Agent 007: skryté kamery

Asi už jste viděli kriminálku, kde vzali příšerný obraz z CCTV kamery a dostali z ní překrásný obrázek, ze kterého dotyčnému spočítali i "chlupy v nose". Něco takového má sice k realitě daleko, přesto ale opravdu existují algoritmy, které dokážou z obrazu vytáhnout skutečné detaily, které v něm na první pohled nejsou. Většinu problémů s nekvalitou obrazu lze popsat jako proces konvoluce. V řeči digitálního obrazu říká v podstatě to, že jas daného pixelu je dán součtem určitých násobků pixelů ostatních (a velikost a rozmístění těchto násobků je funkce, která degraduje původní obraz). Např. běžné rozmazání lze popsat třeba následující maskou.
To znamená, že výsledný jas pixelu degradovaného pixelu bude 8krát daný jas původního pixelu (tedy s váhou 8) + jasy všech ostatních pixelů v jeho 3×3 okolí s váhou jedna. To se samozřejmě normalizuje, tedy vydělí 16 (8 + 8×1). Jinak řečeno, jas původního pixelu se bude ve výsledku projevovat 50% přínosem, každý pixel v sousedství pak 6,25 %. Podobné masky lze najít naopak i pro zaostření, detekci hran a milion dalších grafických aplikací. Pokud tedy přijdete na to, jaká byla konvoluční maska, která způsobila nekvalitu obrazu, můžete pomocí dekonvoluce (což není jednoduchá záležitost) tento proces alespoň částečně zvrátit, tedy provést opačný krok. Myslíte, že to nemůže fungovat?
Výše vidíte ukázku snímku, který byl pořízen ultrazoomem. Jednak byl špatně zaostřený, jednak ani stabilizace nenabídla úplně dokonalý účinek.
Jak je na obrázku patrné (přes program SmartDeblur), na snímku se objevily detaily, které na původním obraze téměř nebyly. Jedná se např. o stříbrné plošky uprostřed nálepek z STK, stejně tak otvor pro klíček pro otevření kufru.
Další program, který jsme vyzkoušeli, byl FocusMagic. Zde je výřez ze snímku, na kterém je pohybově rozmazaná registrační značka autobusu, kterou můžeme u některých číslic jen těžko luštit.
Po provedené dekonvoluci sice nedostanete naprosto dokonalý obraz, ale přeci jen jde snáz poznat, co je devítka a co je šestka. Takže ano, něco málo je opravdu možné opravit. Zde, na rozdíl od programu SmartDeblur, už člověk musí nastavovat vše ručně a snažit se přijít na ideální nastavení.
Dalším programem, který lze zkusit, je Topaz InFocus. Autoři prezentují výborné výsledky, viz výše, no mně se je nepodařilo dosáhnout. Některé z lepších pokusů jsou vidět dole. Kvalitní fotografie to tedy rozhodně není, ale pro identifikaci např. auta a jeho registrační značky to už postačí.
Všimněte si, že se programu podařilo naprosto zaostřit třeba celý tvar koncových světel, při zkoušení nebyl problém třeba ani se zaostřením loga výrobce automobilu (ale pak zas bylo neostré něco jiného).
Další aplikací, kterou jsme pro vás letmo vyzkoušeli, je Astra Image. Jak vidíte na snímku Ikarusu, výchozí snímek na tom nebyl úplně dobře, nicméně po zásahu programu už čísla na registrační značce přečte neomylně každý. Přitom byste si řekli, že co na fotce není, to už z ní nedostanete. Ono to tam je, ale zakomponované v ostatních pixelech (rozmazané). Je jen třeba tu funkci rozmazání "obrátit". Tyto programy se často používají třeba i k vylepšování astronomických snímků. Většina programů umí částečně opravit i neostrost danou špatných zaostřením (zaostření bokehu). Samozřejmě nejen dekonvoluce umí hodně zajímavé věci, každopádně patří k technikám, které nabízí funkce, o nichž byste si řekli, že snad ani nejsou možné.
Jak vidíte na těchto dalších ukázkách, Astra Image si poradil dokonce i se stříbrným sedanem a registrační značka je naprosto dobře čitelná.