Восстановление расфокусированных и смазанных изображений.
На хабре наткнулся на интересную статью, про восстановление расфокусированных изображение.
Привлекло меня это тем, что данным способом можно попробывать компенсировать недостатки качества некоторых видеорегистраторов, а именно смазанные номера. Сомневаюсь, что в суде могут расценить такие восстановленные фотки, но по крайней мере можно будет попроывать установить владельца.
Под катом часть стать по тематике ресурса, а так же ссылка на саму статью.
Автор сравнивал свою программу с аналогами.
"Для чистоты эксперимента будем брать те рекламные изображения, которые приведены на официальных сайтах — так гарантируется, что параметры тех программ выбраны оптимальными (т.к. думаю, разработчики тщательно отбирали изображения и подбирали параметры перед публикацией в рекламе на сайте).
Итак поехали — восстановление смаза:
Берем пример с сайта Topaz InFocus www.topazlabs.com/infocus/_images/licenseplate_compare.jpg
Обрабатываем с вот такими параметрами:
и получаем такой результат:
Результат с сайта Topaz InFocus:
Результат весьма схожий, это говорит о том, что в основе Topaz InFocus используется похожий алгоритм деконволюции плюс постобработка в виде заглаживания-удаления шумов и подчеркивания контуров.
Примеров сильно дефокусировки на сайте этой программы найти не удалось, да и она не предназначена для этого (максимальный радиус размытия составляет всего несколько пикселей).
Можно отметить еще один момент — угол наклона оказался ровно 45 градусов, а длина смаза 10 пикселей. Это наводит на мысль о том, что изображение смазано искусственно. В пользу этого факта говорит и то, что качество восстановления очень хорошее."
Ссылка на статью
Привлекло меня это тем, что данным способом можно попробывать компенсировать недостатки качества некоторых видеорегистраторов, а именно смазанные номера. Сомневаюсь, что в суде могут расценить такие восстановленные фотки, но по крайней мере можно будет попроывать установить владельца.
Под катом часть стать по тематике ресурса, а так же ссылка на саму статью.
Автор сравнивал свою программу с аналогами.
"Для чистоты эксперимента будем брать те рекламные изображения, которые приведены на официальных сайтах — так гарантируется, что параметры тех программ выбраны оптимальными (т.к. думаю, разработчики тщательно отбирали изображения и подбирали параметры перед публикацией в рекламе на сайте).
Итак поехали — восстановление смаза:
Берем пример с сайта Topaz InFocus www.topazlabs.com/infocus/_images/licenseplate_compare.jpg

Обрабатываем с вот такими параметрами:

и получаем такой результат:

Результат с сайта Topaz InFocus:

Результат весьма схожий, это говорит о том, что в основе Topaz InFocus используется похожий алгоритм деконволюции плюс постобработка в виде заглаживания-удаления шумов и подчеркивания контуров.
Примеров сильно дефокусировки на сайте этой программы найти не удалось, да и она не предназначена для этого (максимальный радиус размытия составляет всего несколько пикселей).
Можно отметить еще один момент — угол наклона оказался ровно 45 градусов, а длина смаза 10 пикселей. Это наводит на мысль о том, что изображение смазано искусственно. В пользу этого факта говорит и то, что качество восстановления очень хорошее."
Ссылка на статью