Если фотография смазана как исправить

Можно ли спасти смазанное фото — вы точно вводили эту фразу в поисковик, если хоть раз держали в руках камеру. Смазы и ошибки по фокусу — одна из самых часто возникающих проблем, особенно у начинающих фотографов. Беда в том, что такие ошибки сложно исправить, если снимок уже сделан. Однако современные технологии способны на многое и могут исправить смаз даже когда кажется, что это невозможно. О том, как спасти смазанную, нерезкую или расфокусированную фотографию, читайте в этом материале.

Слева то, как снято, справа — после того, как над фотографией немного поколдовали ретушёры / Фото: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

О том, можно ли спасти смазанный или расфокусированный снимок, нет единого мнения. Ответ на вопрос, можно ли спасти фото, как слева на иллюстрации выше, зависит от целей, способа дальнейшего использования снимка и общего перфекционизма. Если вам нужна картинка на растяжку поперёк главного проспекта вашего города, то конечно, все эти методы недостаточно совершенны, они не позволят сделать сильно размазанную фотографию звеняще резкой и настолько качественной, что её можно использовать для печати баннера. Проще переснять снимок без брака.

Но если вам нужно фото в соцсети или семейный альбом, тогда можно попробовать спасти его, и никто, скорее всего, даже не поймёт, что изначально лицо ребёнка на снимке выше уходило в нерезкость.

Усиление резкости при помощи High Pass
Как спасти размазанное фото при помощи фильтра Smart Sparpen
Как спасти сильно расфокусированное фото при помощи плагина Topaz Sharpen

Усиление резкости при помощи High Pass

Этот метод подходит для снимков с лёгкой степенью нерезкости. Такие, например, получаются, когда вы снимаете на светосильный объектив, и во время съёмки модель слегка отодвинулась и выскочила из глубины резкости. Или наоборот, когда вы, например, отклонились назад и в результате модель выпала из резкости. 

Так происходит потому что у светосильных объективов очень небольшая глубина резкости. На типичном светосильном полтиннике при съёмке поясного портрета она может составлять 5-7 сантиметров. В этом промежутке объект будет резким, дальше — уходить в размытие. И из этого отрезка очень легко вывалиться.

Сильного брака нет, но лицо чуть-чуть подмыто / Фото: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Чтобы исправить эту ошибку, мы будем использовать один из стандартных фильтров Photoshop — High Pass/Цветовой контраст. Его большой плюс в том, что он есть абсолютно во всех версиях фотошопа, ничего дополнительно искать и скачивать не придётся. Ещё одно преимущество — он быстрый и нересурсоёмкий по сравнению с другими методами, о которых речь пойдёт ниже.

Посмотрим, как это работает. Открываем проблемный снимок в Photoshop, делаем копию слоя при помощи команды Ctrl+J. Это нужно для того, чтобы потом при необходимости можно было нарисовать маску слоя.

Выбираем фильтр в меню Filter/Other/High Pass // Фильтр/Другое/Цветовой контраст / Иллюстрация: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Далее изображение окрасится в серый цвет. Это нормально. На этом этапе нужно задать фильтру нужное значение. Покрутите ползунок, пока детали, которые вы хотите сделать резче, не станут хорошо заметными. Это должно выглядеть примерно так:

Детали должны читаться, цвета ещё должны быть неразличимы / Иллюстрация: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Применяем фильтр, меняем режим наложения слоя с Normal на Overlay/Перекрытие.

Слой становится прозрачным, картинка — реще / Иллюстрация: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Снимок стал резче, но есть побочный эффект: фильтр усилил резкость, но он усилил и шум. Это неизбежно.

Слева — до применения фильтра, справа — после / Иллюстрация: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

И тут есть два пути решения проблемы: использовать High Pass в комплекте с шумодавом или пользоваться другими, более умными способами поднятия резкости. Подробнее о том, как бороться с шумами, читайте в этом материале.

Далее можно наложить на слой маску и стереть часть ненужной резкости. Например, в случае с портретами есть смысл оставлять фильтр только на глазах и губах модели и стирать на коже. Это позволит избежать лишних шумов и ненужных деталей: High Pass усиливает резкость всего, в том числе пор и других несовершенств кожи. Подробнее о том, как работать с масками, читайте здесь.

