神奇的图像处理算法

作者: 阮一峰

日期: 2011年8月13日

几周前,我介绍了相似图片搜索

这是利用数学算法,进行高难度图像处理的一个例子。事实上,图像处理的数学算法,已经发展到令人叹为观止的地步。

Scriptol列出了几种神奇的图像处理算法,让我们一起来看一下。

一、像素图生成向量图的算法

数字时代早期的图片,分辨率很低。尤其是一些电子游戏的图片,放大后就是一个个像素方块。Depixelizing算法可以让低分辨率的像素图转化为高质量的向量图。

二、黑白图片的着色算法

让老照片自动变成彩色的算法

三、消除阴影的算法

不留痕迹地去掉照片上某件东西的阴影的算法

四、HDR照片的算法

所谓"HDR照片",就是扩大亮部与暗部的对比效果,亮的地方变得非常亮,暗的地方变得非常暗,亮暗部的细节都很明显。

实现HDR的软件有很多,这里推荐G'MIC。它是GIMP图像编辑软件的一个插件,代码全部开源。

五、消除杂物的算法

所谓"消除杂物",就是在照片上划出一块区域,然后用背景自动填补。Resynthesizer可以做到这一点,它也是GIMP的一个插件。

六、自动合成照片的算法

根据一张草图,选择原始照片,然后把它们合成在一起,生成新照片。这是清华大学的科研成果

七、美容算法

自动对容貌进行"美化"的算法

(完)

留言(58条)

沙发,算是见识了,尤其那个阴影,太牛了
而且见到了国产,虽然功能看上去有点那啥,囧

所谓"HDR照片",就是让明亮处变得更亮、让阴暗处变得更暗,从而让照片产生强烈的对比效果。
这个正好说反了,HDR是降低对比度,也就是亮处更暗,暗处更亮。

不得不说,还真神奇,PS能做这些不?

超分辨率算法

惊艳了。
不过看到阮先生开始出售广告位了。怕是那样的话这里就不cool了。

太了不起了!
這些傢伙!

黑白照片变彩色这个不靠谱,它要知道苹果是红的桔子是橙的,这智能也太可怕了吧,桌子呢?啥颜色的都有吧!

@XX:

请点进去看介绍页面……

引用ls zhao的发言:

不得不说,还真神奇,PS能做这些不?

不是ps能不能做的问题。
实际上,正是ps软件中需要大量运用这些算法。
发明、运用、改进算法程度决定了软件的地位。

引用ls zhao的发言:

不得不说,还真神奇,PS能做这些不?

PS现在看起来就是一个大的计算器!

算法真的很神奇了。

我就搞不懂,你都是到哪找的这些个网站啊,包罗万象啊

黑白变彩色,看上去是需要人工干预的,有没有完全不需要人工干预的自动算法。
这对老电影数字花很有用。

看来以后的水印、验证码要失效了,需要寻求新的保留版权和认定人工的方法了。

我擦。。。神算!

我对图像算法更感兴趣了

感觉第二个很厉害
还有国产的那个拼图!

HDR是错的

"在计算机图形学与电影摄影术中,高动态范围成像(英语:High Dynamic Range Imaging,简称HDRI或HDR)是用来实现比普通数字图像技术更大曝光动态范围(即更大的明暗差别)的一组技术。高动态范围成像的目的就是要正确地表示真实世界中从太阳光直射到最暗的阴影这样大的范围亮度。"

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%AB%98%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%8C%83%E5%9B%B4%E6%88%90%E5%83%8F

自动合成照片的算法
那个女人貌似不是左图那个的说0.0发型都变了。。

最感兴趣的是 像素图生成向量图的算法 用这个技术应该能让很多以前的马赛克游戏画面变好很多\(^o^)/~

引用hbr的发言:

这个正好说反了,HDR是降低对比度,也就是亮处更暗,暗处更亮。

非常精确地把 HDR 的功能说反了。

引用zzz的发言:

PS现在看起来就是一个大的计算器!

哈哈。见过用 Matlab 做照片处理和 MP3 编解码的神人。。在 Matlab 面前 PS 就是算盘啊。。

推荐每日更新HDR照片的一个网站:
http://www.stuckincustoms.com/

HDR並不是單純
亮的地方更亮,暗的地方更暗
而是利用不同曝光級數的照片中間調組合而成
一般來說可以近乎人眼的視覺感受
範例
http://www.hdrsoft.com/

那个自动着色,绝了……

博主推崇开源的GIMP,赞一个!

引用狼大人的发言:

哈哈。见过用 Matlab 做照片处理和 MP3 编解码的神人。。在 Matlab 面前 PS 就是算盘啊。。

matlab做图像压缩编解码什么比较正常,像PS一样处理图片。。。。?我想象不出来该怎么弄

这些真实数字图像处理算法的生动教材啊~

和ps的差别在哪里呀?

最后一个如果脸没变 说明长得很美是吗

经常关注阮老师的日志,但是曾来没发言过,呵呵
顶下阮老师!

HDR那段说挺离谱。

引用XX的发言:

黑白照片变彩色这个不靠谱,它要知道苹果是红的桔子是橙的,这智能也太可怕了吧,桌子呢?啥颜色的都有吧!

