Големи пробиви в автоматизираните технологии за размазване на изображения
Атмосферната мъгла представлява значително предизвикателство за фотографите, тъй като разпръсква и абсорбира светлина, изкривява цветовете, намалява яснотата и възпрепятства заснемането на изображения с висока разделителна способност. Съществуващите базирани на модели алгоритми за обезмасляване, макар и полезни в различни приложения като фотография, наблюдение и медицински изображения, не са лишени от своите ограничения. Старши учен Zhengguo Li от Института за инфокомуникационни изследвания (I2R) на A*STAR идентифицира две основни пречки, пред които са изправени настоящите златен стандарт алгоритми.
Ли обяснява, че една трудност се крие в способността на алгоритмите да правят разлика между истинските цветове и яркост на обектите и техните мъгливи изяви. Тази неяснота често води до загуба на детайли на обекта. Второто предизвикателство включва усилване на зърнистостта или шума в изображенията на небето, което се отразява на цялостното качество на изображението.
За да преодолее тези пропуски и да подобри автоматизираните работни потоци за отстраняване на замъгляване на изображения, Ли си сътрудничи с изследователи от Университета за наука и технологии в Ухан в Китай. Въз основа на алгоритъма за тъмни канали преди (DCP), те разработиха нов модел, наречен тъмно директно затихване преди (DDAP). Този нов подход имаше за цел да се справи с проблема с неяснотата, като значително намали объркването между обекти, скрити от мъгла, като същевременно запази ясни изображения на небето.
Внедряването на DDAP обаче доведе до въвеждането на нежелани визуални елементи в обработените изображения. За да се справят с този проблем, Ли и колегите му въведоха допълнителен алгоритъм, наречен усредняване на линията на мъглата. Чрез прилагане на претеглен направляван филтър за изображения с по-малък радиус, този допълнителен алгоритъм помогна за смекчаване на изкривяванията, причинени от DDAP.
За да се борят с проблема с шума, изследователите са включили в своя работен процес математически техники, известни като пирамиди на Лаплас и Гаус. Тези техники включват разделяне на изображението на слоеве, всеки от които представлява различни нива на разделителна способност. Това разделение позволява изолиране и ефективно премахване на шума, особено в небесните зони, което води до подобрена яснота.
Предложеният алгоритъм претърпя серия от експерименти, за да се сравни ефективността му със съществуващите методи за обезмасляване. The…
