешением, качество изображения может оказаться ниже зрительских ожиданий. Технология масштабирования на базе искусственного интеллекта позволяет преобразовать видеоконтент с низким разрешением в видео с более живым и естественным разрешением, анализируя видеоданные и интеллектуально адаптируя их.

 

В 2018 году компания Samsung Electronics впервые внедрила технологию масштабирования на базе искусственного интеллекта для преобразования видеоконтента в формат 8K. Эта технология использует методы машинного обучения. При этом разработанный алгоритм анализирует различные параметры видео, в том числе количество линий, яркость и цвет, и улучшает изображение по каждому из этих аспектов, что позволяет повысить его разрешение. Подобные возможности глубинного обучения позволяют телевизору анализировать и обрабатывать детали видео, и одновременно с этим обучаться с помощью искусственной нейронной сети, принцип действия которой напоминает работу человеческого мозга.

 

Сотрудники Samsung Picture Quality Solution Lab сосредоточились на разработке алгоритмов глубинного обучения, благодаря которым телевизоры смогут всегда обеспечивать оптимальное качество видео без вмешательства человека. «Глубинное обучение позволяет добиться более точного и эффективного улучшения качества изображения, чем это возможно в ручном режиме», – отметил Хёнджун Лим (Hyungjun Lim), занимавшийся разработкой методов генерации текстур в технологии апскейлинга.

 

Именно это преимущество и привело команду к разработке технологии масштабирования на базе искусственного интеллекта, которая сочетает в себе машинное обучение с глубинным обучением. В основе этой технологии лежит процессор Samsung AI Quantum Processor 8K. «Если прежняя технология на базе машинного обучения обеспечивала повышенную четкость изображения, то теперь созданная нами технология еще и может предложить более точную проработку текстур, – отметил Хёнсунг Ли (Hyunseung Lee), который занимался разработкой алгоритмов для повышения резкости контуров объектов в AI Quantum Processor 8K. – Теперь процессор позволяет увеличить качество изображений со сложными текстурами, такими как горные пейзажи или изображения травы, до формата 8К, и сделать картинку еще более естественной».

 

 

Решение проблем, связанных с глубинным обучением

Хотя технологии глубинного обучения имеют практически безграничный потенциал, тем не менее, существует целый ряд сложностей, которые необходимо преодолеть. В частности, команде лаборатории Picture Quality Solution Lab пришлось проиграть множество сценариев и провести огромное число экспериментов, прежде чем их технология была готова к выпуску на рынок. «Сначала нам было трудно четко отследить и понять принцип работы алгоритма, разрабатываемого искусственной нейронной сетью процессора, – говорит Чон Ли (Cheon Lee), разработчик структуры нейронной сети и метода обучения AI Quantum Processor 8K. – Кроме того, нам нужно было решить проблему высокого энергопотребления процессора, на котором была запущена нейронная сеть».

 

После длительного процесса разработки инженерам Samsung удалось решить возникшие проблемы, для чего им пришлось адаптировать свои технологии. «Мы смогли добиться улучшения качества отображения в нашем процессоре благодаря внедрению функционально сложной гибридной технологии, которая сочетает в себе различные аспекты глубинного обучения и машинного обучения», – пояснил Чон Ли.

 

Мыслить шире, ярче и реалистичнее с помощью технологий искусственного интеллекта

Еще совсем недавно повседневное применение технологий на базе искусственного интеллекта было несбыточной мечтой. Сегодня технологии быстро совершенствуются, что приводит к улучшению качества жизни людей во многих областях жизни.

 

 

«Теперь мы можем более детально классифицировать видео с различными уровнями качества, более того, мы можем вывести эти технологии категоризации на базе искусственного интеллекта на коммерческий рынок, – отметил Сунгхо Парк (Seungho Park), который работал над устранением шумов и улучшением диапазона контрастности в AI Quantum Processor 8K. – Благодаря подобным технологиям дисплеи нового поколения, такие как The Wall, способны отображать любой видеоконтент с максимальной реалистичностью и качеством, которые доступны сегодня».

 

Возможности этих инноваций, в основе которых лежит искусственный интеллект, не ограничиваются одними лишь технологиями масштабирования. Существует множество способов использования искусственного интеллекта для повышения качества изображения на дисплеях. К их числу относятся категоризация качества видео, устранение шумов, устранение искажений, обусловленных сжатием данных, восстановление пространственного или временного разрешения, – и это лишь только некоторые из них. «Наша цель заключается в том, чтобы сохранить наследие Samsung и продолжить обеспечивать пользователям передовые впечатления от просмотра за счет объединения преимуществ наших дисплеев следующего поколения и технологий искусственного интеллекта, которые позволяют получить реалистичное и высококачественное изображение независимо от качества и разрешения исходного контента», – подытожил Пак. Будущее технологий QLED 8K выглядит весьма привлекательно.

Новая технология улучшения изображений от Google

Я неоднократно читал о различных технологиях улучшения изображений и вообще за этими разработками стараюсь следить — это очень важно и будет востребовано.

Сейчас корпорация Google объявила о создании новой технологии улучшения изображения, повышающей разрешение картинки аж в 16 раз. Цитирую отсюда.

Разработчики Google представили новую технологию, благодаря которой можно значительно улучшить качество исходного изображения. Искусственный интеллект попиксельно восстанавливает даже сильно сжатую картинку, приближая её к оригиналу.

Команда Brain Team продемонстрировала два алгоритма генерации фотографий. Используя технологию SR3, предусматривающую апскейлинг с помощью повторного уточнения, нейросеть увеличивает разрешение картинки, достраивая недостающие части из гауссовского шума. Обучение этой модели построено на методах искажения изображения и последующем обратном процессе.

Вторая диффузная модель — CDM. Для её обучения специалисты использовали миллионы изображений в высоком разрешении из базы данных ImageNet. Улучшение качества картинки она производит каскадно — в несколько этапов. Так, исходник размером 32х32 пикселя улучшается до 64×64, а затем до 256×256 (в 8 раз), а оригинальное изображение с разрешением 64×64 точки обрабатывается по схожей схеме до 256×256 и 1024×1024 пикселя (масштабирование 16x).

По заверению разработчиков, новая технология превосходит по качеству восстановления фотографий такие современные методы ИИ-масштабирования, как BigGAN-deep и VQ-VAE-2.

На сегодня Google лишь продемонстрировала результаты работы алгоритмов посредством коротких анимаций, но ещё не публиковала подробностей о новой технологии. Когда компания планирует представить коммерческий вариант ИИ-апскейлера, не уточняется.

Выглядит это все очень интересно, но, как обычно, буду ждать, когда предоставят готовый инструмент, с помощью которого я смогу посмотреть, как это работает вживую.

Как улучшить плохое качество изображения и устранить дефекты?

– Автор: Игорь (Администратор)

Качество изображения это один из тех вопросов, которые легко обнаружить невооруженным глазом. Если картинка имеет плохое качество и содержит дефекты, такие как размытие, то даже у самого неискушенного читателя возникнет неприятное чувство. Именно по этой причине люди тратят уйму времени на создание качественных изображений и их последующее преобразование без потери качества. Однако, такое возможно далеко не всегда. К примеру, когда исходная картинка была уменьшена до размеров иконки. И это происходит по следующему алгоритму (при чем чаще, чем вы можете себе представить). Вы находите подходящее изображение. Уменьшаете его до размеров иконки. А затем удаляете исходный файл или сохраняете в него полученную иконку. Проходит некоторое время, и вам требуется картинка больших размеров. Вы открываете редактор, увеличиваете иконку и понимаете, что использовать это изображение уже не получится. 

 

Когда у вас на руках изображения только плохого качества, то вам не остается ничего другого, как открыть браузер и начать искать качественные картинки с подходящими размерами. И это именно то решение, которое обычно приходит в голову, при взгляде на рисунки с дефектами. Ведь, перспектива потратить уйму времени на ковыряние в сложных инструментах ради одного или пары изображений мало кого обрадует. Однако, существует несколько простых и быстро выполняемых хитростей, которые в ряде случаев позволяют улучшить качество картинки с помощью любых средних графических редакторов или сервисов, с поддержкой слоев и некоторого набора инструментов. И вот в чем они состоят. 

Улучшаем качество размытого изображения за счет фона

Первый трюк заключается в том, что размытость изображения заметна только на четком фоне. Поэтому, если немного изменить сам фон, то размытость изображения уже не будет так заметна, а в некоторых случаях может даже показаться, что картинка была качественная, но после обработки появился эффект размытия. Делается это очень просто. Вы создаете один дополнительный слой поверх картинки и используете в нем градиент с прозрачным и подходящим к фону цветами. И вот это как это выглядит:

Примечание: Учтите, что изображение было специально заметно ухудшено, чтобы показать разницу.

 

Безусловно, такой метод подойдет далеко не всегда. Однако, когда у вас нет других подходящих изображений или дефект заметен лишь немного, то такой трюк может вам пригодится.  