Минусы усиления резкости при помощи High Pass: 

• он помогает в простых случаях, где нет сильного смаза;
• он усиливает шумы.

Как спасти размазанное фото при помощи фильтра Smart Sharpen

Smart Sharpen/Умная резкость в целом очень похож на High Pass, но разница в том, что у Smart Sharpen больше тонких настроек. Если научиться с ним работать, можно получить примерно тот же результат по резкости, что и у High Pass, но без усиления шумов.

Чтобы применить Smart Sharpen, открываем снимок в Photoshop, делаем копию слоя и в меню Filter/Фильтр находим команду Sharpen/Smart Sharpen // Резкость/Умная резкость. Открывается такое окно:

Здесь нас будут интересовать ползунки Amount/Количество, Radius/Радиус, Reduce Noise/Шумоподавление / Иллюстрация: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Самый важный параметр — радиус. Он позволяет разделить информацию на фото на те детали, которые нужно сделать более резкими, и шум, которому более резким становиться не нужно. Самый простой способ подобрать правильное значение — поставить ползунок Amount/Количество примерно на середину и крутить радиус, пока изображение не станет выглядеть хорошо.

После этого можно доработать изображение до идеала, меняя количество и увеличивая значение шумодава. 

Также среди базовых настроек Smart Sharpen можно поменять тип расфокуса. В графе Remove можно выбрать тип смаза, с которым фильтр будет бороться. Среди вариантов есть Lens Blur, Gaussian Blur, Motion Blur. Чаще всего лучше всех работает Gaussian Blur, но можно попробовать разные режимы.

Сравним результат работы High Pass и Smart Sharpen:

Слева Smart Sharpen, справа High Pass. У High Pass картинка получается более шумной Иллюстрация: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Как спасти сильно расфокусированное фото при помощи плагина Topaz Sharpen

Если проблемы с резкостью более сильные, чем на примерах выше, чтобы спасти такой снимок, потребуется уже дополнительный софт. Один из удобных инструментов — плагин от Topaz Sharpen. Этот плагин в отличие от встроенных фильтров Photoshop работает не на усилении краевого контраста, а использует нейросеть, чтобы восстановить часть утраченной из-за смаза информации. Посмотрим на него в действии.

Возьмём, к примеру, вот такой снимок с типичной для парных и групповых портретов на светосильные объективы проблемой: ближний человек в резкости, второй уже сильно из неё выскочил.

Таких ошибок лучше не совершать, но если они уже сделаны, их можно исправить / Фото: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Открываем фото в Photoshop, делаем копию слоя, запускаем Topaz. По умолчанию он прячется в меню фильтров.

Запуск плагина ничем не отличается от запуска встроенного фильтра Photoshop / Фото: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Плагин достаточно умный и рассчитан на среднего пользователя, который не готов тратить много времени на настройку миллиона ползунков. Интерфейс интуитивно понятный: три основных настройки и несколько второстепенных.

У фильтра три основных режима: Motion Blur, Out of focus, Too soft / Иллюстрация: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Каждый из режимов подходит для своего тип смаза. Motion Blur — для смазанного движения (и моделей, и рук фотографа), Out of focus — для объектов, выскочивших из фокуса, Too soft — для фото без ошибки по резкости, но и без выраженной резкости. Too soft — неплохой вариант для снимков на недорогие объективы, в которых нет ошибки по фокусу, просто нет красивой звенящей резкости.

Результат работы фильтра в разных режимах, слева направо: Out of focus, Too soft, Motion Blur / Иллюстрация: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Также есть три кнопки: Normal, Very Noisy (очень шумно) и Very Blurry (очень размыто), с помощью которых вы можете подсказать фильтру суть проблемы на фото. Но выбор типа нерезкости можно полностью доверить автоматике, она неплохо справляется:

Чтобы включить автоопределение нужно сдвинуть ползунки Auto. Здесь автоматика решила, что проблема снимка — объект вне фокуса и он очень размытый. И она права / Иллюстрация: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

Результат работы фильтра может показаться несколько преувеличенным и гротескным: например, волосы выглядят откровенно рисованными. Отрегулировать степень его воздействия можно при помощью ползунка Remove blur.

