छवियों से दाग कैसे निकालें?

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मेरी यह बेहद विकृत और दागदार छवि है

क्या इस दाग को हटाना संभव है? क्या छवि को मदद करने में मदद मिल सकती है?

कृपया सहायता कीजिए

संपादित करें: एक और छवि

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अनिसोट्रोपिक विसरण को लागू करने और छवियों के साथ छवि का प्रतिनिधित्व करने के बाद (MATLAB)

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मैंने कोशिश की inpainting लेकिन परिणाम काफी अच्छा नहीं है

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वहाँ वैसे भी मैं इस उत्पादन में सुधार कर सकता है?

image-processing matlab image

— vini
स्रोत

ठीक है कि छवि प्रसंस्करण क्या है जो मेरे लिए एक कंप्यूटर बनाने के बारे में है

— vini

आपकी छवि में दाग स्पष्ट रूप से ध्यान के एक अलग तल पर हैं। इसलिए, मैं इस बारे में सोचूंगा कि फोकस विमानों द्वारा छवि को कैसे विघटित किया जाए। थोड़ी सी अशुभता में फेंको और तुम्हें किया जाना चाहिए :)

— एमरे

@vini क्या आपके पास कई चित्र हैं या यह केवल एक है? मैं मैन्युअल रूप से मास्क बनाकर और बेहोश करके "अच्छे" परिणाम प्राप्त कर सकता हूं। क्या वह समाधान है जिसमें आपकी रुचि होगी?

— लोरम इप्सम

तुम सिर्फ खिड़कियां साफ नहीं कर सकते?

— एंडोलिथ

चित्र दोहरे उजागर होने के साथ-साथ दागदार भी लगते हैं। क्या यह मामला है?

— चारण

यह एक पूर्ण और कुरकुरा जवाब नहीं है, लेकिन मैं आपके साथ लड़ने के लिए कम से कम कुछ दृष्टिकोण के साथ आपको छोड़ रहा हूं। (यदि आपके पास परिणाम हैं तो मुझे यह जानकर बहुत खुशी होगी)।

इन सवालों पर एक नज़र:

छवि से चकाचौंध
को हटाना एक छवि में चकाचौंध और चमक को कैसे निकालना है (छवि प्रीप्रोसेसिंग)?

वे अनिवार्य रूप से उसी समस्या को हल करने की कोशिश कर रहे हैं।

समस्या के दो भाग हैं,

ए। मौके की पहचान / दाग b। रोड़ा के स्थान पर दाग की जगह क्या होगा।

प्रश्न की प्रकृति सटीक समस्या को हल करने की कोशिश कर रही है (कुछ अर्थों में)।

यह मामूली बात नहीं है। हालांकि, दोनों सवालों में कुछ अनोखे पैटर्न हैं जिनका आप फायदा उठा सकते हैं।

