Способы улучшения качества снимков
Автор: Трушин Антон Александрович
Рубрика: Информатика и вычислительная техника
Статья в выпуске: 2, 2021 года.
Бесплатный доступ
Рассматриваются существующие на данный момент способы и методы улучшения качества снимков, позволяющие восстанавливать искаженные изображения. Описан способ работы пленоптической камеры. Особое внимание уделено способу обхода ограничения в виде маленького размера матрицы - стекингу.
Стекинг, буфер, вычислительная фотография, вычислительная обработка, вычислительная подсветка, зум
Короткий адрес: https://sciup.org/148321553
IDR: 148321553 | DOI: 10.25586/RNU.V9187.21.02.P.111
Текст научной статьи Способы улучшения качества снимков
Вычислительная фотография
Вычислительная фотография относится к цифровым методам захвата и обработки изображений, которые используют цифровые вычисления вместо оптических процессов [3]. Вычислительная фотография может улучшить возможности камеры или представить функции, которые не были возможны при съемке на пленку, а также снизить стоимость

Современные тенденции развития компьютерных и информационных технологий
Трушин Антон Александрович магистрант Российского нового университета, администратор видеоконференцсвязи. Сфера научных интересов: администрирование информационных систем. Автор 1 опубликованной научной работы.

Рис. 2. Пример применения HDR-технологии для фотографии
HDR (High Dynamic Range – высокий динамический диапазон) – технология расширения так называемого динамического диапазона [7], от которого зависит, насколько точно камера передает на фотоснимках все тона, способна ли она воспроизвести самые светлые и самые темные тона (тени).
Пленоптическая камера
Пленоптическая камера была изобретена в 1994 г. и собрана в 2004 г. в Стэнфорде. В 2012 г. была выпущена первая потребительская пленоптическая камера Lytro. С похожими технологиями сейчас активно экспериментирует индустрия VR (виртуальная реальность, virtual reality) [1].
От обычной камеры пленоптическая камера отличается лишь одной модификацией – матрицей, накрытой сеткой из линз, каждая из которых покрывает несколько реальных пикселей (рис. 3).
Если правильно рассчитать расстояние от сетки до матрицы и размер диафрагмы, в итоговом изображении получатся четкие кластеры из пикселей – мини-версии оригинального изображения (рис. 4).
Пленоптические камеры используют новые оптические элементы для захвата трехмерной информации о сцене, которую затем можно использовать для получения трехмерных изображений, увеличения глубины резкости и избирательной дефокусировки (или постфокусировки). Увеличенная глубина резкости снижает потребность в механических системах фокусировки. Все эти функции используют методы компьютерной визуализации.
Способы улучшения качества снимков

МАТРИЦА
Рис. 3 . Структура пленоптической камеры

Рис. 4. Кластеры из пикселей
Примерами таких методов являются:
-
• масштабирование изображения;
-
• сжатие динамического диапазона (то есть отображение тона);
-
• управление цветом;
-
• завершение изображения (так называемое заполнение отверстий);
-
• сжатие изображения;
-
• цифровые водяные знаки;
-
• эффекты художественного изображения.
В таблице 1 описаны особенности компьютерной визуализации.
Современные тенденции развития компьютерных и информационных технологий
Таблица 1
Особенности компьютерной визуализации
Особенность |
Описание |
Влияние на фотографию |
Вычислительная фотография может позволить любителям создавать снимки, сопоставимые с качеством профессиональных, но в настоящее время данное оборудование не превосходит по качеству оборудование профессионального уровня |
Вычислительная подсветка |
Управление освещением на фотографии в структурированной форме, а затем обработка захваченных изображений для создания новых изображений. Приложения включают в себя повторную подсветку изображений, улучшение изображений, размытие изображений, восстановление геометрии/материалов и др. Для получения изображений с высоким динамическим диапазоном используются различные изображения одной и той же сцены для расширения динамического диапазона. Другие примеры включают обработку и объединение изображений с разным освещением одного и того же объекта («световое пространство») |
Вычислительная обработка |
Обработка оптически не кодированных изображений для создания новых изображений. Ранняя работа с компьютерным зрением – детекторы, сочетающие в себе распознавание и обработку, как правило, аппаратную, например двоичный датчик изображения |
Хотя компьютерная фотография является в настоящее время узнаваемой фразой в компьютерной графике, многие из ее методов впервые появились в литературе по компьютерному зрению либо под другими именами, либо в статьях, направленных на трехмерный анализ формы изучаемых объектов.
Соединение информации с разных фотографий в одну. Стекинг
Смартфон непрерывно делает фотографии, но складывает их в цикличный буфер, таким образом, появляется возможность, избирательно считывать со снимков, которые не стали окончательными, информацию и с помощью нее дополнять конечную фотографию. Это и есть технология скрытого стекинга, которая лежит в фундаменте вычислительной фотографии.
Благодаря непрерывной цикличной съемке камера смартфона может делать моментальные снимки сразу после прикосновения к кнопке спуска затвора. Дело в том, что фотография, которая в итоге получается, уже была в буфере, и при нажатии на спуск затвора смартфону приказано просто вытащить ее оттуда и сохранить [2].
Понимание того, что камера смартфона снимает непрерывно, позволит в дальнейшем понять базу, на которой строится 90% вычислительной фотографии, и называется она «стекинг» (рис. 5).
В таблице 2 рассмотрены возможности, которые может предложить стекинг, и какую пользу от него можно ожидать.
Способы улучшения качества снимков

