Matematikai látás
Különösen feltűnő a kialakult hardver hierarchia megújítására, vagy ezzel ellentétben ennek konzerválására irányuló, marketing célzatú gyártói-kereskedelmi szlogenek — megapixel, optikai zoom, kijelzőméret, Live CCD, Super CCD és egyéb hardver paraméterekre utaló — hangsúlyozott szerepe.
A numerikus háttér meg, mintha gyakorlatilag semmiféle jelentőséggel nem rendelkezne. Ennek a ténynek egyik oka tulajdonképpen az ismeretterjesztő réteg tevékenységében keresendő — erről részletesebben majd a cikk végén ejtünk szót.
Ennek a cikknek nem célja ezeknek a tendenciáknak az analízise. Itt csak két jellegzetes pont megemlítése látszik matematikai matematikai látás. Az egyik, talán poétikusnak tekinthető dolog az, hogy az ezüstalapú fotográfia esetén az érzékelő rendszer matematikai látás definíció szerinti digitális érzékelő rendszer, mert az ezüsthalogenid kristályoknak csak két lehetséges kimeneti állapota van: vagy ezüstkristállyá alakulnak át, vagy kioldódnak az emulzióból.
Következésképpen ez a regisztrációs folyamat egy tisztán bináris matematikai látás épülő rendszerre alapozott módszer.
A mért értékek csak egy későbbi lépésben transzformálódnak bináris formára. Nincs értelme a dolgot tovább elemezni, elég egyetlen példát felhozni.
Az előző oldalon látható kép2 alapján — amelyik egy tetőterasz műholdas képét mutatja — a kérdés eldöntöttnek tekinthető. Feltéve, hogy a kép egy ebben a magasságban keringő Matematikai látás Technicával készült 1 méteres gyújtótávolságú objektívvel, a film síkjában a leképezett vonalak szélessége a nanométeres tartományba esik.
Ezek látható visszaadása nyilvánvalóan lehetetlen csupán optikai, kémiai úton. Erre az egyetlen lehetőséget a háttérben működő tudományos, numerikus tevékenység teremti meg — ami ennek a cikknek a tárgya, természetesen a gyakorló fotográfus által kijelölt mélységig.
Különben is, eltekintve attól a ténytől, hogy egy ilyen magasságban keringő Linhofban a filmcsere időt matematikai látás akció, az előhívás után a negatívot rögtön digitalizálni kell a szükséges korrekciók igényei miatt. Másfelől viszont látni kell azt is, hogy egy jó nevű riporter valószínűleg nem akar egy matematikai látás a kezében részletgazdag háborús képeket készíteni.
Azt kell észrevenni, korábbi szakmai gondolkodásunkat ennek megfelelően felülbírálva és megváltoztatva magunkban tudatosítani, hogy itt elveiben és gyakorlatában alapvetően különböző rendszerekről van szó egy egyre szűkülő átfedési területtel. A nyilvános szférában működő vizuális csatornákban a digitális technológia döntő jelentőségű, így az ezüstalapú fotográfia tulajdonképpen már csak a kiállítási és szalonfotográfia egy részében, illetve a privát emlékfotográfia egyre szűkülő területén játszik szerepet.
Ez persze nem értékítélet vagy sorrendiségbeli kijelentés; egyes egyedül a lényegi eltérésekre utal.
Számítógépes látás
Az alapvető technológiai különbség az, hogy az ezüstalapú fotográfia egy regisztrációs folyamat, ahol a befolyásolási lehetőség lényegében az adott lépésre korlátozódik. Ezzel szemben a digitális fotográfia egy globális jelfeldolgozási folyamat, amelyben például az objektív optikai hibáit a nyomtatás előtti fázisban is lehet korrigálni. Ezek a jellemzők egyben kijelölik a használhatóság területeit is.
A személyes választástól függetlenül nem szabad elfelejteni, hogy mindkét technológia komoly intellektuális értékeket teremtő lehetőség. A klasszikus terület évszázados bizonyítékokkal rendelkezik.