Улучшаем качество размытого изображения за счет смены фокуса

Если быть честным, то данный трюк никак не улучшает качество самой картинки, ведь его суть заключается в том, чтобы использовать изображение как фон, тем самым смещая основной фокус на что-то другое. Делается это следующим образом. Вы создаете поверх картинки слой и добавляете в него, например, текст или картинку без дефектов. А слой картинки ретушируете (например, осветляете) до тех пор, пока нижний слой не станет достаточно слабо заметным. Вот пример:

Как видите, простым добавлением буквы и осветлением картинки, можно получить вполне пригодную замену для исходного изображения. Безусловно, можно было бы еще немного подретушировать нижний слой и подобрать другой шрифт и его цвет. Но, смысл примера в том, чтобы показать, что можно сделать на скорую руку из размытой картинки, которую в обычном случае вы бы просто удалили.

Улучшаем качество размытого изображения за счет встроенных эффектов редакторов

В каждом среднем редакторе есть свои встроенные эффекты, фильтры и инструменты. Используя их, можно достаточно неплохо улучшить качество размытого изображения, хоть и немного изменив его. Например, в Paint.Net есть инструмент под названием «стеклянная плитка», применив который можно получить следующее:

Примечание: Добавление округлости было сделано по одному из методов предыдущей статьи.

Безусловно, в каждом редакторе набор собственных фильтров и эффектов будет разный. Но, всегда найдется один или два универсальных инструмента, которые можно использовать практически везде. Так, например, с помощью показанного инструмента, вы сможете быстро превратить 10-20 мелких иконок в те же 10-20 однотипных больших изображений без каких-либо особо заметных дефектов.

Теперь, вы знаете, что даже изображения плохого качества или неподходящего размера могут стать отличным материалом для создания неплохих изображений.

☕ Хотите выразить благодарность автору? Поделитесь с друзьями!

• WiFi Guard программа для мониторинга WiFi подключений в сети
• Как сделать картинку прозрачной (фон) и устранить дефекты изображения?

Добавить комментарий / отзыв

Какие бывают функции улучшения изображения в телевизорах | Телевизоры | Блог

Телевизоры последних поколений предлагают насыщенную, сочную и яркую картинку. Все это стало возможным благодаря использованию ряда технологий. Мы расскажем о каждой из них подробно, а также разберем путаницу в маркетинговых названиях.

Технология HDR

Данную аббревиатуру вы нередко встречаете в характеристиках телевизора и слышите в рекламе. Это одна из самых распространенных и важных технологий, которая дает ощутимое улучшение качества изображения.

HDR (High Dynamic Range) — стал дальнейшим развитием SDR (Standard Dynamic Range). Ранее из-за технологических ограничений в передаче информации данные урезались, поэтому изображение на телевизоре теряло в сочности, насыщенности и других деталях. Сейчас же с появлением HDMI 2.0 передача больших объемов данных не проблема, поэтому видеоконтент можно передавать практически без сжатия.

Расширенный диапазон оперирует тремя основными характеристиками изображения:

• Яркость — определяет максимальное свечение белого цвета. Измеряется в кд/м² и для большинства телевизоров варьируется от 160 до 1500 кд/м².
• Контрастность — определяет разницу между черным и белым цветами. Чем выше параметр, тем сочнее будет черный и ярче белый.
• Цветопередача — количество оттенков и цветов, которые способен отображать дисплей, напрямую зависит от битности матрицы.

Другое принципиальное отличие последних версий HDR — наличие динамических метаданных. В них зашифрованы значения всех этих параметров, но не для фильма в целом,
а для каждого отдельного кадра и даже участка. HDR фактически «подкручивает» яркость, контрастность и цветопередачу в каждый отдельный момент видео так, чтобы картинка была максимально приближенной к оригиналу. Однако здесь есть несколько нюансов.

Истинный HDR имеется только на телевизорах, которые соответствуют определенным критериям: яркость не менее 1000 кд/м², матрица на 10 бит, высокая контрастность, наличие локальной подсветки и возможность подключения не ниже HDMI 2.0а.

При слабой яркости эффект HDR практически незаметен, 8-мибитные матрицы не обеспечивают достаточную цветопередачу, а коннекторы ниже HDMI 2. 0 не обладают достаточной пропускной способностью. Да, чтобы смотреть ТВ в HDR необходимо не только устройство с поддержкой этого стандарта, но и соответствующий контент. Обычно полную поддержку HDR имеют фильмы и сериалы со стриминговых сервисов, Blu-Ray-диски и некоторые игры, например, Horizon Zero Dawn или Metro Exodus.

Главная проблема — как узнать, действительно ли ваш телевизор поддерживает эту технологию? Маркетологи придумали десятки названий. Например, HDR+ и HDR Effect —
это маркетинговые названия имитации технологии HDR. Такие телевизоры лишь приближенно имитируют повышенное качество изображения.

ЕСли вам нужен настоящий HDR, то обращайте внимание именно на поддержку стандартов:

• HDR10 — базовый открытый стандарт, поддерживающий глубину видео 10 бит, 1,07 млрд оттенков и яркость до 4000 кд/м². Главный недостаток — статические метаданые для всего видео.
• HDR10+ — авторская разработка компаний Samsung, Panasonic и 20th Century Fox. Главное отличие заключается в поддержке яркости до 10 000 кд/м² и динамических метаданных.
• Dolby Vision — конкурентная технология от фирмы Dolby Labs. Имеет улучшенную глубину цвета до 12 бит, теоретический предел яркости в 10 000 кд/м² и большее число оттенков — 68,7 млрд. Применение этой технологии требует лицензирования, поэтому контента существенно меньше.
• HLG — стандарт, продвигаемый компаниями BBC и NHK. Главная особенность — формат лучше совместим с уже существующими стандартами, а также позволяет транслировать HDR-контент на телевизоры с SDR, но только если последние поддерживают расширенную цветовую гамму WCG.

Если в технических характеристиках ТВ есть упоминание одного из этих четырех стандартов, то устройство способно воспроизводить видео с HDR. Главная сложность — найти соответствующий контент.

OLED-технология

Появление OLED действительно можно считать прорывом на фоне классической LED-подсветки, причем с ощутимым улучшением картинки. Обычные телевизоры со светодиодной подсветкой делятся на Edge LED и Direct LED. Первая предполагает размещение светодиодов по периметру, что приводит к появлению засветов по бокам. Вторая уже имеет светодиоды по всей площади, но все еще не способна обеспечить насыщенный черный цвет.

Принципиальное отличие OLED заключается в том, что в конструкции используются органические светодиоды, каждый из которых способен сам генерировать свет. Благодаря этому пропадает необходимость в использовании подсветки позади и других слоев. OLED-телевизоры способны контролировать яркость каждого отдельного пикселя, что делает картинку более контрастной, а черный цвет — супернасыщенным. Другое достоинство — такие модели более тонкие.

Телевизоры с OLED стоят ощутимо дороже, а главной проблемой является постепенное выгорание пикселей. Однако эта технология никакая не маркетинговая уловка, а самый настоящий прогресс в качестве.

Технология Motion Smoothing

У каждого бренда свое название этой технологи: Samsung Motion Rate, Sony MotionFlow, LG TruMotion. Несмотря на разные названия, принцип работы практически всегда идентичный. Motion Smoothing способна как улучшить изображение, так и ухудшить, поэтому ее использование актуально не для всех типов контента.

Видео может иметь частоту 24, 30 или 60 кадров в секунду в зависимости от источника. Однако телевизоры обладают частотой обновления экрана в 50, 60 и 120 Гц. Чтобы устранить несоответствие частоты обновления экрана и источника видео, применяется технология Motion Smoothing. Есть несколько алгоритмов ее работы:

Black Frame Insertions (BFI). Метод заключается в добавлении кадров с черным фоном. Это позволяет подтянуть частоту, уменьшает эффект размытия, но изображение становится менее ярким из-за мелькания черных кадров.

Дублирование. Вместо недостающих кадров алгоритм выставляет повторы в необходимом количестве. Но из-за этой методики изображение иногда ненадолго зависает или, наоборот, быстро прыгает.

Интерполяция. Процессор анализирует два соседних кадра и формирует на их основе промежуточный. Это самая продвинутая методика, но именно она приводит к эффекту «мыльной оперы», когда изображение теряет в четкости. Также такие алгоритмы не всегда корректно отрисовывают некоторые кадры.

Включать Motion Smoothing рекомендуется в сценах с постоянной динамикой. Это могут быть гонки, футбол, баскетбол и другие виды спорта. При просмотре фильмов или сериалов функцию лучше отключить, чтобы повысить четкость изображения. Практически в каждом телевизоре это можно сделать через стандартное меню.

Технология апскейлинга (Upscaling)

Если по-русски, то это обычное масштабирование. Большинство контента все еще поставляется в форматах HD (720p) и Full-HD (1080p). Соответственно, для просмотра такого видео на 4К или 8К-телевизорах картинку придется растягивать и дополнять данными. Чем больше разница в разрешении, тем больше пикселей придется дорисовать.

Самый простой алгоритм решения этой проблемы — выполнить дублирование пикселя и заполнить «клонами» недостающее пространство. Однако это дает посредственную картинку, которая получается размытой. Алгоритмы бикубической и билинейной интерполяции дают лучший результат, но изображение все равно получается неточным.

В большинстве телевизоров, способных делать апскейлинг до 4К и выше, используется ИИ на базе нейросетей. У каждого разработчика не только свой алгоритм, но и собственная база изображений в разных разрешениях, которые используются нейросетью для анализа.