Рис. 5. Стекинг
Таблица 2
Возможность |
Описание |
Увеличение детализации |
Рука фотографа при съемке со смартфона неизбежно дрожит. В случае с вычислительной фотографией это даже плюс, потому что происходит небольшой сдвиг, который в результате стекинга улучшает детализацию изображения (получается органический Pixel Shifting). Гораздо более привычным примером увеличенной детализации будет не микро-, а макросдвиг, например такой, который позволяет из полученных снимков собрать панораму. В самом деле, любая панорама в итоге будет более детализирована, чем если бы съемка осуществлялась на сверхширокоугольный объектив |
Расширение динамического диапазона |
Если есть возможность сделать несколько снимков с разной экспозицией, то в дальнейшем мы можем совместить полученные снимки и лучше проявить детали в темных и засвеченных областях |
Увеличение глубины резко изображаемого пространства |
Если фокусироваться в разных точках и сделать несколько снимков, то можно значительно расширить глубину резкого изображаемого пространства (ГРИП) |
Снижение шумов |
Склейка только той информации из кадров, которая получилась заведомо без шумов. В итоге конечное изображение выйдет в целом бесшумным |
Симуляция съeмки с длинной выдержкой |
Способ, при котором серия снимков с короткой выдержкой создает эффект длинной выдержки. Например, этим способом можно «нарисовать» звездные тропы |
Возможности стекинга
Способы улучшения качества снимков, снятых камерами смартфонов
Компенсировав размер матрицы стекингом, разработчики смартфонов мало продвинулись бы в улучшении фотографий, не придумав решение проблемы с оптикой, так как от нее зависят художественные свойства картинки [4]:
-
• передача объема;
-
• микроконтраст;
-
• рисунок в зоне нерезкости.
Современные тенденции развития компьютерных и информационных технологий
Сенсоры лишь регистрируют пропущенный через линзу пучок света [8], причем если они, как и положено микроэлектронике, совершенствуются с каждым годом, то оптическое приборостроение – это более консервативная отрасль. Светосила и «воздушность» картинки прямо зависят от количества используемого стекла, а увеличение максимальной диафрагмы с f/2,0 до f/1,4 дает двукратную прибавку к весу и габаритам.
Поэтому телефонные линзы априори не выдерживают сравнения с полноценными объективами. Здесь смартфонам и потребовалась многокамерность – для стекинга хватило бы одного фотомодуля. Надо заметить, что попытки «клонировать» тыльную камеру предпринимались еще в 2007 г. (первая подобная модель была разработана в компании Samsung) с целью съемки 3D-фото. Но функция оказалась бесполезной, и полноценное наступление девайсов началось лишь спустя 10 лет.
При этом назначение нескольких камер изменилось. Они обеспечивают съемку с разным углом обзора. Стандартная «триада» объективов – штатный с фокусным расстоянием (ФР) 20–25 мм в пересчете на полнокадровую матрицу, широкоугольный (12–15 мм) и «дальнобойный» (50 мм).
Есть и другие вариации. Так, компания Apple остановилась на двух камерах, лишь поменяв в iPhone дополнительный модуль с телеобъектива на широкоугольный. Китайские компании все чаще практикуют расширенный набор: в смартфоне компании Xiaomi – это главная линза (25 мм), портретная (50 мм), широкоугольная (13 мм) плюс специальные модули для зума и макросъемки. С такими характеристиками нет необходимости во внешних накладных объективах, которые были популярны в 2010–2020 гг., – аксессуар остался на обочине прогресса.
Но главная ценность многокамерных устройств в том, что их камеры могут захватывать изображение одновременно, помогая друг другу. Сообща мини-линзы пропускают больше света, чем каждая в отдельности, симулируя дорогую оптику с широкой диафрагмой. По сравнению с первым вариантом реализации этого принципа (в смартфоне HTC 2014 г.) сегодняшние аппараты продвинулись далеко вперед.
К примеру, у смартфонов от компании Huawei картинка запечатлевается двумя матрицами – цветной и черно-белой. Дело в том, что фотодатчики могут уловить только интенсивность потока фотонов, но не информацию о цвете (длину световой волны). Поэтому во всех фотоаппаратах матрица накрыта разноцветным фильтром, где каждому пикселю соответствует один из трех основных цветов – зеленый, красный или синий (по аналогии с тремя видами колбочек в человеческом глазу, воспринимающих определенную часть цветового спектра). Таким образом, пиксели изначально окрашиваются только в три цвета, затем путем усреднения данных соседних пикселей они смешиваются, восстанавливая весь цветовой спектр, а часть фотонов, не соответствующих заданной длине волны, отсекается. Итог – потеря света. Поэтому у смартфонов Huawei один сенсор отвечает за цвет, а черно-белый, не имеющий над собой фильтра, ловит максимум фотонов: после склейки получается более яркая и четкая картинка.
