Об экспериментах с компьютерной голографией писалось неоднократно. [1, 2, 3] Мне эта тема просто любопытна. Я как-то экспериментировал с бит-реверсивной перестановкой (bit-reversal permutation) изображений и случайно обнаружил голографические свойства. Но обо всем по порядку.
Читать полностью »
Рубрика «обработка изображений» - 118
Голографические свойства бит-реверсивной перестановки
2012-10-22 в 10:58, admin, рубрики: python, Алгоритмы, голография, кодирование, обработка изображений, метки: python, голография, кодирование, обработка изображенийГрафический формат JNG — чем полезен, как устроен, чем сконвертить, посмотреть и загрузить
2012-10-22 в 8:37, admin, рубрики: JNG, jpeg, PNG, zlib, загрузка картинок, обработка изображений, метки: JNG, jpeg, PNG, zlib, загрузка картинок 
На картинке изображенна турецкая снайперская винтовка с очень подходящим названием — JNG. В статье, как вы уже догадались — речь пойдёт о графическом формате JNG, а отнюдь не об оружии. На хабре уже мелькали темы, касающиеся этого формата, однако их было не много, а некоторые, к сожалению, впоследствии были удалены авторами. Не смотря на то, что JNG не особо популярный формат и базируется на формате MNG, который, судя по всему, можно считать мёртворождённым, у JNG есть одно очень хорошее свойство – это высокая степень сжатия графики с потерями плюс начиие альфа канала.
По сути JNG представляет из себя подвид формата MNG (однако со своим маркером в заголовке, позволяющим отличать оба этих формата). Цветовые данные сохраняются в JPEG формате, а вот альфа может хранится в одном из двух вариантов – либо тоже сжатая при помощи JPEG, как картинка в оттенках серого, либо используя такое же как в PNG — сжатие без потерь.
Где может пригодится JNG? Для меня он больше всего подошёл для хранения текстурных атласов в мобильных играх. Небольшой пример – исходный набор графики от игры весил 57 мегабайт, после замены всех png на jng – набор графики стал весить 15 мегабайт. Неплохой выигрыш для мобильной игры. Поиск других областей, где можно применить jng оставлю на усмотрение читателя, я же опишу чем смотреть, чем создавать а также как грузить (с примерами кода на C/C++) картинки в формате JNG, а также немного теории об его устройстве.
Простой способ передачи информации через видеосигнал
2012-10-17 в 8:00, admin, рубрики: информация, обработка изображений, метки: информацияВ Fujitsu предлагают простой способ добавить интерактивности в обычную телевизионную трансляцию с тем, чтобы пользователи смартфонов без каких-либо дополнительных технических устройств (вроде всевозможных приставок) могли легко получить дополнительную информацию на экране своего гаджета.
Идея передачи информации является довольно простой и в некоторой степени подобна известному QR-сканированию — то есть, на смартфоне требуется запустить специальное приложение и направить устройство на телевизор. Специальным образом подготовленная передача будет содержать видеокадры, в которые экран телевизора становится чуть более ярким (или чуть более тёмным): другими словами, последовательность сменяющих друг друга видеокадров с разной степенью яркости и будет кодировать двоичную информацию в видеосигнале — каждая секунда будет содержать 16 бит.
Читать полностью »
Фильтрация ложных соответствий между изображениями при помощи динамического графа соответствий
2012-10-16 в 18:04, admin, рубрики: computer vision, filtering matches, object detection, Алгоритмы, обработка изображений, метки: computer vision, filtering matches, object detection 
Многие современные алгоритмы компьютерного зрения строятся на основе детектирования и сопоставления особых точек визуальных образов. По этой теме было написано немало статей на хабре(например SURF, SIFT). Но в большинстве работ не уделяется должного вниманию такому важному этапу, как фильтрация ложных соответствий между изображениями. Чаще всего для этих целей применяют RANSAC-метод и на этом останавливаются. Но это не единственный подход для решения данной задачи.
Данная статья посвящена одному из альтернативных способов фильтрации ложных соответствий.
Читать полностью »
Щелевая съёмка: сжатие времени по горизонтали
2012-10-15 в 20:16, admin, рубрики: обработка изображений, пространство-время, щелевая съемка, метки: пространство-время, щелевая съемка
Перед вами оригинальный снимок, без обработки в фоторедакторе или применения каких-то художественных эффектов. Исключительно точное документальное фото. Только это не картина одного момента, как в обычной фотографии. В кадре вместились события, которые происходили в течение около 30 секунд на промежутке пространства шириной 1 пиксел. Снимок сделан методом щелевой фотографии.
