क्या हम तकनीकी रूप से संयुक्त राष्ट्र की धुंधली छवियां कर सकते हैं?

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चूंकि छवियों को धुंधला करने के लिए एक एल्गोरिथ्म होता है, इसलिए इसके किसी भाग को मान्यता नहीं दी जा सकती है, तो क्या हम एल्गोरिथ्म और छवि की तुलना में अशुभ हिस्से को उल्टा कर सकते हैं?

क्या कोई ऐसा कार्यक्रम है जो पहले से ही ऐसा है, क्या यह निकट भविष्य में भी संभव है?

algorithms graphics

— mahen23
स्रोत

क्या आपका मतलब छवियों के पूर्ण अन-धुंधलापन में है, या बस इतना है कि आप बता सकते हैं कि सटीकता की एक उचित डिग्री के साथ क्या कुछ था?

— rjzii

बस इतना है कि आप बता सकते हैं कि कुछ सटीकता के साथ क्या था

— mahen23

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खैर ... मुझे लगता है कि यह इस बात पर निर्भर करता है कि कुछ क्या है और यह कितना धुंधला है। तो जवाब है ... शायद! तकनीकी विवरण के लिए @Greg जैक्सन का जवाब देखें।

— FrustratedWithFormsDesigner

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आप इस क्लासिक Stackoverflow प्रतियोगिता में दिलचस्पी ले सकते हैं: stackoverflow.com/questions/891643/…

— MatrixFrog

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हॉलीवुड इसे साबित करता है! youtube.com/watch?v=3EwZQddc3kY&t=0m11s

— थॉमस ईडिंग

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Deconvolution ( यहां भी देखें और यहां देखें ) आंशिक रूप से एक फोटो को दुर्बल कर सकता है। वहाँ बहुत सारे सॉफ्टवेयर है जो इसे लागू करते हैं, और कॉलेज में मैंने जो इमेज प्रोसेसिंग क्लास ली थी, उसमें यह काफी बुनियादी एक्सर्साइज़ भी थी। यह पूरी तरह से धुंधलापन को उल्टा करना संभव नहीं है, क्योंकि यह हानिपूर्ण है, लेकिन बहुत सारी जानकारी बहाल की जा सकती है ( यहां भी देखें (पीडीएफ))।

एक गति धुंधली तस्वीर को किसी चीज़ से पुनर्स्थापित करना आसान होगा जो केवल फोकस से बाहर है, हालांकि दोनों को एक हद तक बहाल किया जा सकता है।

— ग्रेग जैक्सन
स्रोत

हां, मैंने फोकस मैजिक नामक एक सॉफ्टवेयर की कोशिश की, लेकिन मुझे इसके साथ और अधिक खेलने की जरूरत है।

— महेन

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जब लागू सजा परिमित होती है और मार्जिन संरक्षित होता है (यानी छवि को अदम्य रूप से बढ़ने दिया जाता है), तो क्या यह पूरी तरह से पुनर्जीवित ऑपरेशन है?

— दाखलता

@vines: मैं ईमानदार रहूंगा, यह बहुत लंबा हो चुका है क्योंकि मैंने आपको एक अच्छा जवाब देने के लिए इस सामान के साथ निपटा दिया है। मेरी आंत कहती है कि नहीं, एक कलंक दोषपूर्ण है भले ही आप इसे मूल छवि से बाहर का विस्तार करने की अनुमति दें, लेकिन मुझे यह भी याद है कि इस तरह के धब्बों के बारे में कुछ विशेष था। बहुत सीमित परीक्षण सेटिंग में, यह संभव हो सकता है। हालांकि, महत्वपूर्ण बात यह है कि वास्तविक दुनिया में, आप कभी भी इस तरह की छवि में नहीं आएंगे, इसलिए जबकि गणितीय रूप से, यह एक मूक बिंदु है, व्यावहारिक रूप से बोलना, जैसा कि मामला है या नहीं।

— ग्रेग जैक्सन

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लिंक अब काम नहीं करते हैं

— jgauffin

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एडोब ने 3 साल पहले इस तकनीक को दिखाया था। tv.adobe.com/watch/max-2011-sneak-peeks/…

— एड्रियन जे। मोरेनो

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छवि हेरफेर को उलटना इस बात पर निर्भर करता है कि किसी चीज़ में हेरफेर कैसे किया गया है।

चूँकि छवि ऑब्जेक्ट का एक प्रतिनिधित्व है और हमारे पास केवल उस छवि में दृश्य डेटा है, हम इसे "अस्पष्ट" नहीं कर सकते, क्योंकि हमारे पास डेटा नहीं है।

एक धुंधली छवि की कल्पना करें (एक पिक्सेल की तरह सामना करना पड़ा) सभी पात्रों के बिना एक ईमेल के समान है, हम उन पात्रों को लेने में सक्षम नहीं होंगे जो हमारे पास उपलब्ध हैं जो मूल ईमेल के सटीक शब्द बनाने के लिए उपलब्ध हैं।

छवि को जो कुछ भी हो सकता है एक मोटा विनियोग करने के तरीके हो सकते हैं, लेकिन वे केवल कभी-कभी सन्निकटन होंगे, फिल्म "वृद्धि" जैसा कुछ भी नहीं! " छवि हेरफेर का प्रतिनिधित्व।

अपडेट: "घूमता हुआ चेहरा" http://sciencenotes.wordpress.com/2007/10/20/what- कंप्यूटर-can-swirl- कंप्यूटर्स-can-unswirl/ के बारे में एक पृष्ठ के लिए अनिवार्य लिंक

— StuperUser
स्रोत

मैंने कुछ सुंदर अद्भुत वास्तविक दुनिया देखी है जो कि पूरी तरह से अपरिवर्तनीय दिखाई देने वाली चीजों के लिए छवि हेरफेर का उपयोग करती है। हालांकि हाँ, एक सन्निकटन ... वे बहुत अच्छे हो रहे हैं सन्निकटन में अच्छा है। एक छवि में धुंधले क्षेत्र जैसा कुछ भी नहीं है, लेकिन बहुत खराब तरीके से केंद्रित छवियां ध्यान में लाई जाती हैं जैसे कि आप दूर की चीजों में भी विस्तार से देखना शुरू कर सकते हैं।

— एडवर्ड स्ट्रेंज

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"वहाँ तरीके हो सकते हैं?" तो दूसरे शब्दों में, आप वास्तव में इसके बारे में ज्यादा नहीं जानते हैं?