Также в конкретно этом случае после применения фильтра стоит нарисовать маску слоя. Это необходимо, чтобы убрать действие фильтра с лица матери, которое изначально было в фокусе, и фона, которому и положено быть в расфокусе.

Такой снимок уже вполне можно печатать для семейного альбома / Иллюстрация: Алиса Смирнова, Фотосклад.Эксперт

При работе с Topaz Sharpen стоит помнить, что фильтр умный, но иногда полезно быть умнее. По замыслу создателей плагина, каждый режим подходит для конкретной проблемы. На деле для каждого снимка стоит подбирать режим работы фильтра без оглядки на название этого режима. Бывают случаи, когда объект явно и точно вывалился из фокуса, и по идее нужно использовать Out of focus, но почему-то лучший результат даёт Motion Blur. Не всегда так, но и так бывает.

У плагина есть ряд минусов:

• он не распространяется бесплатно. Его стоимость составляет порядка 75 долларов, но есть бесплатная триал-версия;
• работает на нейросетях, достаточно ресурсоёмкий и на маломощных компьютерах и ноутбуках может работать очень медленно. 

Это самая большая его проблема. Например, для просчёта снимка размером 3000 по длинной стороне требуется 10-15 минут на компьютере со следующими параметрами:

• процессор Intel Core i3 4170 3.70 Гц;
• видеокарта GeForce GTX 1050, 2 Гб;
• 16 Гб оперативной памяти.

Это, конечно совсем не быстро и не удобно. На маломощных машинах плагин стоит использовать только в случае, если снимок очень важен и при этом запорот. Для обработки больших объёмов фотографий нужна более совершенная техника.

Чем мощнее ваш компьютер (или ноутбук), тем быстрее будет работать фильтр. Для быстрой и беспроблемной работы хорошо подойдут компьютеры с современным процессором. Желательно, чтобы в компьютере был хотя бы Core i5 от Intel или AMD Ryzen 5.

Для полноценной работы нейросетевых фильтров также нужна видеокарта с объёмом видеопамяти не менее 4 Гб. В качестве бюджетного решения подойдёт GTX 1650 или 1660. Хорошим решением верхне-среднего уровня будет GeForce RTX 3060Ti. А если бюджет неограничен, и вы хотите, чтобы компьютер был актуален ещё несколько лет, берите самую топовую на сегодняшний день GeForce RTX 4090.

Для тех, кто любит готовые решения, есть системный блок в сборке. А чтобы рассмотреть все детали на снимках пригодится качественный монитор.

Если же вы предпочитаете ноутбуки, стоит обратить внимание на следующие модели: MSI Pulse GL76, MSI Bravo 15 B5DD-415XRU, Apple MacBook Pro A2485.

Восстановление расфокусированных и смазанных изображений. Практика

Не так давно я опубликовал на хабре первую часть статьи по восстановлению расфокусированных и смазанных изображений, где описывалась теоретическая часть. Эта тема, судя по комментариям, вызвала немало интереса и я решил продолжить это направление и показать вам какие же проблемы появляются при практической реализации казалось бы простых формул.

В дополнение к этому я написал демонстрационную программу, в которой реализованы основные алгоритмы по устранению расфокусировки и смаза. Программа выложена на GitHub вместе с исходниками и дистрибутивами.

Ниже показан результат обработки реального размытого изображения (не с синтетическим размытием). Исходное изображение было получено камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8. Фокусировка была выставлена вручную, чтобы получить размытие. Как видно, текст совершенно не читается, лишь угадывается диалоговое окно Windows 7.

И вот результат обработки:

Практически весь текст читается достаточно хорошо, хотя и появились некоторые характерные искажения.

Под катом подробное описание проблем деконволюции, способов их решения, а также множество примеров и сравнений. Осторожно, много картинок!

Вспомним теорию

Подробное описание теории было в первой части, но все же напомню вкратце основные моменты. В процессе искажения из каждого пикселя исходного изображения получается некоторое пятно в случае расфокусировки и отрезок для случая обычного смаза. Все это друг на друга накладывается и в результате мы получаем искаженное изображение — это называется сверткой изображения или конволюцией. То, по какому закону размазывается один пиксель и называется функцией искажения. Другие синонимы – PSF (Point spread function, т.е. функция распределения точки), ядро искажающего оператора, kernel и другие.