- Forradalmasítják a vak tanulók matematika oktatását
- A látást tesztelő videó
Demosaicing Alapjaiban nézve a dolgot a digitális eljárásban a zajcsökkentés mellett, ami ebben a cikkben nem kerül vizsgálat alá tulajdonképpen három igen bonyolult felület két példa látható erre a kiindulásul szolgáló képrészlettel együtt a mellékelt ábrákon matematikai manipulációjáról van szó.
Asztigmatizmus teszt a látásélességre Bayer-rendszerű szenzorokban például az érzékelők fele7 a zöld színtartományra, negyede a kék és a fennmaradó negyed a vörös tartományra érzékeny.
Bates látás-helyreállítási táblázat az első lépés ezen az úton az egyes alappontokban hiányzó kék és vörös, illetve zöld értékek matematikai látás. Az egyik a regisztrációs fizikai folyamat véletlenszerűségeit képviseli. Ezek valószínűségi tulajdonságai kellőképpen ismertek, így jelentőségük csökkentése egy méréselméleti matematikai látás kiértékelési probléma.
Nem csak összeszerelési munkára képesek
A másik összetevő kontrollálása sokkal bonyolultabb feladat. Az emberi bőr egyenetlenségei, füves területek fényképei lehetnek jellegzetes példái ennek a problémakörnek.
A vizuálisan korrekt visszaadás ma is intenzíven kutatott terület. A problémakör bonyolultságát jelzi az itt közölt képhármas. Az alapképben egy eredetileg RAW formátumú fájlban regisztrált látvány kis része látható. A RAW fájl két különböző eljárással lett átalakítva tiff formátummá, az utólagos feldolgozási lépések letiltásával. Feltűnő, hogy a határvonalak mentén mekkora különbségek lép het nek fel!
Van két egymáshoz képest eltolt zöldre érzékeny rács. Ezen kívül van egy ezekhez képest eltolt kék rács, valamint egy negyedik, mindháromhoz képest eltolt, vörösre érzékeny detektorok rácsa. A 10 mp gépben a demosaicing előtt van négy, egyetlen színre érzékeny rács. A demosaicing feladata az, hogy 10 mp pontban meghatározza a hiányzó másik két szint. Ennek elérésére kifejlesztett feldolgozási lépések egymástól eltérő matematikai megoldásokat alkalmaznak géptípustól, gyártó cégtől stb. Egy színes fotográfia ebből a szempontból megítélve tulajdonképpen három, egy négyszögletes matematikai látás elhelyezkedő pontokban meghatározott számtáblázat12 öszszessége.
Ezek után a képfeldolgozás numerikus akciói három alapvető osztályra oszthatók szét. Ezek egyike az matematikai látás számhalmazon a demosaicing által meghatározott pontokban a színértékeket befolyásoló akciók végrehajtása. Ilyenek például a különböző tónusváltoztató szűrök. A képmanipulációs programok nagy számban tartalmaznak ilyen pluginokat. Kontraszt befolyásoló, elszínező stb.
Vizuális hurkok
Megjegyzendő azonban, hogy az egyszerű élességbefolyásoló eljárások is ebbe az osztályba tartoznak. Sajnos igen sok numerikus torzulásokkal haló, lokális színváltozások, aliasing és még egyéb problémák.
Az alábbiakban tárgyalandó módszerek is ide sorolhatóak.
Az új értékek meghatározása a lokális kontraszt értékek egyszerű változtatása helyett bonyolult numerikus akciókon alapul. A számtáblázat méreteit változtató lépések: az újraméretezés méretcsökkentés, pixelszámnövelés stb. Ez általában szomszédos pontok átlagolását, vagy szomszédos pontok közötti értékek meghatározását13 és egy, eddig a pontig a kiindulási számtáblázat új elemében felvett értékek kijelölését jelenti.
A táblázat pontjainak geometriai transzformációja.
2011/3 LIV. ÉVFOLYAM 3. SZÁM
Ilyen akció például a perspektíva korrekció, az optikai leképezés geometriai hibáinak korrekciója, hordó- vagy párnaalakú hibák megszüntetése stb. Ebben az esetben a kiindulási alappontokhoz geometriai koordinátákat rendel a folyamat megjegyzendő, hogy erre az előző két esetben semmi szükség sincs!
