Bildwiederherstellung Automatische übersetzen

Im Folgenden beschreiben wir eine Reihe von Methoden zur Verbesserung der Bildqualität. Diese Techniken und Technologien beheben eine Vielzahl von Mängeln, von denen einige programmgesteuert mit klassischen Bildverarbeitungsalgorithmen korrigiert werden können, während andere anspruchsvolle neuronale Netzwerkfunktionen erfordern. Mithilfe von Onlinediensten können einige Bilder kostenlos verbessert werden, in komplexen Fällen ist jedoch möglicherweise professionelle Software oder ein Abonnement erforderlich.

Bildvorverarbeitung

Dies ist der erste Schritt zur Verbesserung des Bildes. Dabei werden die Bilddaten normalisiert, um sie für die weitere Verarbeitung vorzubereiten. Typische Vorbehandlungskomponenten:

1. Graustufenkonvertierung : Viele Bildverbesserungsalgorithmen arbeiten mit einkanaligen Bildern. Die Konvertierung eines Farbbilds in Graustufen vereinfacht nachfolgende Verarbeitungsschritte.

2. Rauschunterdrückung : Rauschen oder zufällige Schwankungen der Pixelwerte können die Bildqualität beeinträchtigen. Rauschunterdrückungsalgorithmen wie Gaußscher Weichzeichner oder Medianfilter sowie komplexere Algorithmen zum Auffinden sich wiederholender kleiner Verzerrungen tragen zur Reduzierung dieser unerwünschten Schwankungen bei.

3. Histogrammausgleich : Diese Technik verbessert den Kontrast eines Bildes durch die Verteilung der am häufigsten vorkommenden Intensitätswerte. Sie verbessert Details sowohl in dunklen als auch in hellen Bildbereichen und setzt den Mittelpunkt des Lichtausgleichs auf den höchsten Punkt, sodass die Anzahl der Pixel, die heller und dunkler als die zukünftige Mitte sind, ungefähr gleich ist.

Räumliche Techniken

Diese Methoden manipulieren Pixelwerte direkt, um die Bildqualität zu verbessern. Sie sind bei bestimmten Arten von Defekten wirksam:

1. Schärfen : Verbessert die Kanten von Objekten in einem Bild, sodass ihre Grenzen klarer erscheinen. Zur Verbesserung der Schärfe werden häufig Techniken wie der Laplace-Filter oder die Unschärfemaskierung verwendet.

2. Anti-Aliasing : Reduziert feine Details und Rauschen durch Mittelung der Pixelwerte im umgebenden Bereich. Gängige Methoden sind Gaußsche Unschärfe und Zweiwegefilterung.

3. Kontrastkorrektur : Verstärkt die Unterschiede zwischen hellen und dunklen Bereichen. Typische Methoden zur Kontrastanpassung sind die lineare Kontraststreckung und der adaptive Histogrammausgleich.

Frequenzmethoden

Solche Techniken arbeiten mit der Fourier-Transformation. Diese Methoden sind nützlich, um periodisches Rauschen zu eliminieren und bestimmte Frequenzkomponenten zu verbessern:

1. Fourier-Transformation : Durch die Konvertierung eines Bildes in den Frequenzbereich können seine Frequenzkomponenten manipuliert werden. Tiefpassfilter können hochfrequentes Rauschen reduzieren, während Hochpassfilter Kanten und feine Details verbessern können.

2. Wavelet-Transformation : Diese Technik ermöglicht Bildanalysen bei mehreren Auflösungen. Sie ist besonders nützlich für Rauschunterdrückung und Komprimierung, da Sie Bildeigenschaften bei unterschiedlichen Maßstäben selektiv verbessern können.

Bildwiederherstellung

Wiederherstellen des Originalbilds aus der verschlechterten Version. Hierzu werden häufig inverse Filter- und Dekonvolutionsmethoden verwendet:

1. Inverse Filterung : Dies ist ein Versuch, die Wirkung einer bekannten Degradationsfunktion umzukehren. Wenn ein Bild beispielsweise aufgrund einer bekannten Bewegung unscharf ist, kann die inverse Filterung helfen, die Schärfe wiederherzustellen.

2. Wiener-Filterung : Diese Technik schafft ein Gleichgewicht zwischen Rauschreduzierung und Erhalt von Bilddetails. Sie ist besonders effektiv, wenn die Verschlechterungs- und Rauscheigenschaften bekannt sind, wie beispielsweise bei der JPEG-Komprimierung.

Durch Software korrigierbare Mängel

Einige Bildfehler können mit herkömmlichen Algorithmen effektiv korrigiert werden:

1. Gaußsches Rauschen : Diese Art von Rauschen kann mit Filtern wie Gaußscher Unschärfe oder Medianfilterung reduziert werden.