Функция апскейлинга незаменима для 4К и 8К телевизоров, но ее эффективность можно узнать только на практике, поскольку каждый производитель использует свои процессоры и технологии. Однако применение ИИ однозначно дает лучший результат, чем ранее описанные классические методы.

Цифровое шумоподавление

Даже «цифра» подвержена помехам, например, белые пятна, расплывчатость картинки, «соль и перец». Если вы столкнулись с этими проблемами, то стоит поискать функцию шумоподавления. В каждом ТВ она может иметь свое маркетинговое название, однако в основе обычно используются идентичные алгоритмы с некоторыми доработками.

2D DNR (Digital Noise Reduction). Простейший метод устранения шумов, который анализирует пиксели в одном из двух направлений — пространственном или временном. В первом случае анализируются пиксели одного кадра, а во втором пиксели сравниваются с двумя соседними. Используется компенсационный или адаптивный методы фильтрации. Недостаток 2D DNR — расплывчатость изображения и возможная потеря в цветности.

3D DNR использует и пространственный и временной анализ пикселей, что позволяет эффективно удалять помехи и не терять в качестве изображения. Алгоритм учитывает и вектор движения, и положение пикселей в кадре. Поскольку большинство помех не статические, то они легко устраняются.

Каким бы не было название функции шумоподавления, обычно в ее основе лежит 2D или 3D DNR. Включать шумоподавление рекомендуется только для контента в низком качестве. Например, если вы смотрите аналоговое или не самое качественное цифровое ТВ. Для Blu-Ray или контента из стриминговых сервисов шумоподавление лучше отключить, поскольку картинка может потерять в четкости.

Динамический контраст

Часть телевизоров предлагает и такую функцию. Суть заключается в том, что ТВ автоматически подбирает уровень контрастности в зависимости от изображения, как правило, путем регулировки отдельных светодиодов подсветки. Соответственно, динамический контраст работает лучше всего на Direct LED с большим количеством светодиодов, а также на OLED телевизорах, где можно контролировать буквально любой пиксель.

Однако многие пользователи утверждают, что динамическая контрастность по факту ухудшает качество картинки. Проблема в том, что освещенность комнаты остается неизменной, поэтому оптимальный уровень контрастности следует подбирать именно под окружение, а не постоянно менять его в зависимости от сцены. К тому же, увеличение яркости белого обычно отрицательно сказывается на насыщенности черного. Иногда изменение подсветки просто не успевает под смену кадров, что также вносит дискомфорт при просмотре.

Локальное затенение и микродимминг

Еще одна пара технологий, которые частично связаны с динамическим контрастом и между собой. Локальное затенение аналогично динамической контрастности регулирует уровень подсветки отдельных светодиодов/пикселей. Это позволяет делать черный цвет более насыщенным. Эффект напрямую зависит от плотности и возможностей светодиодов.

Технология микродиминга (Samsung — Micro Dimming, Panasonic и Toshiba — Local Dimming, LG — Edge) — это фактически то же самое, что и локальное затенение. Отличия лишь в размере массива светодиодов, яркость которых можно менять. Эффективность зависит от динамичности видео и уровня освещенности помещения.

Теперь вы точно знаете, какие технологии принесут вам пользу, а какие — нет. Поделитесь в комментариях своим опытом использования функций улучшения изображния на ТВ.

Deltae.ae — онлайн-оценка качества изображения

Добро пожаловать на вики-страницу Deltae . Здесь мы объясним все аспекты, связанные с анализом качества оцифровки изображений.

Для начала войдите в систему, зарегистрировавшись с помощью кнопки в меню! Вы не можете использовать этот веб-сайт и загружать изображения и проверять качество, если вы не вошли в систему. После регистрации вы найдете одно изображение в своем представлении «Сканирование», чтобы вы могли сами увидеть, как работает Deltae.

Что такое Дельта?

Deltae — это единственный в своем роде и полностью бесплатный, но профессиональный сервис для оценки качества изображения. После регистрации вы можете загружать столько изображений, сколько захотите. Мы уже предоставляем один пример изображения, чтобы вы могли увидеть, как это работает.

Чтобы улучшить качество изображения, вы должны знать, где вы находитесь. Вы не можете полагаться на свой дисплей, вы должны смотреть на цифры. В средней оценке качества это составляет несколько тысяч цифр, описывающих ваше качество.Далее вы должны связать их. Чтобы автоматизировать этот процесс, мы придумали эту платформу. Сделайте снимок своей тестовой цели, загрузите его на этот веб-сайт, и все готово. Улучшение качества изображения начинается здесь!

По определению Delta-E (ΔE) — это научная метрика, описывающая расстояние между двумя цветами. Заглавная буква «Е» означает Empfindung , что в переводе с немецкого означает ощущение. Греческим символом Дельта (Δ) обозначается разница. Таким образом, ΔE описывает, как ваши чувства соотносят два цвета.

На этом веб-сайте вы можете оценить, насколько точно ваше цифровое изображение соответствует тому, как оно выглядит в реальности. Для этого мы используем тестовые/калибровочные мишени, которые должны присутствовать на вашем изображении, которые мы будем сравнивать с их эталоном (как они выглядят в реальности). Таким образом, мы можем получить среднее значение ΔE вашего изображения. Но есть и другие аспекты качества изображения, такие как равномерность освещения, геометрия, разрешение, резкость, чрезмерная резкость, несовпадение цветов. Мы можем оценить все эти показатели, если вы просто загрузите свою фотографию, содержащую одну или несколько тестовых целей.

Оценка качества изображения может быть сложной и дорогостоящей, но мы сделали ее проще, чем отправка по электронной почте: сделайте снимок тестовой мишени и разместите его на этом веб-сайте. В качестве дисплея вы можете выбрать один из трех дисплеев: простой, нормальный и профессиональный. Здесь начинается улучшение качества изображения.

Зачем использовать Deltae?

Платформа предлагает непревзойденную функциональность и универсальность. Помимо того, что его использование является бесплатным, он предоставляет первую централизованную базу данных с информацией о качестве изображения.Это также первая система, которая автоматически включает считывание QR-кодов. Несмотря на серийный номер QR-кода, он может определить, какую уникальную цель он считывает, чтобы связать ее с реальными эталонными значениями, которые вы представили на сайте, вместо общего среднего того же типа цели.

Кто такой Дельта?

Этот сайт финансируется Picturae, крупной европейской компанией по оцифровке. Производя десятки тысяч изображений каждый день, это самый эффективный и удобный способ поддерживать высочайшее качество изображения.Delta-E основана на знаниях, полученных благодаря многолетнему опыту и опыту экспертов в области цифровой обработки изображений.

Учебник / Часто задаваемые вопросы

Первый раз? Примеры использования Deltae.

Какие цели тестирования поддерживаются?

Какие типы данных/файлов поддерживаются?

Как разместить цель(и) на моем изображении?

Руководство по качеству изображения

Наша программа Deltae/дорожная карта

Стоимость и структура лицензирования

Предварительная обработка для улучшения качества изображения при одновременной DBT и механической визуализации

Аннотация

Одновременный цифровой томосинтез молочной железы (DBT) и механическая визуализация (MI) позволяют объединить анатомическую информацию из DBT с функциональной информацией из MI.Это позволяет связать жесткость ткани с конкретными анатомическими структурами молочной железы, комбинация, которая может уменьшить количество ложноположительных результатов за счет использования данных МИ для различения неоднозначных поражений при ДПТ. Это, в свою очередь, уменьшит частоту отрицательных результатов биопсии. Одновременная визуализация требует, чтобы массив датчиков MI присутствовал во время сбора DBT. Это вносит артефакты, поскольку датчик затухает. Ранее мы продемонстрировали, что реконструкцию DBT можно модифицировать, чтобы уменьшить заметность сенсора на изображениях DBT.В этой статье мы характеризуем относительное затухание груди и датчика, чтобы рассчитать уменьшение артефактов при реконструкции ДПТ. Мы концентрируемся на предварительной обработке проекций DBT перед реконструкцией. Используя коммерчески доступную систему DBT, мы подтвердили, что массив датчиков не полностью ослабляет рентгеновские лучи. Это говорит о том, что метод предварительной обработки, основанный на плоском поле, можно использовать для уменьшения артефактов. В экспериментальном исследовании мы выполнили плоское поле, комбинируя проекции DBT датчика ИМ с антропоморфным фантомом груди и без него.Визуальная оценка подтвердила существенное улучшение качества изображения. Артефакты были уменьшены по всему изображению для всех сенсорных элементов. Несколько остаточных артефактов заметны там, где толщина фантома уменьшается. Исследование дополнительной предварительной обработки, включая коррекцию жесткости луча, продолжается. Будущая работа включает количественную проверку, стабилизацию шума и оптимизацию методов в виртуальных клинических испытаниях и последующих исследованиях пациентов.

© (2020) АВТОРСКОЕ ПРАВО Общество инженеров фотооптического приборостроения (SPIE).Скачивание тезисов разрешено только для личного использования.

