Технологии цифровой обработки

     Инструменты структурного редактирования цифровых изображений

• Изменение размера изображения – кадрирование. Размер изображения может быть изменён до необходимого с помощью математических алгоритмов, которые высчитывают цвет пикселей исходя из цвета пикселей оригинала. Следует учитывать, что при увеличении изображений теряется резкость, при уменьшении — детализация.

     Часто композицию изображения можно также  улучшить, удалив лишние области по краям. Это называется кадрированием.

• Коллажирование (монтаж). Создание из частей нескольких изображений нового изображения. Термин «коллаж» в его современном толковании используется также для обозначения приёма создания целого изображения из ряда других изображений или их отдельных фрагментов, как правило, при помощи компьютерных программ, таких как Adobe Photoshop и других графических редакторов. В основе создания цифрового коллажа — работа со слоями. В процессе создания коллажа могут применяться различные типы наложения, смешивания и прозрачности. Несмотря на то, что в большей части случаев термин «фотомонтаж» был бы более уместен, границы этих двух понятий при манипуляции изображениями с помощью компьютерных программ, практически стираются.
• Обтравка. Обтравкой называется процесс выделения какого-то объекта на изображении с целью его отделения от фона.
• Подавление шума. В программах редактирования изображения присутствуют различные алгоритмы для удаления или уменьшения шума. Это в первую очередь цифровой шум матрицы цифровой фотокамеры. В подобной коррекции также могут нуждаться зерно плёнки, артефакты сжатия, пыль и царапины на оригинале.
• Ретушь. В узком смысле ретушь — устранение ненужных деталей изображения, шумов, изменение композиции. Часто к ретуши приходится прибегать для того, чтобы убрать дефекты кожи, пыль на одежде модели.
• Ориентация изображения. Программы редактирования могут поворачивать изображения под любым углом или отражать зеркально.
• Фильтры и спецэффекты. Фильтры и спецэффекты используются для придания изображению необычного вида. С помощью фильтров картинка может быть искажена необычным образом, стилизована, может быть добавлена видимость объемного рельефа, изменены цвета.
• Расширение динамического диапазона изображения. Расширение динамического диапазона изображения путём комбинирования фотографий одного сюжета, полученных с разной экспозицией. Для этого делается несколько кадров с одним положением камеры (желательно со штатива). При обработке, изображения с разной экспозицией объединяются в одно. Это позволяет зафиксировать высококонтрастный сюжет без выбеливания ярко освещённых объектов и без недопустимого зашумления тёмных деталей.
• Цветокоррекция. Цветокоррекция — внесение изменений в цвет оригинала. Многие относят к цветокоррекции те процедуры, которые не связаны с изменением сюжета изображения. В более узком смысле цветокоррекция — это такое преобразование изображения, объекта или фрагмента, когда новый цвет обрабатываемого пикселя зависит от старого значения этого пикселя и не зависит от соседних пикселей.

     Основная  причина, по которой приходится выполнять  коррекцию цвета, следующая: человеческий глаз имеет способность адаптироваться к силе и спектральным характеристикам освещения таким образом, что сохраняется восприятие цвета предметов в большинстве случаев независимо от спектрального состава освещения, камера же фиксирует световое излучение без адаптации и, при просмотре в других условиях, фотографии иногда сильно отличаются от того, что мы видели, когда фотографировали. Для устранения этой проблемы в фотографии используются алгоритмы выбора и настройки белого цвета. Эти алгоритмы уже можно назвать цветокоррекцией.

     Другие  причины применения цветокоррекции: недостаточный или избыточный контраст изображения, вуаль, выцветание изображения. Также необходимо отметить цветокоррекцию с целью внесения гармонии между фотоизображениями и дизайном публикации либо содержанием материалов, подобную процессу фотопечати в фотографическом искусстве.

     Как и любой другой метод, цветокоррекцию можно применить как инструмент реализации творческого замысла  или пожеланий заказчика.

     Цифровое  изображение всегда представлено в  какой-то цветовой модели (Red Green Blue, Lab, и др.), подразумевающей несколько (три, как правило) характеристик для каждой точки изображения (пиксела). Характеристики всех точек изображения называют каналами. Например, в модели RGB каждый пиксел характеризуется значением яркости красной, зелёной и синей составляющих его цвета. Соответственно, в изображении можно выделять каналы красного, зелёного и синего цветов. Функции могут быть заданы как независимые для каждого канала, так и более сложные — например, «Смешение каналов» (Channel Mixer).

