वीनर फ़िल्टर का उपयोग करके धुंधली और ख़राब छवियों को पुनर्प्राप्त करें। C ++ OpenCV में कार्यान्वयन

डिफोकस और धुंधली छवियों को पुनर्स्थापित करने के बारे में लेख की निरंतरता में , मैं वीनर फिल्टर का उपयोग करके वास्तविक छवियों को पुनर्स्थापित करने के अपने परिणामों को साझा करना चाहता हूं। OpenCV 3.4 का उपयोग इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी के रूप में किया गया था। कैमरा एक Nikon D320 है, एक Nikon DX AF-S NIKKOR 18-105mm लेंस है, मैन्युअल रूप से किया गया, शूटिंग एक तिपाई के बिना की गई।

प्रतिक्षेपित छवि पुनर्प्राप्ति परिणाम

डिफोकसिंग के दौरान, त्रिज्या r के बेलनाकार बिंदु स्कैटरिंग फ़ंक्शन (PSF) द्वारा विकृत प्रणाली को अच्छी तरह से अनुमानित किया जाता है।

बेलनाकार PSF

नीचे एक ही वस्तु (पुस्तक पृष्ठ) की तीन वास्तविक विकृत छवियों को पुनर्स्थापित करने के परिणाम हैं। शूटिंग लगभग 50 सेमी की दूरी से एक तिपाई के बिना की गई थी। लेंस के डिफोकसिंग की डिग्री मैन्युअल रूप से फ्रेम से फ्रेम तक बढ़ गई थी। वीनर फ़िल्टर पैरामीटर आर और सिग्नल-टू-शोर अनुपात (एसएनआर) मैन्युअल रूप से इस तरह से चुना गया था ताकि बहाली की सबसे अच्छी दृश्य गुणवत्ता सुनिश्चित हो सके। बढ़त प्रभावों की क्षतिपूर्ति करने के लिए, किनारों पर छवि की चमक में एक क्रमिक कमी की जाती है।

छवि ए

छवि पुनर्प्राप्ति परिणाम A. r = 53, SNR = 5200

छवि बी

छवि बहाली परिणाम बी। आर। = 66, एसएनआर = 4400

छवि सी

छवि पुनर्प्राप्ति परिणाम C. r = 102, SNR = 7100

यह देखा जा सकता है कि महत्वपूर्ण चूक के साथ भी, पाठ की पठनीयता व्यावहारिक रूप से है
पूरी तरह से बहाल।

लाइसेंस प्लेटों की धुंधली छवियों की बहाली के परिणाम

छवि धुंधला तब होती है जब एक्सपोज़र के दौरान कैमरा और विषय एक दूसरे के सापेक्ष चलते हैं। केवल उस स्थिति पर विचार करें जब विषय स्थिर रूप से स्थिर कैमरे के सापेक्ष गतिशील हो। इस मामले में, विकृत करने वाली प्रणाली को PSF द्वारा एक खंड के रूप में अच्छी तरह से अनुमानित किया जाता है जिसे ऑब्जेक्ट की गति के साथ निर्देशित किया जाता है। ऐसा पीएसएफ दो मापदंडों द्वारा परिभाषित किया गया है: एल लंबाई और टीईटीए स्नेहन कोण।

रैखिक चिकनाई के साथ पीएसएफ

नीचे दो कारों की एक विकृत छवि है, जो अपर्याप्त रूप से कम जोखिम के साथ प्राप्त की जाती है, जिसके कारण ध्यान देने योग्य धुंधला दिखाई देता है।

दो कारों की विकृत छवि

नीचे वीनर फिल्टर का उपयोग करके दोनों कारों की संख्या को बहाल करने के परिणाम हैं। एल, टीईटीएए और एसएनआर मापदंडों को इस तरह से चुना गया था ताकि कार नंबर बहाली की सर्वोत्तम दृश्य गुणवत्ता सुनिश्चित हो सके।

एक उज्ज्वल कार नंबर बहाल करने का परिणाम। एल = 78, टीईटीए = 15, एसएनआर = 300

एक अंधेरे कार नंबर की बहाली का परिणाम। एल = 125, टीईटीए = 0, एसएनआर = 700

यह देखा जा सकता है कि महत्वपूर्ण स्नेहन के साथ भी, संख्याओं की पठनीयता को बहाल किया जा सकता है
कारों।

फ़िल्टरिंग एल्गोरिथ्म C ++ OpenCV में कंसोल एप्लिकेशन के रूप में लागू किया गया है।
स्रोत कोड नीचे दिए गए लिंक पर पाए जा सकते हैं।

https://github.com/VladKarpushin/out_of_focus_deblur/tree/full_color_version
https://github.com/VladKarpushin/motion_deblur
https://docs.opencv.org/4.0.0-alpha/de/d3c/tutorial_out_of_focus_deblur_filter.html
https://docs.opencv.org/4.0.0-alpha/d1/dfd/tutorial_motion_deblur_filter.html

साहित्य

1. आरसी गोंजालेज, आरई वुड्स। डिजिटल इमेज फंडामेंटल 1987।
2. IS ग्रुज़मैन, वी.एस. किरीचुक, वी.पी. कोशीख, जी.आई. पेरियाटागिन, ए.ए. स्पेक्टर। सूचना प्रणालियों में डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग। 2000।