Улучшение качества изображений в медицинских изображениях с использованием комбинированного метода непрореживающего вейвлет-преобразования и отображения вейвлет-коэффициентов

Мы предлагаем метод улучшения качества изображений в медицинских изображениях с использованием подхода, основанного на вейвлетах. Предлагаемый метод объединяет два компонента: шумоподавление изображения и улучшение изображения. В первом компоненте для устранения шума используется модифицированное недецимированное дискретное вейвлет-преобразование.Во втором компоненте применяется функция отображения вейвлет-коэффициентов для повышения контрастности изображений с пониженным шумом, полученных из первого компонента. Эта методология может использоваться не только как средство для улучшения визуального качества медицинских изображений, но и как модуль предварительной обработки для компьютерных систем обнаружения/диагностики для повышения производительности скрининга и обнаружения областей интереса на изображениях. Чтобы подтвердить его превосходство над существующими современными методами, предложенный метод экспериментально оценивается с помощью 30 маммограмм и 20 рентгенограмм грудной клетки.Показано, что предлагаемый метод может дополнительно улучшить качество изображения маммограмм и рентгенограмм грудной клетки по сравнению с двумя другими методами, описанными в литературе. Эти результаты свидетельствуют об эффективности и превосходстве предлагаемого метода.

1. Введение

Операции шумоподавления и повышения контрастности являются двумя наиболее распространенными и важными методами улучшения качества медицинских изображений. Из-за их важности было проведено огромное количество исследований, посвященных теме удаления шума и улучшения изображения [1–4].

В отношении шумоподавления изображений были предложены некоторые подходы, использующие дискретное вейвлет-преобразование (ДВП) [5–7]. DWT очень эффективен с вычислительной точки зрения, но это сменный вариант. Следовательно, его эффективность шумоподавления может резко измениться, если начальное положение сигнала сдвинуто. Для достижения сдвиговой инвариантности исследователи предложили недецимированный DWT (UDWT) [8–10]. Менкаттини и др. сообщили о методе на основе UDWT для уменьшения шума в маммографических изображениях [11].Сообщенный метод был надежным и эффективным. Однако этот метод не был выгоден с точки зрения вычислительных аспектов. Чжао и др. предложил метод шумоподавления изображения, основанный на предположениях о гауссовском и негауссовском распределении для вейвлет-коэффициентов [12]. Хуанг и др. сообщили о методе шумоподавления, который включает в себя прямой выбор порогов для шумоподавления путем оценки некоторых статистических свойств шума [13]. Недавно Мацуяма и соавт. предложил модифицированный подход UDWT к маммографическому шумоподавлению [14].Результаты показали, что этот метод может дополнительно улучшить качество изображения и сократить время обработки изображения.

Для повышения контрастности были предложены различные методы улучшения изображения [15–20]. Эти методы можно разделить на несколько категорий, включая выравнивание гистограммы [15, 16], региональный [17], нечеткий [18], генетический алгоритм [19] и адаптивную методологию [20]. Также сообщалось о подходах на основе вейвлетов к улучшению цифровых изображений [21–25].Цай и др. предложил метод, который использует функцию отображения экспоненциального типа для вейвлет-коэффициентов цифровых изображений грудной клетки, а затем восстанавливает улучшенное изображение с сопоставленными вейвлет-коэффициентами [22, 23]. Ли и др. использовали функцию отображения сигмовидного типа для корректировки взвешивания коэффициента вейвлета для улучшения контрастности медицинских изображений [25]. Метод был применен к рентгенограммам грудной клетки, маммограммам и КТ грудной клетки. Метод показал статистически значимое превосходство над функцией отображения экспоненциального типа.

В этом исследовании мы расширили ранее предложенный модифицированный метод UDWT [14] и объединили его с функцией отображения сигмоидного типа [25]. Путем последовательного объединения двух методов можно получить эффективный алгоритм как для шумоподавления, так и для улучшения изображения. Исходные изображения сначала были очищены от шума с использованием модифицированного UDWT, после чего изображение было улучшено с использованием функции отображения вейвлет-коэффициентов. Наконец, с помощью обратного вейвлет-преобразования было реконструировано изображение с пониженным шумом и повышенной контрастностью.В данном исследовании мы исследовали эффективность предложенного метода, сравнив его с двумя методами, описанными в литературе [14, 25].

2. Методы и материалы

2.1. Комбинированный метод недецимируемого дискретного вейвлет-преобразования и отображения вейвлет-коэффициентов

На рисунке 1 показана блок-схема предлагаемого нами метода. На первом этапе к исходным изображениям применялось шумоподавление с использованием нашего недавно принятого UDWT. На втором этапе улучшение изображения выполнялось с использованием передаточной функции сигмовидного типа для отображения вейвлет-коэффициентов.Разделы 2.1.1 и 2.1.2 описывают две фазы предлагаемого метода, соответственно.

2.1.1. Метод расширенного недецимируемого дискретного вейвлет-преобразования

UDWT представляет собой алгоритм вейвлет-преобразования, разработанный для преодоления отсутствия трансляционной инвариантности DWT. В отличие от DWT, UDWT не включает операции понижения частоты дискретизации. Таким образом, коэффициенты аппроксимации (низкочастотные коэффициенты) и детализированные коэффициенты (высокочастотные коэффициенты) на каждом уровне имеют ту же длину, что и исходный сигнал. Основной алгоритм обычного UDWT заключается в том, что он применяет преобразование в каждой точке изображения, сохраняет подробные коэффициенты и использует коэффициенты аппроксимации для следующего уровня. Размер массива коэффициентов не уменьшается от уровня к уровню. Эта операция декомпозиции далее повторяется до более высокого уровня. Между модифицированным методом УДВТ [14] и традиционным методом УДВТ имеются существенные различия. Во-первых, обычный UDWT разлагает исходное изображение (уровень 0) на одну полосу низких частот и три полосы высоких частот для каждого уровня разрешения с тем же размером, что и исходное изображение.Разложения обычно проводятся до уровня разрешения 4. В отличие от этого, модифицированный метод UDWT требует выполнения вычислений только до уровня разрешения 2 и повторяет вычисление только один раз [14, 26]. Во-вторых, в обычном UDWT для пороговой обработки детализированные коэффициенты на всех 4 уровнях устанавливаются одинаковыми, в то время как в модифицированном методе UDWT используется иерархическая корреляция коэффициентов между уровнями 1 и 2 трех детализированных коэффициентов для установления порога. Другими словами, пороговые значения варьируются и зависят от характера шума.

Расширенный метод УДВТ, принятый в настоящем исследовании, был основан на модифицированном УДВТ [14]. Используемый нами метод в основном состоял из следующих шагов (см. рис. 1). (1) Выполнение двухмерного UDWT к исходному изображению для получения вейвлет-коэффициентов до уровня 2. (2) Расчет иерархических корреляций подробных коэффициентов между уровнями 1 и уровень 2 для трех поддиапазонов. Корреляции для трех подробных поддиапазонов даны как где и – новые координаты после вейвлет-преобразования.и представляют собой вейвлет-коэффициенты уровня 1 и уровня 2 соответственно. (3) Определите пороговые значения для каждого подробного поддиапазона. Процедура определения следующая: (a) Создайте корреляционное изображение для каждого подробного поддиапазона: (b) Найдите максимальное значение в каждой строке в горизонтальном (-) направлении полученного корреляционного изображения для каждого из трех подробных поддиапазонов. (c) Вычислите среднее значение максимальных значений, полученных из всех строк в -направлении корреляционное изображение. Среднее значение обозначается как (d) Исключите те значения корреляции, которые превышают .Эти исключенные значения считаются данными сигнала. Значение 0,8 было определено эмпирически с помощью экспериментов. (e) Рассчитайте стандартное отклонение σ из оставшихся значений корреляции. (f) Определите пороговое значение, используя следующую формулу: Значение 1,6 было определено эмпирически посредством экспериментов. (4) Примените определенные пороговые значения к значениям корреляции: где — вновь полученный модифицированный коэффициент для уровня 1.Соответственно получены модифицированные коэффициенты горизонтального, вертикального и диагонального поддиапазонов. Следует отметить, что пороговая операция применялась только к детализированным компонентам. Причина в том, что детализированные компоненты в основном содержат шум и высокочастотную информацию, тогда как компонент аппроксимации, который в основном содержит низкочастотную информацию, остается неизменным. 1 и три новых детализированных коэффициента уровня 1.

В предыдущем исследовании [14] мы оценили шесть сравнительно популярных базисных функций вейвлета, а именно: дискретную КИХ-аппроксимацию вейвлета Мейера (dmey), порядок Добеши 2 (db2), порядок симлетов 7 (sym7), порядок койфлетов 1 (coif1 ), койфлеты порядка 5 (coif5) и биортогональные 6.8 (bior6.8) в качестве кандидатов на выбор в качестве наиболее подходящей базисной функции для UDWT. Результаты оценки показали, что изображения, обработанные вейвлетом, с базисной функцией db2 дали наилучшие результаты среди шести базисных функций.Таким образом, мы выбрали базисную функцию db2 для предлагаемого метода [14, 25, 26].