Чтобы восстановить исходное изображение нам необходимо каким-то образом обратить свертку, при этом не забывая про шум. Но это не так-то просто – если действовать, что называется, «в лоб», то получится огромная система уравнений, которую решить за приемлемое время невозможно.

Но на помощь к нам приходит преобразование Фурье и теорема о свертке, которая гласит, что операция свертки в пространственной области эквивалентна обычному умножению в частотной области (причем умножение поэлементное, а не матричное). Соответственно, операция обратная свертке эквивалентна делению в частотной области. Поэтому процесс искажения можно переписать следующим образом:

(1),
где все элементы — это фурье-образы соответствующих функций:
G(u,v) – результат искажения, т.е. то, что мы наблюдаем в результате (смазанное или расфокусированное изображение)
H(u,v) – искажающая функция, PSF
F(u,v) – исходное неискаженное изображение
N(u,v) – аддитивный шум

Итак, нам нужно восстановить максимальное приближение к исходному изображению F(u,v). Просто поделить правую и левую часть на H(u,v) не получится, т.к. при наличии даже совсем небольшого шума (а он всегда есть на реальных изображениях) слагаемое N(u,v)/H(u,v), будет доминировать, что приведет к тому, что исходное изображение будет целиком скрыто под шумом.

Чтобы решить эту проблему, были разработаны более устойчивые методы, одним из которых являтся фильтр Винера (Wiener). Он рассматривает изображение и шум как случайные процессы и находит такую оценку f’ для неискаженного изображения f, чтобы среднеквадратическое отклонение этих величин было минимальным:

(2)

Функцией S здесь обозначаются энергетические спектры шума и исходного изображения соответственно – поскольку, эти величины редко бывают известны, то дробь S_n / S_f заменяют на некоторую константу K, которую можно приблизительно охарактеризовать как соотношение сигнал-шум.

Способы получения PSF

Итак, возьмем за отправную точки описанный фильтр Винера — вообще говоря, существует множество других подходов, но все они дают примерно одинаковые результаты. Так что все описанное ниже будет справедливо и для остальных методов деконволюции.

Основная задача — получить оценку функции распределения точки (PSF). Это можно сделать несколькими способами:
1. Моделирование. Очень непросто и трудоемко, т.к. современные объективы состоят из десятка, другого различных линз и оптических элементов, часть из которых имеет асферическую форму, каждый сорт стекла имеет свои уникальные характеристики преломления лучей с той или иной длиной волны. В итоге задача корректного расчета распространение света в такой сложнейшей оптической системе с учетом влияния диафрагмы, переотражений и т.п. становится практически невозможной. И решение ее, пожалуй, доступно только разработчикам современных объективов.
2. Непосредственное наблюдение. Вспомним, что PSF — это то, во что превращается каждая точка изображения. Т.е. если мы сформируем черный фон и одну белую точку на нем, а затем сфотографируем это с нужным значением расфокусировки, то мы получим непосредственно вид PSF. Кажется просто, но есть много нюансов и тонкостей.
3. Вычисление или косвенное наблюдение. Присмотримся к формуле (1) процесса искажение и подумаем, как можно получить H(u,v)? Решение приходит сразу — нужно иметь исходное F(u,v) и искаженное G(u,v) изображения. Тогда поделив фурье-образ искаженного изображения на фурье-образ исходного изображения мы получим искомую PSF.

Про боке

Перед тем как перейдем к деталям, расскажу немного теории расфокусировки применительно к оптике. Идеальный объектив имеет PSF в виде круга, соответственно каждая точка превращается в круг некоторого диаметра. Кстати, это для многих неожиданность, т.к. с первого взгляда кажется, что дефокус просто растушевывает все изображение. Это же объясняет и то, почему фотошоповское размытие Гаусса совсем не похоже на тот рисунок фона (его еще называют боке), который мы видим у объективов. На самом деле это два разных типа размытия — по Гауссу каждая точка превращается в нечеткое пятно (колокол Гаусса), а дефокус каждую точку превращает в круг. Соответственно и разные результаты.

Но идеальных объективов у нас нет и в реальности мы получаем то или иное отклонение от идеального круга. Именно это и формирует неповторимый рисунок боке каждого объектива, заставляя фотографов тратить кучу денег на объективы с красивым боке Боке можно условно разделить на три типа:
— Нейтральное. Это максимальное приближение к кругу
— Мягкое. Когда края имеют меньшую яркость, чем центр
— Жесткое. Когда края имеют большую яркость, чем центр.