2. Bewegungsunschärfe : Deutliche Bewegungsunschärfe kann durch den Einsatz von Dekonvolutionstechniken wie dem Wiener-Filter teilweise reduziert werden.

3. Ungleichmäßige Beleuchtung : Durch Histogrammausgleich und Kontrastverlängerung kann eine ungleichmäßige Beleuchtung korrigiert werden.

Defekte, die den Einsatz neuronaler Netze erfordern

Neuronale Netzwerke kommen gut mit komplexen Problemen der Bildverbesserung zurecht, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu lösen sind. Man muss jedoch verstehen, dass der Sinn neuronaler Netzwerke darin besteht, Daten durch deren Generierung zu ergänzen, und dass das resultierende Bild möglicherweise nicht ganz oder teilweise mit dem (verlorenen) Original übereinstimmt.

1. Superauflösung : Neuronale Netzwerke können aus niedrig aufgelösten Quelldaten hochauflösende Bilder erzeugen und dabei Details hervorheben, die über die Möglichkeiten herkömmlicher Interpolationsmethoden hinausgehen.

2. Bildeinlage : Neuronale Netzwerke können fehlende oder beschädigte Teile eines Bildes ergänzen, indem sie Informationen über umgebende Pixel nutzen, um glaubwürdige Inhalte zu erstellen.

3. Kolorierung : Das Konvertieren von Graustufenbildern in Farbe erfordert ein Verständnis des Kontexts und der Semantik der Szene, eine Aufgabe, die sich gut für neuronale Netzwerke eignet.

4. Unschärfe : Während einige Arten von Unschärfe durch inverse Filterung behandelt werden können, sind bei komplexer Bewegungsunschärfe häufig die ausgefeilten Fähigkeiten neuronaler Netzwerke erforderlich, um die Schärfe präzise wiederherzustellen.

Neuronale Netzwerkarchitekturen

Mehrere neuronale Netzwerkarchitekturen haben sich bei Bildverbesserungsaufgaben als effektiv erwiesen:

1. Convolutional Neural Networks : Werden häufig für eine Vielzahl von Bildverarbeitungsaufgaben verwendet, einschließlich Rauschunterdrückung, Hochskalierung (effektive Erhöhung der Auflösung) und Inpainting.

2. Generative Adversary Networks (GANs) : GANs bestehen aus zwei Netzwerken – einem Generator und einem Diskriminator – die miteinander konkurrieren, um realistische Bilder zu erzeugen. Sie sind besonders effektiv bei der Erstellung hochwertiger Bilder und beim Ausfüllen fehlender Teile.

3. Autoencoder : Diese Netzwerke kodieren ein Bild in eine Darstellung mit niedrigerer Dimension und dekodieren es dann wieder in seine ursprüngliche Auflösung. Variational Autoencoder (VAEs) fügen ein probabilistisches Element hinzu, was sie für die Erzeugung vielfältiger und plausibler Bildverbesserungen nützlich macht.

Schrittweiser Bildverbesserungsalgorithmus

Durch die Kombination traditioneller Methoden mit neuronalen Netzwerkansätzen erhalten wir einen zuverlässigen Algorithmus zur Bildverbesserung:

1. Bildverarbeitung : Falls erforderlich, können Sie das Bild in Graustufen umwandeln und Techniken zur Rauschunterdrückung anwenden.
2. Wenden Sie räumliche Verarbeitungstechniken an : Verwenden Sie Techniken zur Schärfung, Glättung und Kontrastanpassung, um wichtige Bildeigenschaften zu verbessern.
3. Frequenzbereichstransformation : Wenden Sie Fourier-Transformationen oder Wavelet-Transformationen an, um periodisches Rauschen zu entfernen und bestimmte Frequenzkomponenten zu verbessern.
4. Bildwiederherstellung : Verwenden eines inversen oder Wiener-Filters, um bekannte Verschlechterungen zu korrigieren.
5. Verbesserung mit neuronalen Netzwerken : Trainierte neuronale Netzwerkmodelle werden verwendet, um komplexe Probleme wie Superauflösung, Imprägnierung, Kolorierung und Unschärfe zu lösen.

Jede Technik zielt darauf ab, bestimmte Arten von Bildfehlern zu beseitigen und so eine umfassende Verbesserung zu erzielen. Traditionelle Methoden sind bei der Behandlung einfacher Fehler wirksam, während neuronale Netzwerke die komplexe Verarbeitung und Verfeinerung ermöglichen, die zur Lösung komplexerer Probleme erforderlich ist. Dieser umfassende Ansatz bietet eine hochwertige Bildverbesserung, die für eine breite Palette von Anwendungen geeignet ist.