2.1.2. Отображение вейвлет-коэффициента

Передаточная кривая сигмовидного типа с функцией взаимно однозначного отображения использовалась для повышения контрастности изображения [25]. Функция отображения была определена на основе следующих соображений: (а) вейвлет-коэффициенты, имеющие высокие значения, сильно взвешиваются, поскольку они несут больше полезной информации; (b) коэффициенты на низких уровнях сильно взвешены, потому что они несут подробную информацию, такую ​​как информация о границах; и (c) коэффициенты аппроксимации не изменяются, чтобы предотвратить искажение изображения [23, 25].

Входной коэффициент уровня в позиции манипулировался с помощью сигмовидных передаточных кривых вейвлет-коэффициентов. Функция отображения задается выражением где представляет выходной коэффициент., и являются константами и определяются в зависимости от степени улучшения, которое необходимо добавить. На практике в качестве функции отображения вместо (5) используется (6). В (6) значения коэффициентов выражены в процентах для простоты вычислений: Здесь — входное значение, выраженное в процентах.Это значение делает среднее абсолютных значений коэффициентов на уровне равным 50%. Обозначение представляет собой соответствующее выходное значение, выраженное в процентах. При использовании процентов константы и c можно использовать независимо от характеристик изображения. Значение константы было получено с использованием (7): где представляет собой максимальный уровень разложения. Следовательно, чем ниже уровень вейвлет-разложения, тем больше становится градиент кривой передачи. В результате вейвлет-коэффициенты на низких уровнях разложения, которые содержат информацию о краях изображения, имеют большой вес. Константа определялась с использованием (8): где — константа, используемая для определения точки перегиба сигмовидной кривой, и представляет собой константу, используемую для определения градиента сигмовидной кривой. В данном исследовании использовались значения и 20 и 25 соответственно [23].

2.2. Данные изображения

Для оценки и проверки предлагаемого нами метода мы использовали две стандартные цифровые базы данных: базу данных маммограмм и базу данных рентгенограмм грудной клетки.Первый был получен от Общества анализа маммографических изображений (MIAS) [27], а второй — от Японского общества радиологических технологий [28]. Информированное согласие пациента не требовалось. Всего для исследования эффективности предложенного метода было использовано 30 маммограмм, полученных из базы данных. Размер матрицы каждого изображения составлял 1024 × 1024 пикселей с 8-битным разрешением по уровню серого. Размер матрицы каждой рентгенограммы грудной клетки составлял 2048 × 2048 пикселей с 12-битным разрешением уровня серого.Для настоящего исследования было использовано 20 изображений грудной клетки из базы данных рентгенограмм.

Помимо описанных данных изображения, мы также подготовили другой набор данных, намеренно добавив гауссовский шум с нулевым средним значением со стандартным отклонением 0,01 к полученным 30 маммограммам и 20 рентгенограммам грудной клетки. Цель использования изображений с внешним добавленным шумом состояла в том, чтобы наглядно продемонстрировать эффективность предложенного метода путем сравнения профилей значений пикселей в горизонтальном направлении обработанных изображений.Что касается визуальной перцептивной оценки, то для того, чтобы визуальное оценивание было клинически практичным, для визуальной оценки использовались изображения без добавления внешнего шума.

2.3. Оценка визуального восприятия

Оценка визуального восприятия была разработана для анализа производительности. Мы использовали метод парного сравнения Шеффе для оценки предпочтения общего качества изображения [29, 30]. Визуальную оценку проводили пять опытных рентгенологов (со стажем работы от 20 до 25 лет).В случае маммограмм полученные 30 маммограмм из набора данных были обработаны с использованием предложенного метода, модифицированного метода UDWT и метода отображения вейвлет-коэффициентов сигмоидного типа. Таким образом, для оценки качества изображений было использовано всего 90 изображений. Все изображения оценивались на паре широко используемых медицинских 3-мегапиксельных монохромных жидкокристаллических мониторов. Каждый наблюдатель просматривал изображения независимо. Время чтения было ограничено менее чем 20 секундами для каждого чтения. Наблюдатели независимо оценивали одну пару изображений, которые выводились на мониторы по одному, используя 5-балльную шкалу оценок (от -2 до +2 баллов).Если изображение, показанное слева, было намного лучше изображения, показанного справа, с точки зрения общего качества изображения, левому изображению давали +2 балла; левому изображению давали +1 балл, когда оно было чуть лучше правого; левому изображению присваивалось 0 баллов, когда оба изображения были одинакового качества. И наоборот, если изображение, показанное слева, было намного хуже изображения, показанного справа, с точки зрения общего качества изображения, левому изображению давали -2 балла; левому изображению давали -1 балл, когда оно было немного хуже, чем правое.Сравнения проводились с использованием трех возможных комбинаций, то есть комбинации модифицированного UDWT/сигмовидного отображения, модифицированного UDWT/предлагаемого метода и комбинации сигмовидного отображения/предлагаемого метода. Каждая пара изображений определялась случайным образом. Кроме того, два парных изображения (левое и правое) были расположены случайным образом.

Те же самые процедуры были выполнены для рентгенограмм грудной клетки.

2.4. Количественная оценка

Чтобы объективно сравнить производительность предложенного алгоритма с двумя опубликованными алгоритмами [14, 25], в этом исследовании мы приняли четыре показателя качества изображения.Четыре показателя: среднее значение к стандартному отклонению (MSR), отношение контрастности к шуму (CNR), коэффициент улучшения контрастности (CIR) и пиковое отношение сигнал/шум (PSNR). Кратко они описываются следующим образом.

MSR [31, 32] в желаемой области интереса (DROI) определяется как где и — среднее значение и стандартное отклонение, вычисленные в DROI. CNR [31, 32] определяется как где и — среднее значение и стандартное отклонение, вычисленные в нежелательной области интереса (UROI), такой как фон.Измерения MSR и CNR пропорциональны качеству медицинского изображения.

CIR [33] является количественным показателем улучшения контрастности и определяется как где и – значения локального контраста исходного и улучшенного изображений соответственно. Локальный контраст определяется разностью средних значений в двух прямоугольных окнах с центром в пикселе с координатой . Подробно дается где и — средние значения пикселей в области 3 × 3 и окружающей окрестности 7 × 7 соответственно.Чем больше значение CIR, тем лучше результат улучшения.

PSNR [34] в децибелах используется для измерения эффективности шумоподавления и определяется как где — размер изображения, — максимально возможное значение, которое может быть получено сигналом изображения, — значения пикселей исходного и обработанного изображений соответственно. Чем выше значение PSNR, тем лучше эффективность шумоподавления.

3. Результаты

В этом исследовании мы использовали 30 маммограмм и 20 рентгенограмм грудной клетки для оценки предложенного метода путем сравнения его с двумя другими существующими методами: модифицированным методом UDWT [14] и вейвлет-коэффициентом сигмоидного типа (STWC). метод отображения [25].Результаты предыдущего исследования показали, что при использовании модифицированного метода UDWT время расчета может быть сокращено примерно до 1/10 по сравнению с традиционным методом UDWT. Кроме того, результаты визуальной оценки показали, что изображения, обработанные модифицированным методом УДВТ, демонстрируют статистически значимое превосходство качества изображения по сравнению с изображениями, обработанными традиционным методом УДВТ [14]. Метод отображения STWC продемонстрировал, что он предлагает значительно улучшенные возможности улучшения по сравнению с традиционными методами улучшения, такими как метод быстрого преобразования Фурье, традиционный метод на основе вейвлета и обычный метод отображения вейвлет-коэффициентов экспоненциального типа [25].

На рис. 2 показаны два набора примеров изображений маммограмм и рентгенограмм грудной клетки. Исходные изображения показаны в верхней строке рисунка, а соответствующие изображения показаны в нижней строке с добавлением внешнего шума. Рисунок 3 иллюстрирует пример результатов обработки изображений, полученных из маммограммы, показанной на рисунке 2(e). На рисунках 3(a), 3(b) и 3(c) представлены результирующие изображения, обработанные с использованием предлагаемого метода, модифицированного метода UDWT и метода картирования STWC соответственно.

На рис. 4 показаны профили направлений — обработанных изображений, проведенные по линиям, указанным на изображениях рис. 3(а)–3(в).На рис. 4(а)–4(в) показаны профили изображений, обработанных предложенным методом, модифицированным методом UDWT и методом картирования STWC соответственно. Профиль -направления исходного изображения, прослеживаемый от линии, указанной на изображении на рис. 2(e), также показан на рисунках для сравнения. На рисунках 4(d)–4(f) показаны увеличенные изображения профилей, соответствующих положениям, обозначенным пунктирными кружками на рисунках 4(a)–4(c) соответственно. Профиль значений пикселей изображения, полученного с помощью предлагаемого метода, и изображения, полученного с помощью модифицированного метода UDWT, показаны на рисунке 4(g).Профиль значений пикселей изображения, полученного с помощью предлагаемого метода, и изображения, полученного с помощью метода отображения STWC, показаны на рисунке 4 (h). Из рис. 4(g) видно, что профиль значений пикселей изображения, обработанного предложенным методом, намного более четкий по краям, чем профиль изображения, обработанного модифицированным методом UDWT. Из рис. 4(h) также видно, что благодаря использованию предложенного метода шум был значительно снижен.