Рисунок ниже иллюстрирует это:

Более того, тип боке — мягкое или жесткое зависит еще и от того, передний это фокус или задний. Т.е. фотоаппарат сфокусирован перед объектом или же за ним. К примеру, если объектив имеет мягкий рисунок боке в переднем фокусе (когда, скажем, фокус на лице, а задний план размыт), то в заднем фокусе боке того же объектива будет жестким. И наоборот. Только нейтральное боке не меняется от вида фокуса.

Но и это еще не все — поскольку каждому объективу присущи те или иные геометрические искажения, то вид PSF зависит еще и от положения. В центре — близко к кругу, по краям — эллипсы и другие сплюснутые фигуры. Это хорошо видно на следующем фото — обратите внимание на правый нижний угол:

А теперь рассмотрим подробнее два последних метода получения PSF.

PSF — Непосредственное наблюдение

Как уже говорилось выше, необходимо сформировать черный фон и белую точку. Но просто напечатать на принтере одну точку недостаточно. Необходим намного большее отличие в яркости черного фона и белой точки, т.к. одна точка будет размываться по большому кругу — соответственно должна иметь большую яркость, чтобы быть видной после размытия.

Для этого я распечатал черный квадрат Малевича (да, тонера много ушло, но чего не сделаешь ради науки!), наложил с другой стороны фольгу, т.к. лист бумаги все же неплохо просвечивает и иголкой проколол маленькую дырочку. Затем соорудил нехитрую конструкцию из 200-ваттной лампы и сэндвича из черного листа и фольги. Выглядело это вот так:

Далее включил лампу, закрыл ее листом, выключил общий свет и сделал несколько фоток используя два объектива — китовый Canon EF 18-55 и портретник Canon EF 85mm/1.8. Из получившихся фоток я вырезал PSF и затем построил графики профилей.
Вот что получилось для китового объектива:

И для портретника Canon EF 85mm/1.8:

Хорошо видно как меняется характер боке с жествкого на мягкий для одного и того же объектива в случае переднего и заднего фокуса. Также видно, какую непростую форму имеет PSF — она весьма далека от идеального круга. Для портретника также видны большие хроматические аберрации из-за большой светосилы объектива и малой диафрагмы 1.8.

И вот еще пара снимков при диафрагме 14 — на нем видно, как поменялась форма с круга на правильный шестиугольник:

PSF — Вычисление или косвенное наблюдение

Следующий подход — косвенное наблюдение. Для этого, как писалось выше, нам нужно иметь исходное F(u,v) и искаженное G(u,v) изображения. Как их получить? Очень просто — необходимо поставить фотоаппарат на штатив и сделать один резкий и один размытый снимок одного и того изображения. Далее с помощью деления фурье-образа искаженного изображения на фурье-образ исходного изображения мы получим фурье-образ нашей искомой PSF. После чего применив обратное преобразование Фурье получим PSF в прямом виде.
Я сделал два снимка:

И в результате получил вот такую PSF:

На горизонтальную линию не обращайте внимания, это артефакт после преобразования Фурье в матлабе. Результат, скажем так, средненький — очень много шумов и детали PSF видны не так хорошо. Тем не менее, метод имеет право на существование.

Описанные методы можно и нужно использовать для построения PSF при восстановлении размытых изображений. Т.к. от того, насколько эта функция приближена к реальной напрямую зависит качество восстановления исходного изображения. При несовпадении предполагаемой и реальной PSF будут наблюдаться многочисленные артефакты в виде «звона», ореолов и снижения четкости. В большинстве случаев предполагается форма PSF в виде круга, тем не менее для достижения максимальной степени восстановления рекомендуется поиграться с формой этой функции, попробовав несколько вариантов от распространенных объективов — как мы видели, форма PSF может варьироваться в значительной степени в зависимости от диафрагмы, объектива и прочих условий.

