Сравнение различных процедур на основе тест-изображения

Рис. 12

В верхней части Рис.12 приведено исходное тестовое изображение для исследования различных алгоритмов повышения резкости. Оно состоит из:

1. полоски с градациями серого тона (с шагом 10%);

2. фрагмента чёрно-белой миры, содержащей штрихи с разными пространственными частотами;

3. довольно крупных цветных полос на цветном фоне;

4. незначительного цветного шума, заполняющего белое пространство между мирой и цветными полосами.

В нижней части Рис.12 приведено то же самое изображение после применения фильтра Gaussian Blur (R = 0,7). Именно к этому изображению и будут применены различные процедуры повышения резкости.

Рис. 13

В верхней части Рис.13 показан результат работы фильтра Unsharp Mask (Amount = 210%, Radius = 1, Threshold = 0). Резкость на протяженных контурах почти полностью восстановлена, однако на градационной полоске уже заметно нежелательное выделение границ.

В нижней части Рис.13 показан результат повторного применения того же фильтра с тем же параметрами. Контурная резкость полностью восстановлена. Однако артефакты на градационной полоске стали более явными. К тому же, цифровой шум на белом участке стал весьма заметен.

Рис. 14

В верхней части Рис.14 показан результат работы фильтра High Pass (R = 5) на дополнительном слое (режим наложения Overlay; Opacity = 100%). Артефакты на градационной полоске менее выражены. Шум на белом поле не заметен. Резкость восстановлена более мягко. В целом, можно сказать, что этот способ позволяет неплохо восстановить резкость с минимальными нежелательными краевыми эффектами.

В нижней части Рис.14 показан результат работы фильтра Emboss (Angle = 135⁰, Height = 3, Amount = 100%) на дополнительном слое (режим наложения Overlay; Opacity = 100%). Артефакты на градационной полоске заметны, хотя и не столь явно, как в случае применения фильтра Unsharp Mask. Резкость восстановлена ещё мягче. Руководства рекомендуют использовать этот способ для слегка размытых изображений (с мягким фокусом).

Какой вывод можно сделать на основе полученных результатов? Вывод прост: разные инструменты работают по-разному. Ни один из них не является идеальным. У каждого из них есть как свои достоинства, так и свои недостатки. Если не устраивает какой-то алгоритм, надо пробовать применить альтернативную процедуру. Сочетание нескольких разных способов также является неплохой идеей.

Дата добавления: 2015-07-02