Аналогичным образом, на рис. 5 показан пример обработки изображения, полученного из рентгенограммы грудной клетки, показанной на рис. 2(g).На рисунках 5(a), 5(b) и 5(c) представлены результирующие изображения, обработанные с использованием предложенного метода, модифицированного метода UDWT и метода картирования STWC соответственно.

На рис. 6 показаны профили в -направлении обработанных изображений, проведенные по линиям, указанным на изображениях рис. 5(а)–5(в). На рис. 6(а)–6(в) показаны профили изображений, обработанных предложенным методом, модифицированным методом UDWT и методом картирования STWC соответственно. Профиль -направления исходного изображения, прослеживаемый от линии, указанной на изображении на рис. 2(g), также показан на рисунках для сравнения.На рисунках 6(d)–6(f) показаны увеличенные изображения профилей, соответствующих позициям, обозначенным пунктирными кружками на рисунках 6(a)–6(c). Профиль значения пикселя изображения, полученного с помощью предлагаемого метода, и изображения, полученного с помощью модифицированного метода UDWT, показаны на рисунке 6 (g). Профиль значений пикселей изображения, полученного с помощью предлагаемого метода, и изображения, полученного с помощью метода отображения STWC, показаны на рисунке 6 (h). Из рис. 6(g) видно, что профиль значений пикселей изображения, обработанного предложенным методом, намного более улучшен по краям, чем профиль изображения, обработанного модифицированным методом UDWT. Из рис. 6(h) также видно, что благодаря использованию предложенного метода шум был значительно снижен.

Результаты оценки трех комбинаций пятью наблюдателями приведены в таблицах 1 и 2 для маммограмм и рентгенограмм грудной клетки соответственно. Как описано ранее, если левое изображение из парных изображений (комбинация двух изображений) было хуже, чем правое изображение с точки зрения общего качества изображения, оно получало отрицательную оценку. В таблице 1 приведены визуальные результаты маммографии.Как видно из оценок предпочтений, показанных в крайнем правом столбце таблицы, изображения, обработанные предложенным методом, были оценены как имеющие наилучшее качество. На рис. 7 показаны результаты визуальной оценки с использованием метода парных сравнений Шеффе. Результаты показаны картой ранжирования предпочтений для трех групп изображений, а именно, предлагаемого метода, модифицированного метода UDWT и метода отображения STWC. Цифры, показанные на горизонтальной линии карты, представляют собой средние степени предпочтения трех групп. Средние степени предпочтения были получены из средних основных эффектов с использованием данных, представленных в таблице 1. Изображения, обработанные предложенным методом, показывают наивысший рейтинг, за ними следуют изображения, обработанные модифицированным методом UDWT, и изображения, обработанные методом картирования STWC. . Для измерения статистической значимости использовали двусторонний тест. Разница между обработанными изображениями предложенного метода и модифицированного метода УДВТ была статистически значимой (). Различие между обработанными изображениями предлагаемого метода и методом картирования STWC также было статистически значимым ().Однако существенной разницы между обработанными изображениями модифицированного метода UDWT и методом картирования STWC не было.

-4,37 -6,87 Комбинация Observer 9 B C D E E Sum Sigmoid UDWT -1. 1 -0,87 0 -1,2 -1,2 сигмовидной Предложенный -1,57 -1,4 -1,67 -1,47 -1,6 -7,71 UDWT Предлагаемый -1,33 -1,27 -1,47 -1,3 -1,5

90 147 наблюдатель -3,7 -7,5 Комбинация б гр д е Сумма сигмовидной UDWT -1 -0. 4 -0,1 -0,95 -1,25 сигмовидной Предложенный -1,7 -1,4 -1,35 -1,4 -1,65 UDWT предложенный -1.5 -1.35 -1.5 -1.5 -1.55 -1.39 -1.39 -736

Таблица 2 суммирует визуальный результаты рентгенографии органов грудной клетки.Как показано в крайнем правом столбце таблицы, изображения, обработанные предложенным методом, были оценены как имеющие наилучшее качество. На рис. 8 показаны результаты визуальной оценки с использованием метода парных сравнений Шеффе. Как показано на рисунке, изображения, обработанные предложенным методом, имеют наивысший рейтинг, за ними следуют изображения, обработанные модифицированным методом UDWT, и изображения, обработанные методом картирования STWC. Разница между обработанными изображениями предлагаемого метода и модифицированного метода UDWT и разница между обработанными изображениями предлагаемого метода и методом картирования STWC были статистически значимыми ().Однако существенной разницы между обработанными изображениями модифицированного метода UDWT и методом картирования STWC не было.

В таблицах 3 и 4 обобщены результаты количественной оценки предложенного метода и двух опубликованных методов с точки зрения показателей MSR, CNR, CIR и PSNR. Как описано в разделе 2.4, измерения MSR и CNR пропорциональны качеству медицинского изображения. Из таблиц видно, что как значения MSR, так и CNR изображений, обработанных предложенным методом, дают наилучшие результаты по сравнению с изображениями, обработанными двумя другими методами. CIR — это показатель, используемый для оценки улучшения контрастности. Из результатов, представленных в таблицах 3 и 4, видно, что предлагаемый метод показывает наибольшую ценность, за ним следуют сигмовидное отображение и модифицированный UDWT. Причина, по которой предлагаемый метод превосходит метод сигмовидного отображения, заключается в том, что изображения, обработанные предлагаемым методом, были очищены от шума до операции отображения. В случае измерения PSNR результаты, приведенные в таблицах, показывают, что модифицированный метод UDWT был немного лучше, чем предложенный метод и метод сигмовидного отображения, с точки зрения эффективности шумоподавления.Причина может заключаться в том, что некоторый остаточный (неудаленный) шум также увеличился при операции улучшения. Это приводит к уменьшению значения PSNR. Однако изображения, обработанные предложенным методом, показали наилучшее общее качество изображения с точки зрения как шумоподавления, так и повышения контрастности при рассмотрении значений MSR и CNR, как показано в таблицах 3 и 4. Метод MSR CNR CIR PSNR

---

80 8,18 0,28 38,35 сигмовидной 6,09 7,64 0,29 36,39 Предлагаемый 6,24 8,24 0,67 37,98