Краевые эффекты

Следующая проблема заключается в том, что если напрямую применить фильтр Винера, то на краях изображения будет своеобразный «звон». Его причина, если объяснять на пальцах, заключается в следующем — когда делается деконволюция для тех точек, которые расположены на краях, то при сборке не хватает пикселей, которые находятся за краями изображения и они принимаются либо равным нулю, либо берутся с противоположной стороны (зависит от реализации фильтра Винера и преобразования Фурье). Выглядит это так:

Одно из решений, чтобы избежать этого состоит предобработке краев изображения. Они размываются с помощью той же самой PSF. На практике это реализуется следующем образом — берется входное изображение F(x,y), размывается с помощью PSF и получается F'(x,y), затем итоговое входное изображение F»(x,y) формируется суммированием F(x,y) и F'(x,y) с использованием весовой функции, которая на краях принимает значение 1 (точка целиком берется из размытого F'(x,y)), а на расстоянии равном (или большем) радиусу PSF от края изображения принимает значение 0. Результат получается такой — звон на краях исчез:

Практическая реализация

Я сделал программу, демонстрирующую восстановление смазанных и расфокусированных изображений. Написана она на C++ с использованием Qt. В качестве реализации преобразования Фурье я выбрал библиотеку FFTW, как самую быструю из опен-соурсных реализаций. Называется моя программа SmartDeblur, скачать ее можно на странице github.com/Y-Vladimir/SmartDeblur, все исходники открыты под лицензией GPL v3.
Скриншот главного окна:

Основные функции:
— Высокая скорость. Обработка изображения размером 2048*1500 пикселей занимает около 300мс в режиме Preview (когда перемещаются ползунки настроек) и 1.5 секунды в чистовом режиме (когда отпустили ползунки настроек).
— Подбор параметров в Real-time режиме. Нет необходимости нажимать кнопки Preview, все делается автоматически, нужно лишь двигать ползунки настроек искажения
— Вся обработка идет для изображения в полном разрешении. Т.е. нет никакого маленького окошка предпросмотра и кнопок Apply.
— Поддержка восстановления смазанных и расфокусированных изображений
— Возможность подстройки вида PSF

Основной упор при разработке был сделан на скорость. В итоге она получилась такая, что превосходит коммерческие аналоги в десятки раз. Вся обработка сделана по-взрослому, в отдельном потоке. За 300 мс программа успевает сгенерить новую PSF, сделать 3 преобразования Фурье, сделать деконволюцию по Винеру и отобразить результат — и все это для изображения размером 2048*1500 пикселей. В чистовом режиме делается 12 преобразований Фурье (3 для каждого канала, плюс одно для каждого канала для подавления краевых эффектов) — это занимает около 1.5 секунд. Все времена указаны для процессора Core i7.

Пока в программе есть ряд багов и особенностей — скажем, при некоторых значениях настроек изображение покрывается рябью. Точно причину выяснить не удалось, но предположительно — особенности работы библиотеки FFTW.

Ну и в целом в процессе разработки пришлось обходить множество скрытых проблем как в FFTW (например не поддерживаются изображения с нечетным размером одной из сторон, типа 423*440.). Были проблемы и с Qt — выяснилось, что рендеринг линии со включенным Antialiasing работает не совсем точно. При некоторых значениях углов линия перескакивала на доли пикселя, что давало артефакты в виде сильной ряби. Для обхода этой проблемы добавил строчки:

    // Workarround to have high accuracy, otherwise drawLine method has some micro-mistakes in the rendering
    QPen pen = kernelPainter.pen();
    pen.setWidthF(1.01);
    kernelPainter.setPen(pen);

Сравнение

Осталось сравнить качество обработки с коммерческими аналогами.
Я выбрал 2 самые известные программы
1. Topaz InFocus — www.topazlabs.com/infocus
2. Focus Magic — www.focusmagic.com

Для чистоты эксперимента будем брать те рекламные изображения, которые приведены на официальных сайтах — так гарантируется, что параметры тех программ выбраны оптимальными (т.к. думаю, разработчики тщательно отбирали изображения и подбирали параметры перед публикацией в рекламе на сайте).
Итак, поехали — восстановление смаза:
Берем пример с сайта Topaz InFocus:

www.topazlabs.com/infocus/_images/licenseplate_compare.jpg

Обрабатываем с вот такими параметрами:

и получаем такой результат:

Результат с сайта Topaz InFocus:

Результат весьма схожий, это говорит о том, что в основе Topaz InFocus используется похожий алгоритм деконволюции плюс постобработка в виде заглаживания-удаления шумов и подчеркивания контуров.

Примеров сильно дефокусировки на сайте этой программы найти не удалось, да и она не предназначена для этого (максимальный радиус размытия составляет всего несколько пикселей).
Можно отметить еще один момент — угол наклона оказался ровно 45 градусов, а длина смаза 10 пикселей. Это наводит на мысль о том, что изображение смазано искусственно. В пользу этого факта говорит и то, что качество восстановления очень хорошее.

Пример номер два — восстановление дефокусировки. Для этого возьмем пример с сайта Focus Magic: www.focusmagic.com/focusing-examples.htm

Получили вот такой результат:

Тут уже не так очевидно, что лучше.

Заключение

На этом я хотел бы закончить эту статью. Хотя и много чего еще хотелось написать, но и так уже длинный текст получился. Буду очень признателен, если попробуете скачать SmartDeblur и потестировать на реальных изображениях — у меня, к сожалению, не так много расфокусированных и смазанных изображений, все поудалял.
И буду особо признателен, если пришлете мне (мыло есть в профиле) свой фидбек и примеры удачных/неудачных восстановлений. Ну и просьба сообщать о всех багах, замечаниях, предложениях — т.к. приложение еще пока местами сыроватое и немного нестабильное.
P.S. Исходники пока не очень чистые в плане стиля — там пока куча утечек памяти, еще не успел перевести на смарт-поинтеры, поэтому после нескольких изображений может перестать открывать файлы. Но в целом работает.

Ссылка на SmartDeblur: github.com/Y-Vladimir/SmartDeblur

UPD: Ссылка на продолжение

--
Vladimir Yuzhikov

Как исправить смазанную фотографию

Не всегда фотографии получаются у нас идеально по всем параметрам. И если фото вышло недостаточно четким, но вам не хотелось бы отправлять его в корзину, давайте попробуем исправить ситуацию при помощи Фотошопа. До определенной степени четкость изображения можно улучшить, если, конечно, оно не слишком сильно размыто.

Вам понадобится

• Цифровое фото
• Графический редактор Adobe Photoshop

Инструкция

Откройте одну из недостаточно четких фотографий в графическом редакторе Adobe Photoshop при помощи меню «File – Open» или комбинации клавиш Ctrl+O.

Создайте дубликат имеющегося у нас слоя, нажав клавиши Ctrl+J. Клавиши Shift+Ctrl+U обесцветят дубликат слоя.

Выберите для этого слоя в палитре слоев режим наложения «Overlay».

Примените к обесцвеченному слою фильтр «Other – HighPass».

При помощи диалогового окна фильтра подберите оптимальное значение параметра «Radius», оценивая изменения, происходящие с фото. При этом галочка около режима «Preview» должна быть выставлена.

Увеличение четкости может быть необходимо не всем частям фото. В некоторых местах оно вызовет только появление лишних дефектов. Поэтому там, где резкость не нужна, сотрите корректирующий слой инструментом «Eraser» (вызывается клавишей E в английской раскладке).

Если вы хотите увеличить корректирующий эффект, дублируйте обесцвеченный слой комбинацией клавиш Ctrl+J. Регулируйте прозрачность верхнего слоя, пока результат вас не удовлетворит.

Объедините все слои при помощи клавиш Ctrl+Shift+E. Отрегулируйте яркость и контрастность фотографии при помощи тех пунктов меню «Image — Adjustments», которые вы предпочитаете. Самые простые из них — «Image – Adjustments — Brightness/Contrast».

Сохраните обработанное фото под новым именем при помощи пункта меню «File – Save As» и сравните его с оригиналом до обработки.

Обратите внимание

К сожалению, слишком сильно размытые фото коррекции не поддаются. Поэтому при фотосъемке рекомендуется делать по нескольку кадров, чтобы можно было выбрать для обработки лучшие из них.
Не забывайте также правильно выбирать режимы съемки.

Полезный совет

Если нечеткость фотографии совсем небольшая, вы можете применить фильтр «Sharpen», находящийся в меню «Filter – Sharpen — Sharpen».

Источники:

• смазанные фотографии

Войти на сайт

или

Забыли пароль?
Еще не зарегистрированы?