Введение 4
Постановка задачи 6
Глава 1. Анализ проблемы 7
1.1 Общий обзор литературы 7
1.2 Классификация дефектов и их детектирование 9
1.2.1 Дефекты старых фотографий 9
1.2.2 Цифровые дефекты 10
1.2.3 Шумы 10
1.2.4 Дефекты, возникающие в процессе фотосъемки 11
1.2.5 Детектирование дефектов 11
1.3 Обзор существующих методов восстановления изображений 12
1.3.1 Структурные методы 12
1.3.2 Текстурные методы 13
1.3.3 Гибридные методы 14
1.3.4 Полуавтоматические методы и методы быстрой реконструкции 14
1.3.5 Поиск по экземпляру 15
1.3.6 Нейронные сети 16
1.3.7 Методы на основе решения дифференциальных уравнений в частных производных 18
Глава 2. Методы 19
2.1 Самоорганизующиеся карты Кохонена 19
2.1.1 Основная информация 19
2.1.2 Алгоритм обучения 21
2.1.3 Построение модели 22
2.1.4 Восстановление изображений 25
2.1.5 Способы улучшения алгоритма 26
2.2 Метод Криминиси 27
2.3 Метод Мамфорда - Шаха 29
Глава 3. Практическая реализация 34
3.1 Структура программного обеспечения 34
3.2 Сравнение методов 34
3.3 Сравнение с медианным фильтром 36
Выводы 40
Заключение 41
Список литературы 42
Приложение А Иллюстративный материал 47
За время существования фотографии было создано огромное количество объектов, имеющих высокую культурную ценность. Большинство из них на бумажной основе, и по разным причинам их состояние с годами ухудшается. Сохранение и повсеместное их использование требуют в качестве первого шага перевода в цифровой формат и последующей корректировки для дальнейшей работы с ними.
Среди основных задач компьютерной графики выделяют три основных направления: визуализация, распознавание и обработка изображений. Обработка изображений — форма обработки информации, для которой входные и выходные данные являются изображениями. Задачей обработки может быть улучшение изображения по определенному критерию или преобразование, кардинально меняющее изображение.
В данной работе будет рассматриваться задача восстановления изображений. В последнее время ей уделяется пристальное внимание как одной из главных проблем цифровой обработки. Предполагается, что существовало некоторое исходное изображение, которое было испорчено, полученное изображение хуже воспринимается человеком. Задача — заполнить поврежденные области с использованием информации из оставшихся участков изображения.
Эта задача имеет практическое применение во многих областях. Например, редактирование пользовательских фотографий; удаление изображений людей или надписей; реставрация старых фильмов, картин и фотографий; обработка цифровых аэрокосмических изображений (АКИ), восстановление зашумленных изображений. Также восстановление служит промежуточным этапом для дальнейшего распознавания изображений.
Для успешного решения многих задач важна чистота данных. Требуется обработать добываемые данные, например АКИ, чтобы максимально приблизить их к исходным. Виды и причины возникновения дефектов будут рассмотрены в следующей главе. С чистым изображением проще и эффективнее работать, улучшается результативность методов обработки, улучшается визуальная составляющая, понижается шанс ложных срабатываний алгоритмов обработки.
Помимо этих, достаточно очевидных способов применения алгоритмов восстановления, можно также привести нетривиальный способ их использования для анонимизации фотоснимков. Бывают случаи, когда нужно скрыть информацию о том, какой камерой была сделана фотография. В работе [1] предлагается заменить некоторые пиксели, используя алгоритмы восстановления, что не ухудшит качества изображения, но позволит исказить признаки, по которым опознаются фотокамеры.
Исторически задача реконструкции изображений в утерянных областях решалась художниками и реставраторами вручную. Как правило, это подразумевало устранение незначительных дефектов вроде царапин и трещин, а также нежелательных эффектов, возникающих в процессе фотосъемки. Это сложно, дорого и приемлемо только для очень важных фотографий. Старые фотографии оказалось проще восстановить после их оцифровки. С развитием цифровых технологий появилась возможность автоматизации этих действий, что облегчит жизнь непрофессионалам. Автоматизированное восстановление даст более быстрый и дешевый результат. Можно предложить следующую схему работы: автоматическое устранение дефектов; коррекция автоматической обработки; устранение реставратором в диалоговом режиме редких и сложных дефектов.
В данной работе были рассмотрены различные виды дефектов и причины, их вызывающие, проведен обзор существующих методов восстановления фотоизображений, их особенностей и недостатков. Были подробно рассмотрены несколько разнотипных методов и проведен ряд экспериментов, доказывающих возможность и результативность использования карт Кохонена для задач реконструкции и шумоподавления. Несмотря на некоторые недостатки, такие как достаточно долгое время работы алгоритма и необходимость в точной настройке параметров, метод дает хорошие результаты по различным критериям оценивания. Кроме того, имеется потенциал для улучшения эффективности и быстродействия метода.