---

MSR CNR CNR CIR PSNR UDWT 6. 36 2,21 0,46 37,61 сигмовидной 6,32 2,17 0,53 36,66 Предлагаемый 6,46 2,29 0,71 36,76 4. Обсуждение и заключение В этом исследовании мы предложили алгоритм, который сочетает в себе модифицированный метод UDWT и метод преобразования вейвлет-коэффициентов сигмоидного типа.Результаты визуальной оценки, как показано на рисунках 7 и 8, показали, что предложенный метод значительно превосходит два ранее описанных метода. Из рисунков 4(g) и 4(h) и рис. 6(g) и 6(h) видно, что предлагаемый метод сочетает в себе преимущества двух методов: шумоподавления и повышения контрастности. Результаты количественной оценки также показали, что предлагаемый метод превосходит два других метода. С помощью предложенного нами метода время вычислений может быть сокращено до 2 секунд (персональный компьютер, DELL, OPTIPLEX 960), что составляет примерно 1/10 времени вычислений по сравнению с обычным методом UDWT.Причина, позволяющая сократить время обработки, заключается в следующем факте: в традиционном методе UDWT процессы декомпозиции и компоновки обычно ведутся до уровня разрешения 4. То есть метод должен обрабатывать всего 12 изображений (3 детальных коэффициенты для каждого из 4-х уровней разрешения) для вейвлет-преобразований и обратных преобразований, что приводит к временным затратам. Напротив, предлагаемый метод требует только выполнения процесса до уровня разрешения 2 и повторения расчета один раз.Таким образом, для обработки потребовалось всего 6 изображений (по 3 детализированных компонента для каждого из 2-х уровней разрешения). В результате время вычислений с использованием предложенного метода может быть значительно сокращено. Это исследование имеет несколько ограничений. Во-первых, мы применили предложенный метод только к маммограммам и рентгенограммам грудной клетки. Для проверки универсальности предложенного алгоритма необходимо применение предложенного метода к другим изображениям, полученным с помощью различных модальностей, таких как УЗИ, цифровая рентгенография и ОФЭКТ.Во-вторых, значение, показанное в (3), используемое для определения порогового значения, и значение, показанное в (8), используемое для определения градиента сигмовидной кривой, были выбраны эмпирически. Желателен метод автоматизированного выбора. Наконец, наш набор данных содержал только 30 маммограмм и 20 рентгенограмм грудной клетки. Большой набор данных может позволить нам лучше оценить эффективность предлагаемого метода. Таким образом, мы предложили метод улучшения качества изображений в медицинских изображениях с использованием подхода, основанного на вейвлетах.Предлагаемый метод объединяет два компонента: шумоподавление и улучшение изображения. В первом компоненте для устранения шума использовалось модифицированное недецимированное дискретное вейвлет-преобразование. Во втором компоненте была применена функция отображения вейвлет-коэффициентов для повышения контраста изображений с шумоподавлением, полученных из первого компонента. Мы проверили эффективность предлагаемого метода, сравнив его с двумя ранее опубликованными методами. Результаты визуальной оценки показали, что изображения, обработанные предложенным методом UDWT, продемонстрировали статистически значимое превосходство качества изображения по сравнению с двумя другими методами.Результаты количественной оценки также показали, что предложенный метод УДВТ превосходит два других метода. Результаты наших исследований показали превосходство и эффективность предложенного метода. Эта методология может использоваться не только как средство для улучшения визуального качества медицинских изображений, но и как модуль предварительной обработки для компьютерных систем обнаружения/диагностики для повышения производительности скрининга и обнаружения областей интереса на изображениях. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи. Благодарности Данное исследование было частично поддержано грантом на научные исследования (23602004) от Японского общества содействия развитию науки (JSPS). Авторы также хотели бы поблагодарить наблюдателей за их участие в визуальной оценке. Метод улучшения качества изображения на основе нейронной сети для системы контроля безопасности цифровой рентгенографии | ICONE В качестве важного метода проверки безопасности на ядерных объектах цифровая радиография позволяет эффективно обнаруживать скрытую контрабанду.Тем не менее, изображения, полученные современной сканирующей цифровой рентгенографической системой, могут быть ухудшены из-за нескольких факторов, таких как статистический шум и время отклика детекторов. При высокой скорости сканирования статистический шум и вибрация системы ухудшают качество изображений. Кроме того, снижение качества изображения повлияет на точность наблюдения и распознавания изображения. Чтобы удовлетворить требования эффективности и качества обнаружения, необходимо гарантировать качество изображений при высокой скорости сканирования. Таким образом, для улучшения качества изображения цифровой рентгенографии транспортных средств при определенной скорости сканирования мы предложили подход (VDR-CNN) для уменьшения или устранения шума изображения, который представляет собой сверточную нейронную сеть (CNN) с остаточным обучением. Изображения высокого качества, полученные при низкой скорости сканирования системы, служили исходным изображением для VDR-CNN, а низкокачественный аналог, соответствующий высокой скорости сканирования, служил входом. Тогда два упомянутых выше изображения составляют обучающую пару.При обучении этой сети с помощью набора обучающих пар функция отображения повышения качества изображения будет автоматически изучена, так что восстановленное изображение может быть получено от низкокачественного аналога через обученную VDR-CNN. Кроме того, этот метод позволяет избежать трудностей при построении и анализе сложной модели ухудшения изображения. Серия экспериментов была проведена с помощью системы контроля 60 Co, разработанной Институтом ядерных и новых энергетических технологий Университета Цинхуа.Экспериментальный результат показывает, что этот метод достиг удовлетворительных результатов в шумоподавлении и сохранении деталей изображений и превосходит алгоритм BM3D как с точки зрения улучшения качества изображения, так и скорости обработки. Таким образом, предлагаемый метод улучшает качество изображения цифровой рентгенографии транспортных средств и доказал свою эффективность по сравнению с традиционными методами. See3CAM_CU130 MJPEG Улучшение качества изображения Один из наших клиентов, использующих See3CAM_CU130, оценивал качество изображения с камеры в соответствии с требованиями своего приложения, сделав несколько фиксированных тестовых диаграмм. После захвата изображения следующей диаграммы он был недоволен качеством в режиме MJPEG See3CAM_CU130. Мы взяли исходную диаграмму из его блога и попытались сделать то же самое изображение в формате MJPEG. Мы также обнаружили ту же проблему, с которой столкнулся клиент. Найдите изображение ниже с зубчатыми наклонными краями. Рис. 1. Изображение 13MP MJEPG с неровными краями Дополнительные сведения об этой проблеме см. в этом блоге. www.voxel.at/voxel/blog/e-con-systems-13mpixel-usb-модуль Мы подозревали, что эта проблема может быть связана со сжатием JPEG. Следовательно, мы проверили захват тех же изображений в YUV и, неудивительно, мы смогли получить изображение хорошего качества, как показано ниже. Рисунок 2: Изображение 13MP YUV без каких-либо артефактов Но заказчика интересовал только формат MJPEG с хорошим качеством изображения без зубчатых краев. Мы проверили нашего интернет-провайдера, что у нас есть возможности для повышения качества MJPEG за счет частоты кадров. Мы проверили у заказчика его предпочтения хорошего качества с меньшей частотой кадров. Поэтому мы настроили наш ISP MJPEG, чтобы получить максимальное качество, аналогичное несжатому выходу YUV. После настройки биннинга в ISP мы смогли получить изображение, похожее на изображение YUV, но с меньшей частотой кадров. Рис. 3: Изображение 13MP MJPEG с улучшенным качеством Найдите Ниже приведена статистика, показывающая снижение частоты кадров после повышения качества изображения. 13MP MJPEG   USB 3.0   Низкое качество   20 кадров в секунду   Высокое качество   12 кадр/с Вот сообщение от клиента об улучшении качества изображения. www.voxel.at/voxel/blog/e-con-systems-13mpixel-camera-update Клиенты, которые приобрели See3CAM_CU130, могут написать по адресу [email protected], если они заинтересованы в обновлении прошивки для улучшения качества изображения 13MP MJPEG. Прабу является техническим директором и руководителем отдела продуктов для камер в компании e-con Systems и имеет более чем 15-летний опыт работы в сфере встроенного машинного зрения. Он обладает глубокими знаниями в области USB-камер, встроенных камер технического зрения, алгоритмов машинного зрения и ПЛИС. Он создал более 50 решений для камер, охватывающих различные области, такие как медицина, промышленность, сельское хозяйство, розничная торговля, биометрия и многое другое.Он также имеет опыт разработки драйверов устройств и разработки BSP. В настоящее время внимание Prabu сосредоточено на создании решений для интеллектуальных камер, которые поддерживают приложения нового поколения на основе искусственного интеллекта. Взаимосвязь качества изображения и разрешения изображения | Винсент Табора | High-Definition Pro Говоря о качестве изображения, часто упоминается разрешение. Разрешение, конечно, относится к размеру изображения, измеренному в пикселях (элементах изображения). Когда вы умножаете ширину и высоту разрешения изображения, это дает общее количество пикселей в изображении. Качество означает представление деталей изображения, хранящихся в пикселях, таких как цвет, тени, контрастность и т. д. Я слышал, как некоторые люди объясняют, что более высокие разрешения улучшают качество изображения. Это означает, что , если у вас есть снятое изображение с низким разрешением , увеличение его разрешения также повысит его качество .Действительно ли это улучшает качество изображения? Это исходное изображение с реальным размером разрешения 1280 x 960 пикселей. У меня есть фотография, снятая камерой с разрешением 1280 x 960 пикселей. Исходное изображение отображается вместе с увеличенным изображением 646%. Изображение в исходном разрешении отображается слева, увеличено справа. Щелкните изображение, чтобы увеличить его. При увеличении детали все еще заметны, чтобы показать сцену. Хотя изображение становится более пиксельным и размытым по мере увеличения изображения, качество по-прежнему выглядит хорошо, хотя и не так хорошо. Будет ли качество деталей изображения намного лучше, если мы увеличим его разрешение? Теперь исходное изображение будет увеличено до разрешения 3800 x 2850 пикселей. При этом используется алгоритм бикубической интерполяции с разрешением 300 PPI. Это изображение будет отображаться с увеличением 646%. Изображение с увеличенным разрешением отображается слева, увеличено справа. Щелкните изображение, чтобы увеличить его. Само качество не показывает никаких улучшений при увеличении разрешения.Хотя в максимальном разрешении он выглядит нормально, когда вы начинаете увеличивать масштаб, качество на самом деле страдает. Он выглядит более грязным и размытым. Цвета также выглядят более блеклыми, а сцена выглядит менее последовательной. Изображение, снятое с более низким разрешением, не улучшит качество при масштабировании до более высокого разрешения. То есть разрешение изображения не определяет качество изображения? Разрешение и качество зависят от определенных факторов. Чтобы лучше понять это, цифровые изображения, снятые электронными датчиками (в зеркальных и беззеркальных камерах), используют так называемый растровый формат .