Также мобильные бренды решили вопрос с оптическим зумом, убрав выдвижные объективы, как у смартфонов Samsung начала 2010-х: только «умное» объединение изображений. Одновременная съемка с двух фикс-объективов – 25 и 50 мм – покрывает фокусные расстояния между ними, обеспечивая двукратный зум без потери качества. Более
Способы улучшения качества снимков радикальный вариант представлен в одном из смартфонов Huawei, где телеобъектив на 125 мм и пятикратный оптический зум. По всем законам оптики такое приближение требует выезжающего из корпуса объектива, однако китайские компании смогли укомплектовать все в тонкий корпус за счет перископической конструкции линзы.
Возможное практическое применение методов
Способы и методы, используемые вычислительной фотографией, могут быть применены для улучшения качества получаемых снимков при съемке искусственным спутником поверхности Земли [5]. Учитывая, что на спутники априори ставится дорогая по стоимости и высококачественная оптика, ее сочетание со способами и методами вычислительной фотографии должны довести качество получаемых снимков до фантастически высокого уровня.
Например, фотокамера, установленная на спутнике, может непрерывно и с большой частотой делать снимки и затем, применяя стекинг, соединять информацию с разных фотографий одной и той же поверхности в одну, а применение технологии HDR может позволить дополнительно улучшить качество снимка. При этом фотокамера спутника должна делать фотографии с большой частотой [6], достаточной, чтобы за одну секунду получалось больше одной фотографии одной и той же поверхности.
Заключение
На протяжении истории каждая человеческая технология становилась более совершенной, как только переставала копировать живые организмы. Сегодня тяжело представить автомобиль с суставами и мышцами вместо колес. Самолеты с фиксированными крыльями летают со скоростью 800+ км/ч – птицы машут и завидуют. Аналогов компьютерному процессору вообще не существует в природе.
Самое интересное то, чего нет в этом списке, – матрицы фотоаппаратов: мы до сих пор не придумали ничего лучше, как имитировать структуру глаза, например объектив-хрусталик и набор RGB-колбочек, как у сетчатки.
Компьютерная фотография добавила к этому процессу «мозг» – процессор, который обрабатывает визуальную информацию, не просто считывая пиксели через зрительный нерв, но и дополняя картинку на основе своего опыта. Да, сегодня это открывает нам кучу возможностей, но есть подозрение, что мы все еще пытаемся «махать крыльями в перьях» вместо того, чтобы пойти и изобрести самолет, который оставит позади все эти затворы и диафрагмы.
Список литературы Способы улучшения качества снимков
- Вычислительная фотография. Будущее фотографии - это код / Вастрик.ру [Электронный ресурс]. - URL:https://vas3k.ru/blog/computational_photography/(дата обращения: 04.05.2021).
- Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Изд. 3-е, испр. и доп. М.: Техносфера, 2019. 1104 с.
- Зуйкова А. Что такое вычислительная фотография / РБК [Электронный ресурс]. - URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/5fdbb4d29a7947baa9106733 (дата обращения: 04.05.2021).
- Коробейников А.Г., Федосовский М.Е., Алексанин С. А. Разработка автоматизированной процедуры для решения задачи восстановления смазанных цифровых изображений // Кибернетика и программирование. 2016. № 1. C. 270-291.
- Обработка цифровых снимков в ДЗЗ (дистанционном зондировании Земли) / Хабр [Электронный ресурс]. - URL: https://habr.com/ru/post/210810/(дата обращения: 04.05.2021).
- Седунов Б.И. Моделирование ПЗС-формирователя сигналов изображений со сверхразрешением // Вестник РосНОУ. Серия "Сложные системы: модели, анализ, управление". 2019. Вып. 4. С. 23-34.
- Cho S., Lee S. Fast Motion Deblurring // ACM Transactions on Graphics. 2009. Vol. 28, iss. 5. Pp. 1-8. DOI: 10.1145/1618452.1618491
- Fergus R., Singh B., Hertzmann A., Roweis S.T. et al. Removing Camera Shake from a Single Photograph // ACM Transactions on Graphics. 2006. No. 25. Pp. 787-794. DOI: 10.1145/1179352.1141956