我记得有用黑白底片产生彩色照片的仪器,不过色彩丰富度就不怎样了

因为数码感光器宽容度不高,导致在拍摄明暗对比强烈的画面(如阳光照射下的物体和阴影部)就得做个取舍。阴影部获得足够细节的时候,高亮的部分就会过曝,导致白花花一片;高亮部曝光合适的时候,阴影部光线不足,导致漆黑一坨。HDR是把在同一位置不同曝光级别的照片合成为一张照片,效果是高亮处曝光恰当,阴影处细节清楚。

经常读到您的博客,非常喜欢。但是这次看您写图像处理的内容,确实大跌眼镜。只能说术业有专攻。hdr的内容解释得很离谱。如前面网友所说,hdr是高动态图像的意思,原因是自然界图像灰度的动态范围可超过十个数量级,而一般数字图像r,g,b表示各只采用8位字节,即255个灰度级,表示能力有限。我们一般用的显示器也最多是10bit的。为了解决这个问题,必须采用动态的tone mapping技术将大范围的数值压缩到数字图像所能表示的范围内,这是一个很有挑战的工作。

谢谢上面各位的指正。

HDR的概念我确实写得不对,已经更正了。

hdr就是采集影像的时候采集到更多的色彩细节,包括亮度,从用途来说分为两种,一种是将这些丰富的影像细节合成到普通图片里,表现为过亮部变暗,过暗部变亮,细节丰富。二种是将影像存为16位或32位的特殊图片格式,其中包含色彩的亮度信息,比如看起来是一样的白色,却有亮度属性的区别,就是亮处更亮暗处更暗。这种hd可用来模拟3d图形渲染时候的灯光。

数字图像处理 其实也不难 就是编算法

确实非常有用

其实这些都是最简单的“链式算法”表现,相当于 iterators 之"合并同类项", 之所以让人们看着惊艳,就是因为一般人们不会像机器一样计算"算数型指数链结构"(indexed), 享受慵懒,哪里来得惊艳呢!

你好! 阮老师能不能把这些源码发给我一份,我对这个非常感兴趣,没有了解的这么深,看到这个网站我非常兴奋,希望进一步深入研究,希望阮老师能够把源码打包发到我邮箱,谢谢! 我邮箱 [email protected]

阮老师,您好!!!我是刚开始学用Matlab进行数字图像处理,我的研究生期间就是做有关数字图像处理的东西,上面的那些好牛啊,能不能请您把上面那些个源代码发给我,谢谢!非常的感谢!!!邮箱[email protected]

引用XX的发言:

黑白照片变彩色这个不靠谱,它要知道苹果是红的桔子是橙的,这智能也太可怕了吧,桌子呢?啥颜色的都有吧!

http://www.cs.huji.ac.il/~yweiss/Colorization/index.html 建议认真读读原文,哪怕看看示例图也知道,需要指定区域的标记颜色。

引用XX的发言:

黑白照片变彩色这个不靠谱,它要知道苹果是红的桔子是橙的,这智能也太可怕了吧,桌子呢?啥颜色的都有吧!

颜色 这个貌似是最简单的 他能显示黑白 也是按固定灰阶显示的 知道图片编码就知道了 改为彩色 容易那

好强悍。不过自动着色即使标了每个区域的颜色,但是应该也没办法保证可以准确地为一个区域着色吧,因为一个区域还是的查找还是不一定准确的吧...

非常神奇

阮老师,我准备往图像处理方向发展,但是现在基础很差,能不能麻烦您也把源代码发给我让我学习一下呢?我的QQ邮箱:[email protected]

冒似是阮老师搜集的,并不是阮老师自己的呀,各位

这个很实用,有木有人脸识别的算法呢,哈哈!

一直对图像处理很感兴趣

阮老师,能不能麻烦您也把源代码发给我让我学习一下呢?我的QQ邮箱:[email protected]

忍不住想骂人了,那些索要源码的人到底读文章了么

引用jayle的发言:

忍不住想骂人了,那些索要源码的人到底读文章了么

是啊,这样的心态的话就算把源码打印出来给他们寄过去,估计也不会学的

引用XX的发言:

黑白照片变彩色这个不靠谱,它要知道苹果是红的桔子是橙的,这智能也太可怕了吧,桌子呢?啥颜色的都有吧!

利用色度比例,即使退色了,灰度的比例也会基本保持,然后定义一个基准色

最不可思议的是清华大学的研究成果,算法居然能把前景素材里的人物都给换了个!不得不吐槽!希望只是资料收集错误,否则对中国的学术水平真不抱希望!!!

这些算法的链接都无法访问,您可否提供可以访问的链家,非常感谢。

引用Jack的发言:

因为数码感光器宽容度不高,导致在拍摄明暗对比强烈的画面(如阳光照射下的物体和阴影部)就得做个取舍。阴影部获得足够细节的时候,高亮的部分就会过曝,导致白花花一片;高亮部曝光合适的时候,阴影部光线不足,导致漆黑一坨。HDR是把在同一位置不同曝光级别的照片合成为一张照片,效果是高亮处曝光恰当,阴影处细节清楚。

HDR是把在同一位置不同曝光级别的照片合成为一张照片,效果是高亮处曝光恰当,阴影处细节清楚。——一句话解释清楚HDR,这也正是每次HDR拍摄的时候,比普通拍照慢几拍的原因

引用程眘的发言:

最不可思议的是清华大学的研究成果,算法居然能把前景素材里的人物都给换了个!不得不吐槽!希望只是资料收集错误,否则对中国的学术水平真不抱希望!!!

呵呵呵,你在抱怨吐槽的时候,有没有点进去链接看看呢? 只是截图没有全部截而已,何必那么激动。

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