सभी मामलों में, सुपरइम्पोजिंग तत्व जिसे यहां (दाग, चकाचौंध, उज्ज्वल स्थान) के रूप में हटाने की आवश्यकता होती है, ओवरले में एक विशिष्ट और विशिष्ट रंग / रंग होता है जो खुद को नियमित वस्तुओं / दृश्य से अलग करता है।
ज्यादातर मामलों में, ओवरले का यह रंग / रंग नियमित दृश्य में मिट जाता है। वास्तविक परिणामी रंग बदलता है - हालाँकि, एकल तीव्रता और रंग को क्रमिक रूप से कम करने के साथ ओवरले को मॉडल करना बेहतर होता है इसलिए आप परिणामी पिक्सेल कह सकते हैं जहां देखी गई छवि है, और वांछित छवि मुक्त है। ध्यान दें, कि अल्फा पिक्सेल पर मनमाने ढंग से विविध हो सकता है, लेकिन ओवरले का लगभग स्थिर माना जाता है। और
$P [x, y] = (1 - α [x, y]) * S [x, y] + α [x, y] * O v e r l a y H u e$ $P[x,y] = (1-\alpha[x,y])*S[x,y] + \alpha[x,y] * OverlayHue$ $\tilde{S} [x, y] = (P [x, y] - O v e r l a y H u e * \tilde{α} [x, y]) / (1 - \tilde{α} [x, y])$ $\tilde S[x,y] = (P[x,y] - OverlayHue * \tilde \alpha[x,y])/(1-\tilde \alpha[x,y])$ $P[x,y]$ $S[x,y]$ $OverlayHue$ $\tilde S[x,y]$ $\tilde \alpha[x,y]$ संबंधित मात्रा के लिए आपके एल्गोरिथ्म द्वारा अनुमानित मूल्य हैं।
OverlayHue मूल्य स्वतंत्र रूप से मैन्युअल रूप से पिक्सेल क्षेत्रों में जहां दाग या फ़्लैश स्पष्ट रूप से हावी हो रहा विभाजन करके अनुमान लगाया जा सकता।
आप यह मान सकते हैं कि सभी चैनलों (यानी R, G, B) पर \ अल्फा [x, y] सुसंगत है। इसलिए आप निम्न घटकों की पहचान कर सकते हैं:
${\tilde{S}}_{R} [x, y] = (P_{R} [x, y] - O v e r l a y H u e_{R} * \tilde{α} [x, y]) / (1 - \tilde{α} [x, y])$ $\tilde S_R[x,y] = (P_R[x,y] - OverlayHue_R * \tilde \alpha[x,y])/(1-\tilde \alpha[x,y])$ ${\tilde{S}}_{G} [x, y] = (P_{G} [x, y] - O v e r l a y H u e_{G} * \tilde{α} [x, y]) / (1 - \tilde{α} [x, y])$ $\tilde S_G[x,y] = (P_G[x,y] - OverlayHue_G * \tilde \alpha[x,y])/(1-\tilde \alpha[x,y])$ ${\tilde{S}}_{B} [x, y] = (P_{B} [x, y] - O v e r l a y H u e_{B} * \tilde{α} [x, y]) / (1 - \tilde{α} [x, y])$ $\tilde S_B[x,y] = (P_B[x,y] - OverlayHue_B * \tilde \alpha[x,y])/(1-\tilde \alpha[x,y])$
आप देख सकते हैं कि जब 1 के करीब होता है, तो यह माना जाता है कि ओवरले पूरी तरह से दृश्य को बंद कर रहा है और इसलिए कोई भी अनुमान नहीं लगाया जा सकता है कि अच्छा हो सकता है, आपको इससे बचना चाहिए और समय के साथ इसे पुनरावृत्त करने के लिए कुछ संदर्भ मूल्य रखना चाहिए। $\alpha$ $\tilde S$
आपके पास अभी भी दुर्भाग्य से समीकरण की तुलना में अधिक चर हैं, और यह पिक्सेल की भौतिक प्रकृति के कारण है। एक दिया रंग पिक्सेल की अपनी संपत्ति के कारण या दाग / चकाचौंध के कारण हो सकता है। सर्वश्रेष्ठ शर्त यह है कि आप पहचाने गए पिक्सल से शुरू करते हैं जहां आप जानते हैं कि 1 है और फिर क्रमिक रूप से घटते हुए लिए अनुमान को धीरे-धीरे कम करना है। कुछ पुनरावृत्तियों पर आप पैटर्न पा सकते हैं। $\alpha$ $\alpha$
इसके अलावा, अंतिम रूप से शुद्ध काले धब्बों का अनुमान लगाने के लिए, आप पड़ोस के पिक्सल (यानी साथ-साथ पर भी स्मूथी कसना लागू कर सकते हैं । $\tilde S[x,y]$ $\tilde \alpha[x,y]$

यह सही समाधान नहीं हो सकता है, लेकिन पिक्सेल स्तर की कतरन या संतृप्ति के साथ खेलने आदि की तुलना में सबसे स्पष्ट से बेहतर हो सकता है। मैं ईमानदारी से अनुरोध करता हूं कि आप अपने अंत में यह कोशिश करें और हमें परिणाम दिखाएं (मेरा कार्यक्षेत्र इस समय एक गड़बड़ है, इसलिए मैं नहीं कर सका 'यह मत करो!)

उम्मीद है की यह मदद करेगा।

— दीपन मेहता
स्रोत