Растровый формат создает изображения с использованием пикселей (в цифровом изображении) или точек (при печати цифровых изображений). Растровые файлы создаются и хранятся на диске, который можно ретушировать с помощью программного обеспечения для редактирования фотографий. Растровые файлы (RAW) впоследствии могут быть сжаты для уменьшения размера файла (JPEG), но с компромиссом в деталях. После захвата изображения в растровом формате все детали сохраняются в пикселях изображения. Таким образом, вы действительно не можете добавить новые детали для улучшения качества изображения, увеличив его до более высокого разрешения.Вместо этого вы фактически добавляете больше существующей информации, уже сохраненной в пикселях исходного изображения, путем дублирования соседнего или ближайшего пикселя. Например, если пиксель, захваченный в исходном изображении, имеет значение RGB «39,48,43», оно останется таким же при масштабировании изображения. Никакая новая информация не фиксируется вообще. По этой причине профессиональные фотографы и опытные специалисты по обработке изображений предпочитают работать с изображениями с более высоким разрешением, так как в них больше пикселей, которые хранят больше информации.Больше информации означает больше деталей, поэтому качество изображения намного лучше, чем изображение с более низким разрешением. Это проявляется в их работе, поэтому, если это делается на коммерческой основе, важно иметь изображение самого высокого качества. Если фотограф снял изображение с разрешением 8 МП вместо 32 МП, оно будет выглядеть не так хорошо, когда дело доходит до печати, но это может не иметь значения для Интернета. Это связано с тем, что большая часть веб-контента, например изображения, не отображается в полном разрешении, поэтому разница не будет заметна. Хотя при печати качество заметно.Вот почему издатели предъявляют фотографам определенные критерии, когда речь идет о разрешении и качестве изображения. Измерение качества изображения Разрешение определяется соотношением пикселей к размеру изображения. Это измеряется в PPI (пикселей на дюйм) . Изображение с высоким разрешением обычно имеет больше пикселей на каждый квадратный дюйм изображения. Это измеряется, когда количество диагональных пикселей берется как пропорция длины диагональной линии, проходящей через изображение.Чем выше PPI, тем выше разрешение изображения, а это также означает, что выше качество изображения. Шаг точки — это мера, используемая для определения резкости изображения. Измеряется в миллиметрах (мм), и меньшее число означает более четкое изображение. Когда у вас более близко расположенные пиксели, изображение будет выглядеть намного четче. Шаг точки — это расстояние от центра одного пикселя до следующего пикселя. Меньший шаг точки считается лучшим качеством изображения в зависимости от его разрешения.Например, разрешение 1024 x 768 имеет шаг точки 0,297. Разрешение 3840 × 2400 имеет шаг точки 0,125. Последний будет намного резче первого, а значит, будет иметь лучшее качество изображения. Сжатие — еще один фактор, определяющий качество. Изображение в исходном растровом формате называется файлом RAW. Файл RAW содержит изображение самого высокого качества, поэтому некоторые фотографы просто используют так называемый формат без потерь, чтобы сохранить качество изображения. Примером этого является формат файла TIFF, который также занимает больше всего места на диске.Формат JPEG, основанный на алгоритмах DCT (дискретное косинусное преобразование) , допускает дальнейшее сжатие (сжатие с потерями) изображения для уменьшения размера файла. Однако при сжатии изображения качество теряется. Чем сильнее сжато изображение, тем хуже сохраняется его качество. JPEG стал популярным для веб-контента на заре Интернета. Из-за меньшего размера файлов это позволяет веб-сайтам быстрее загружать контент при ограниченной пропускной способности. Показывает, как сжатие может повлиять на качество.Большее сжатие уменьшает размер файла, но вы получаете изображение более низкого качества. Это устройство, определяющее качество Наверное, это известно большинству людей. Камера Canon 5D Mark IV по умолчанию определенно будет снимать более качественные изображения по сравнению с обычной камерой смартфона. Технические характеристики камеры определяют качество на основе объектива, размера сенсора, разрешения изображения, функций прошивки, стабилизации изображения и процессора сигналов изображения. Во всяком случае, размер сенсора важен, потому что он отвечает за сбор света для создания изображения.Можно получать изображения с высоким разрешением, как на камерах смартфонов. Однако качество эквивалентной зеркальной фотокамеры будет не таким высоким, поскольку размер сенсора смартфона меньше. Свет должен быть правильным Освещение — это то, что может не учитываться в качестве изображения, но оно так же важно, как и камера. Вам нужен свет для создания изображений. Изображения самого высокого качества, снятые такими великими фотографами, как Энни Лейбовиц, Ансель Адамс и Херб Риттс, имеют одну общую черту — хорошее освещение.Какой бы качественной ни была камера, при плохом освещении вы не получите качественные изображения. Плохо освещенные изображения ужасно трудно редактировать, потому что некоторые детали не могут быть восстановлены из теней и зернистых областей. Недостаток света также приводит к размытым изображениям, которые не являются четкими и детализированными. Цвета также страдают при плохом освещении, что снижает общее качество изображения. Преднамеренная съемка изображения даже при плохом освещении может быть истолкована как художественная, но это больше для творческих целей, а не для лучшей практики. Это также зависит от дисплея Великолепный дисплей, который может воспроизводить изображение, также, вероятно, является наиболее важным, когда речь идет о просмотре изображения в самом высоком качестве. Дисплей 4K по сравнению со стандартным дисплеем VGA — это сравнение дня и ночи. Когда вы пытаетесь просмотреть свое 32-мегапиксельное изображение на VGA-дисплее, вы не получите хорошего качества. Таким образом, это показывает, что даже изображения с высоким разрешением могут иметь низкое качество, если ваш дисплей плохой. Вы также не увидите изображение в 1 МП лучше на дисплее 4K.Вот почему в студиях постпродакшна редакторам требуются лучшие дисплеи с разрешением 5K и выше, чтобы производить контент самого лучшего и самого высокого качества. Ответ Поначалу это может сбить с толку, но давайте разберем то, что обсуждалось до сих пор. Разрешение и качество изображения напрямую связаны со временем захвата изображения (без публикации). Например, если вы снимаете в высоком разрешении, вы получаете изображение высокого качества. Разрешение изображения и качество изображения не связаны при редактировании изображения. Например, масштабируя изображение с низким разрешением, вы не улучшите его качество. Тип носителя, используемого для показа изображения, очень важен. Самое высокое качество лучше всего смотреть на дисплее с высоким разрешением (например, на мониторе компьютера, телевизоре, киноэкране). Опубликованные изображения на печати выглядят лучше всего при самом высоком доступном разрешении. Изображения с низким разрешением, отображаемые на дисплее с высоким разрешением, точно не будут выглядеть намного лучше.Изображения с низким разрешением будут хорошо отображаться в Интернете, но не в печати. Сжатие файлов изображений приводит к потере качества. Общее качество изображения определяется камерой или устройством захвата изображения. Хорошее освещение, более высокое качество. Плохое освещение, низкое качество. Сейчас разрабатываются новые алгоритмы, которые могут масштабировать изображение и в то же время добавлять «новые» детали для улучшения качества изображения. Используя методы искусственного интеллекта Machine Learning , исследователи тестируют алгоритмы визуализации, использующие методы Deep Convolutional Neural Networks , которые используют супермасштабирование . Вскоре это может стать нормой, и в этом случае увеличение разрешения изображения действительно улучшает качество изображения. Для обычного изображения (без участия ИИ) качество изображения по-прежнему во многом определяется в момент захвата, и его качество будет зависеть от технических характеристик камеры (например, разрешения изображения, размера сенсора и т. д.). Программное обеспечение для улучшения качества видео «Video Enhance AI» от AI Программное обеспечение для улучшения качества видео с помощью ИИ на сайте Unipos Video Enhance AI Добавлена ​​страница. Video Enhance AI — это программное обеспечение для улучшения качества видео, использующее технологию искусственного интеллекта. Благодаря использованию временной информации нескольких кадров в процессе улучшения качества видео, который является более сложным, чем фотографии и изображения, основными функциями Video Enhance AI являются «масштабирование: высокое разрешение» и «удаление». Высококачественные результаты: удаление шума, деинтерлейсинг: деинтерлейсинг и восстановление: восстановление достигнуто. Основные функции/возможности Увеличение масштаба Функция масштабирования, которая преобразует разрешение существующих видеоданных в более высокое разрешение. Благодаря добавлению четкой и естественной детализации видео SD (720 x 405) можно масштабировать до 4K (3840 x 2160) и даже до 8K (7680 x 4320). Шумоподавление Функция, удаляющая шумы и частицы и воспроизводящая реалистичные детали изображения. Свести к минимуму мерцание и другие временные артефакты, вызванные покадровым шумоподавлением. Деинтерлейсинг Возможность использовать глубокое обучение для преобразования чересстрочного видео в прогрессивное с сохранением четкости изображения. Значительно уменьшает визуальные артефакты по сравнению с традиционным деинтерлейсингом. Восстановление Возможность естественного восстановления старых видео без добавления визуальных артефактов. Восстанавливает реалистичные детали и удаляет артефакты сжатия из старых и поврежденных источников. Другие характеристики и функции см. здесь (страница производителя) Другое программное обеспечение Мы также используем программное обеспечение для улучшения качества «изображения», разработанное Topaz Labs, которое также использует технологию искусственного интеллекта. Гигапиксельный AI Программное обеспечение, позволяющее увеличить масштаб фотографий до 600 % при сохранении идеального качества изображения Страница сведений о производителе DeNoise AI Программное обеспечение, которое устраняет шум изображения и восстанавливает четкие детали с помощью инструментов шумоподавления на основе ИИ Страница сведений о производителе Заострить AI Программное обеспечение для повышения резкости изображения, позволяющее создавать фотографии в фокусе Страница сведений о производителе * Отличный пакет, включающий 3 продукта Image Quality Bundle Также есть. No related posts. alexxlab Разное Простые раскраски для детей 2 лет: развиваем мелкую моторику и творческие способности alexxlab 24.11.2024 0 Разное Почему грудничок психует во время кормления: причины и решения alexxlab 23.11.2024 0 Разное Кишечная инфекция при беременности: причины, симптомы, лечение alexxlab 19.11.2024 0 Разное Компот из чернослива для грудничка: польза, рецепты и советы по приготовлению alexxlab 17.11.2024 0 Разное Двойня: особенности родов и выбор между естественными и кесаревым сечением alexxlab 16.11.2024 0 Разное Физиологический насморк у грудничка: симптомы, причины и особенности alexxlab 15.11.2024 0 Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт