Обработка изображений в градиентной области - Gradient-domain image processing - Wikipedia

Обработка изображений в градиентной области, также называемый Редактирование пуассоновских изображений,[1] это тип цифровая обработка изображений который работает с различиями между соседними пикселями, а не непосредственно со значениями пикселей. Математически градиент изображения представляет производная изображения, поэтому целью обработки области градиента является создание нового изображения с помощью интеграция градиент, который требует решения Уравнение Пуассона.[2]

Обзор

Обработка изображений в области градиента - это двухэтапный процесс. Первый шаг - выбрать градиент изображения. Его часто извлекают из одного или нескольких изображений и затем модифицируют, но его можно получить и другими способами. Например, некоторые исследователи изучили преимущества рисования пользователями непосредственно в области градиента,[3] в то время как другие предлагали выборку градиента непосредственно с датчика камеры.[4] Второй шаг - решить уравнение Пуассона, чтобы найти новое изображение, которое может создавать градиент из первого шага. Точного решения часто не существует, потому что модифицированное поле градиента больше не консервативный, поэтому будет найдено изображение, максимально приближенное к желаемому градиенту.

Редактирование изображений

За редактирование изображений Для этого градиент получается из существующего изображения и изменяется. Различные операторы, такие как конечная разница или же Собель, можно использовать, чтобы найти градиент данного изображения. Затем этим градиентом можно напрямую манипулировать, чтобы произвести ряд различных эффектов, когда полученное изображение решено. Например, если градиент масштабируется равномерной константой, это приводит к простому фильтру повышения резкости. Улучшить фильтр резкости можно, только масштабируя градиент в областях, которые считаются важными.[2]Другое использование включает бесшовные сшивание изображений,[5] удаление лишних деталей с изображения,[1] нефотореалистичный рендеринг фильтры,[2] изображение снятие блокировки,[2]возможность беспрепятственно клонировать одну часть изображения на другую способами, которые трудно достичь с помощью обычных методов работы с изображениями,[1] и визуализация с высоким динамическим диапазоном[6]Эти методы редактирования области градиента также можно распространить на движущиеся изображения, рассматривая видеоклип как куб пикселей и решая трехмерное уравнение Пуассона.[7]

Клонирование бесшовных изображений

Цифровой композитинг - это обычная задача при редактировании изображений, при которой часть или вся фотография вставляется в другую. Традиционно это делается путем вставки значений пикселей из одного изображения в другое. Хорошо обученный художник может создать убедительную композицию, используя традиционные методы, но для этого обычно требуется трудоемкая цветокоррекция и вырезание маски. В качестве альтернативы вставка может выполняться в области градиента: если вставляются различия между пикселями, а не фактические значения пикселей, иногда для достижения чистого результата требуется гораздо меньше пользовательского ввода. В следующем примере демонстрируется использование обработки изображений в области градиента для бесшовной вставки из одного изображения в другое.

  • Входное изображение A

  • Входное изображение B

  • Модифицированный градиент. Это результат вставки градиента B на градиент A.

  • Реконструированный образ. Это результат решения уравнения Пуассона по модифицированному градиенту. Шов между двумя изображениями едва заметен.

  • Традиционная вставка домена изображения. Это результат вставки значений пикселей непосредственно из B в A. Есть очевидный шов.

Обратите внимание, что и рука, и глаз слегка изменили цвет на изображении, восстановленном по измененному градиенту. Это произошло потому, что решающая программа была настроена на поиск всего изображения. Однако можно добавить ограничения, чтобы решалась только вставленная часть, оставив остальную часть изображения без изменений. Также стоит отметить, что градиент, изображенный выше, представляет собой производную только одного цветовой канал (красный), и был визуализирован с использованием цветов, представляющих силу и направление градиента. На практике два оттенки серого изображения градиента находятся для каждого цветового канала, один из которых представляет изменение Икс а другой представляет изменение в у. Каждый цветовой канал определяется независимо при реконструкции окончательного изображения.

Рекомендации

  1. ^ а б c Перес, Патрик, Мишель Гангнет и Эндрю Блейк. «Редактирование пуассоновских изображений». Транзакции ACM на графике. Vol. 22. № 3. АСМ, 2003.
  2. ^ а б c d Бхат, Правин и др. «Gradientshop: среда оптимизации градиентной области для фильтрации изображений и видео». Транзакции ACM на графике 29.2 (2010): 10.
  3. ^ Макканн, Джеймс и Нэнси С. Поллард. «Рисование в градиентной области в реальном времени». Транзакции ACM на графике. Vol. 27. № 3. АКМ, 2008.
  4. ^ Тамблин, Джек, Амит Агравал и Рамеш Раскар. «Почему мне нужна градиентная камера». Компьютерное зрение и распознавание образов, 2005. CVPR 2005. Конференция компьютерного общества IEEE, посвященная. Vol. 1. IEEE, 2005.
  5. ^ Левин, Анат и др. «Бесшовное сшивание изображений в градиентной области». Компьютерное зрение-ECCV 2004. Springer Berlin Heidelberg, 2004. 377-389.
  6. ^ Фаттал, Раанан, Дани Лищински и Майкл Верман. «Сжатие высокого динамического диапазона в градиентной области». Транзакции ACM на графике. Vol. 21. № 3. АКМ, 2002.
  7. ^ Ван, Хунчэн и др. «Videoshop: новая структура для пространственно-временного редактирования видео в градиентной области». Графические модели 69.1 (2007): 57-70.