Читать полностью »
Искусство подделки фотографий до цифровой эпохи
2012-10-14 в 11:54, admin, рубрики: обработка изображений, ретуширование, метки: ретуширование 
В нью-йоркском Метрополитен-музее 11 октября открылась выставка “Faking It: Manipulated Photography Before Photoshop”, посвящённая историческому искусству подделки фотографий, ретуширования и фотомонтажа. Некоторые работы можно посмотреть на сайте музея.
Крупнейшая в мире коллекция «отфотошопленных фотографий» доказывает, что люди начали активно заниматься такими манипуляциями задолго до изобретения компьютеров и цифровой фотографии. Более того, многие методы 150-летней давности используются сейчас практически в неизменном виде.
Читать полностью »
Нейросеть Google приступила к работе
2012-10-07 в 17:13, admin, рубрики: Google, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросеть, обработка изображений, распознавание образов, метки: машинное обучение, нейросеть, распознавание образовВ июне 2012 года группа исследователей из Google запустила нейросеть на кластере 1000 компьютеров (16 тыс. процессорных ядер; 1 млрд связей между нейронами). Эксперимент стал одним из самых масштабных в области искусственного интеллекта, причём систему изначально создавали для решения практических задач.
Самообучаемая нейросеть — достаточно универсальный инструмент, который можно использовать на разных массивах данных. В компании Google её применили для улучшения точности распознавания речи: «Мы получили улучшение от 20% до 25% по показателю неправильно распознанных слов, — говорит Винсент Ванхоук (Vincent Vanhoucke), руководитель отдела распознавания речи в Google. — Это значит, что многие люди получат безошибочный результат». Нейросеть оптимизировала алгоритмы для английского языка, но Ванхоук говорит, что аналогичные улучшения могут быть достигнуты и для других языков и диалектов.
Читать полностью »
Оптическое распознавание символов в Linux
2012-10-06 в 13:44, admin, рубрики: cli, Finereader, GUI, linux, ocr, tesseract, обработка изображений, сравнение, тест, метки: cli, Finereader, gui, linux, ocr, tesseract, сравнение, тестВведение
Это не просто обзор существующих OCR (мы будем говорить всего о трёх) и не руководство по установке (хотя установка будет описана). Эта статья была создана с целью разобраться, что и как реально может распознать русский и английский языки в Linux.
Читать полностью »
Мона Лиза на чистом CSS
2012-10-04 в 7:26, admin, рубрики: css, ненормальное программирование, обработка изображений, метки: cssВеб-разработчик Джей Салват (Jay Salvat) закодировал Мону Лизу на CSS.
Конечно, не вручную, всё делает PHP-скрипт.
Читать полностью »
Как мы корректировали фото с Curiosity, чтобы узнать, какого же цвета Марс
2012-10-03 в 20:03, admin, рубрики: curiosity, космонавтика, марс, наса, обработка изображений, метки: curiosity, марс, наса, фотошопПока Curiosity весь в делах и NASA не до того, чтобы оповещать нас о результатах исследований, а вопрос о цвете Марса в ходе нашего текущего проекта как нельзя актуален, мы с коллегами вернулись к старой избитой теме: какого цвета Марс.
В NASA ранее тоже задавались таким вопросом. Красивый пейзаж с залитыми Солнцем склонами марсианских стволовых гор, причудливыми базальтовыми дюнами, с экзотическими для Земли, но обычными для Марса фигурами выветривания, сделан в 2003 году членами команды разработчиков камеры THEMIS из Корнельского университета вместе с художником Доном Дэвисом, экспертом в области полноцветных визуализаций планетарных и космических объектов.
Дэвис начал с калибровки и сопоставления файлов многоспектральных снимков, сделанных THEMIS VIS в разных диапазонах. Используя в качестве ориентира полноцветные изображения с космического телескопа Хаббл и свой личный опыт в обсерватории Mt. Wilson и других, он вручную отрегулировал баланс цвета, чтобы он наиболее точно соответствовал такому Марсу, который бы мы увидели «своими глазами». Он также вручную немного сгладил и обработал изображение, чтобы минимизировать эффекты остаточного рассеянного света при фотографировании. (оригинал источника информации).
Но у нас же нет такой сложной системы для коррекции приходящих с Марса фото. А многочисленные попытки скорректировать фото с Марса автоматом через «автоматическую цветовую коррекцию» фотошопом нам кажется немного наивными. Очень сомнительно, что фотошоп настроен на приведение марсианских фотографий в земной вид.
Что же делать? Под катом много фото.
Читать полностью »