Ezután a transzformáció következtében kialakuló új koordináta értékeket kell a régi koordinátákhoz tartozó alappontokra vetíteni, és ez alapján az adott pontokban szereplő új értékeket meghatározni. Matematikai látás fordul elő, hogy a transzformált koordináták az eredeti pontok által kijelölt helyek közé esnek.
Sejtek és rétegek
Ebben az esetben az új értékek meghatározása a második pontban említettek fordítottja. Ekkor nem a köztes pontban nem ismert értékeket kell származtatni, hanem a köztes pontokban uralkodó értékek alapján kell az eredeti rácspontokban definiálandó új értékeket meghatározni. Optikai alapok, a tetőteraszrejtély megoldása A hatékony élesség és színérték befolyásolási folyamatokban kap rendkívüli jelentőséget a fotográfiai optika mint a leképezési folyamatot leíró tudomány.
Így például a népszerűsítő, sok esetben a marketing indíttatású ismeretterjesztés matematikai látás, tesztek által előszeretettel idézett MTF moduláció átviteli függvény és az ezzel transzformációs kapcsolatban álló függvény az OTF optikai átviteli függvény szerepe ezen a ponton alapvető jelentőségű. PSF Point Spread Function, azaz egy pontszerű fényforrásnak a leképezési hibák következtében kiterjedt, sokszor bonyolult fényességeloszlású optikai képe függvény szolgáltatja.
Gépi látás
Ennek ismeretében, a megfelelő numerikus operációk után sokszor meglepő eredményeket lehet elérni. Az életlen képek visszaállítási lehetőségeire álljanak itt két eltérő kísérlet eredményei. A tudományos célokra készült programokban végrehajtott numerikus akciók előtti és utáni képek16 jól mutatják, hogy a lehetőségek igen messzire nyúlnak.
Ezek az eredmények példát szolgáltatnak arra, hogy tulajdonképpen az Adobe Photoshop nem az egyetlen lehetséges eszköz az ilyen irányú korrekciók végrehajtására. A tudományos célú programok sokkal messzebbre jutottak ezen a területen. Tulajdonképpen — amint azt az alábbiak is mutatják — semmiféle a matematikai látás helyreállításához akadálya nincs annak, hogy ezek a programok alkalmazásra kerüljenek az általános fotográfiai gyakorlatban.
Következésképpen nincs olyan módszer, amely minden esetben optimális eredményt nyújtana.
Ezt mindenképpen figyelembe kell venni az alábbiak alapján kialakítható döntéseknél. Ennek következtében két határeset vizsgálata lehet iránymutató. Az egyik szélsőség a sok, véletlenszerű részletet tartalmazó struktúra, a másik vizsgálandó terület pedig a vonalas képszerkezet.
Itt a látásunkat megmagyarázó modell - HáziPatika
Mindkét lehetőség analízise sorra kerül, azzal a már megemlített megjegyzéssel, hogy az általánosan ismert és gyakorolt lehetőségek nem kapnak a továbbiakban különleges figyelmet. Az észlelhető élesség befolyásolása egyrészt a határvonalak mentén elhelyezkedő képpontok színösszetevőinek, illetve a részletek gazdagsága esetén a lokális kontraszt változtatását jelenti kismértékű korrekciók esetén.
Az Adobe által is tömegesített eljárások high pass filtering, unsharp mask stb. Azonban a következőkben tárgyalandó eljárások még ezekben az esetekben is lényegesen célravezetőbbnek tűnnek.
Abban a fizikai képben, amelyben a fény nem csak különböző irányba haladó vonalakként kerül leírásra,18 hanem a matematikai látás is szerepet kapnak,19 ez az együttműködés kellő pontossággal leírható.
Pro Rövidlátás és távollátás
Az előzőekben azonosított két alapvető tényező egymásra hatásának matematikai reprezentációját és numerikus feldolgozási folyamatait nevezik konvolúciónak.
Miután a regisztráló rendszer elemei egy szabályos elrendezésű rácson helyezkednek el, ez a matematikai leírás egy kétdimenziós táblázatban elhelyezkedő20 számcsoporttal vezérelhető.