— जेरेमी

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@StuperUser - यह वास्तव में अधिकतम एन्ट्रापी आधारित डीकोनवोल्यूशन द्वारा लिया गया दृष्टिकोण है। यदि ऑब्जेक्ट एक सीधी रेखा थी, तो धब्बा कैसा दिखेगा, छवि की तुलना करें, पंक्ति को समायोजित करें - दोहराएं।

— मार्टिन बेकेट

1

@ डेविड - एक बड़ा अंतर यह है कि अपने चश्मे को देखें, जानकारी अभी भी है, इसे बस समायोजित करने की आवश्यकता है। हालांकि, चित्र गलत हैं, जानकारी नहीं है और इसे फिर से बनाना / अनुमानित करना है।

— एडवर्ड स्ट्रेंज

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यह छड़ और शंकु को भी नहीं मारता है, यह आपके लेंस द्वारा विकृत हो रहा है और यह एक हानिकारक संपीड़न की मात्रा है। फिर भी, आप गुम जानकारी को इंटरपोल कर सकते हैं।

— जेरेमी

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लेख में क्यों संवेदनशील जानकारी को धुंधला करना एक बुरा विचार है , लेखक 'संख्याहीन' संख्याओं और पाठ की एक विधि का वर्णन करते हैं ।

प्रक्रिया एक शब्दकोश हमले के समान है: आप वर्णों / संख्याओं से धुंधली छवियां (समान पैटर्न) बनाते हैं और फिर इन्हें धब्बा के साथ मिलाते हैं।

— समीर
स्रोत

2

नहीं, आप एल्गोरिथ्म को उल्टा नहीं कर सकते। कुछ स्तर पर, अधिकांश ब्लर फ़िल्टर पिक्सेल मानों के योग और औसत द्वारा काम करते हैं। यदि आप दो पिक्सेल मान जोड़ते हैं और दोनों के औसत के साथ प्रत्येक संख्या को बदलते हैं, तो आप बाद में यह निर्धारित नहीं कर सकते हैं कि आपके पास मूल रूप से कौन से मूल्य थे।

pixel1 = 3
pixel2 = 5

blurredPixel = (pixel1 + pixel2) / 2 = 4

newPixel1 = blurredPixel = 4
newPixel2 = blurredPixel = 4

यदि आपके पास केवल newPixel 1 और 2 है, तो आप यह नहीं पता कर सकते हैं कि मूल पिक्सेल जहाँ 3 और 5, 1 और 7 या कोई अन्य संभावित संयोजन है।

— TheFogger
स्रोत

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लेकिन बहुत सारे डेटा वाली छवि में, आप संभावित मॉडल का उपयोग करके यह अनुमान लगा सकते हैं कि वे क्या हो सकते हैं।

— ग्रेग जैक्सन

1

यदि मूल रूप से पिक्सेल 1..N था, और आपको जो मिला है वह प्रत्येक आसन्न पिक्सेल का औसत है, तो प्रत्येक पिक्सेल का मूल्य किसी एक पिक्सेल के मूल्य से पूरी तरह निर्धारित होता है। यदि आपको कुछ पता है कि मूल क्या होने की संभावना थी (संभवतः संभावित मूल्यों पर सीमाएं) तो आप मूल के बहुत करीब कुछ के साथ आने में सक्षम हो सकते हैं।

— डेविड थॉर्नले

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नहीं, क्योंकि धुंधला होना हानिपूर्ण संपीड़न की तरह है: यह उन सूचनाओं को हटा देता है जिन्हें बाद में पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता है।

— egrunin
स्रोत

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निकालता है? ऐसा कैसे?

— दाख

@vines: इस उत्तर के पीछे गणितीय तर्क के लिए TheFogger की प्रतिक्रिया देखें।

— मेसन व्हीलर

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एक फंक्शन के रूप में धुंधला होने के बारे में सोचें, जैसे गोलाई। यदि राउंड (x) 3 है, तो x 3.1 था? 2.9? 3.499? 2.501? बताने का कोई तरीका नहीं। जानकारी हटा दी गई है।

— मालवियो

2

@Mason Wheeler, @Malvolio: TheFogger का उत्तर सामान्य ज्ञान अनुमान है। सिद्धांत के लिए en.wikipedia.org/wiki/Deconvolution देखें ।

— दाखलता

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यदि दृढ़ संकल्प समारोह निरंतर है तो यह संभव होना चाहिए। लेकिन जब से हम इसके माध्यम से एक बैंड सीमित फिल्टर के लिए गुजरते हैं, फ़ंक्शन निरंतर नहीं हो सकता है, कुछ जानकारी खो जाती है। लेकिन आप अभी भी एक करीबी अनुमान लगा सकते हैं।

— हावर्ड
स्रोत

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क्या आप अपना जवाब उस बिंदु पर समझा सकते हैं, जहां कोई व्यक्ति जिसके पास सिग्नल प्रोसेसिंग क्लास नहीं है (लेकिन एक पेशेवर प्रोग्रामर है) फिर भी उसे समझ सकता है?