     Методы  преобразования цвета могут быть самыми разными, однако наиболее часто  используемыми методами цветокоррекции являются следующие:

• Указание аргументов для функций преобразования входных значений в выходные. В программах эти инструменты называются «уровни», «гамма» и т. п. Иногда наборы значений аргументов выбираются из перечня заранее заданных вариантов. К этому виду преобразований можно отнести так же
• Установка баланса белого (учёт освещения) при преобразовании электронного сигнала матрицы в файл изображения или сканировании пленки;
• Преобразования, непосредственно задающие изменения контрастности, яркости, гаммы, тона, светлоты, насыщенности изображения или его частей;

     Непосредственное  задание графиков преобразования значений по каналам. Этот инструмент обычно называется «Кривые» (Curves). Он позволяет выполнить любые преобразования внутри каждого канала путём ручного формирования графика, аналогичного тем, которые вычисляются функциональными алгоритмами по заданным аргументам. При том, что функции типовых преобразований — уровней, контрастности, яркости, гаммы и т. п. — простые и довольно понятные, инструмент «Кривые» способен оказаться гибче и нагляднее отдельных функциональных преобразований.

     Инструменты подготовки изображения к публикации

     Изменение цветовых пространств (цветоделение). Для разных целей (например, отображение на экране компьютера и печать на бумаге) используются разные способы воспроизведения изображений и разные математические модели, описывающие цвет (цветовые пространства) в зависимости от способа воспроизведения. Программы редактирования изображений способны конвертировать изображения из одного цветового пространства в другое.

     Основная  задача подготовки к публикации —  привести изображение к требованиям  технического процесса, максимально сохранив при этом само изображение. Например, при подготовке к офсетной печати необходимо провести цветовое преобразование в цветовое пространство печати (чаще всего — CMYK), обеспечить отсутствие превышения суммарной плотности краски и «белых пятен», то есть участком, где минимальное содержание краски меньше минимально отображаемого данным печатным процессом, скорректировать изображение с тем, чтобы нейтральные цвета были переданы определенным для данного печатного процесса сочетанием красок, упредить снижение резкости в процессе смены растра под новый техпроцесс (например, с использование нерезкого маскирования).

     Теория  обработки изображений

     В широком смысле, обработка изображений  — это любая форма обработки  информации, для которой входом являются изображения, например, фотографии или видеокадры. Поэтому термин «Редактирование изображений» является частным случаем термина «обработка изображений». Редактирование изображений — изменение деталей оригинального изображения (в настоящее время, в основном, цифровыми методами).

     Обработка фотографических изображений широко применяется в космической фоторазведке для распознавания военных объектов и оружия вероятного противника. При распознавании военных объектов и оружия вероятного противника редактирование изображений крайне нежелательно.

     Большинство методов обработки изображений  представляют изображения как двумерные сигналы, применяя к ним стандартные методы обработки сигналов.

     До  широкого распространения компьютеров  обработка изображений выполнялась с помощью специальных химикатов, оптических приборов и т. д., причем большинство доступных сейчас методов обработки также было доступно. Конечно, в те времена обработка была более сложной, менее гибкой и стоила гораздо дороже, в связи, с чем выполнялась, в основном, профессионалами в коммерческих целях.

     Ретуширование изображений выполняли вручную, прорисовкой карандашами или  специальными красками, выскабливанием отдельных участков или химической обработкой (травлением эмульсии фотографического слоя). Резкость повышалась классической технологией нерезкого маскирования.

     Техническую ретушь применяли для устранения случайных, характерных только для  химической фотографии, дефектов (точки, пятна, царапины и т. п.) и градации плотности — усиления или ослабления отдельных участков полутонового изображения (с помощью подбора контраста на печати, а также с использованием масок).

     Структурную ретушь тоже выполняли вручную —  вырезали из негативов нужные части  и склеивали их или склеивали  готовые фотографии, переснимали или перепечатывали снимки с изменением экспозиции, используя светофильтры.

     Подобные оптические методы до сих пор важны в таких  областях как, например, голография. Тем  не менее, с резким ростом производительности компьютеров эти методы всё в  большей мере вытесняются методами цифровой обработки изображений. Методы цифровой обработки изображений являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели обычные методы. В цифровой обработке и редактировании изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео. Тем не менее, стандартные задачи редактирования изображений чаще всего могут быть решены и на персональном компьютере. 
Цифровая обработка сигналов

      Цифровая обработка сигналов (ЦОС, DSP - англ. digital signal processing) — преобразование сигналов, представленных в цифровой форме.

     Любой непрерывный сигнал может быть подвергнут дискретизации по времени и квантованию по уровню (оцифровке), то есть представлен в цифровой форме. Процесс преобразования сигналов называется фильтрацией, а устройство, выполняющее фильтрацию, называется фильтр. Поскольку отсчёты сигналов поступают с постоянной скоростью Fd, фильтр должен успевать обрабатывать текущий отсчет до поступления следующего (чаще - до поступления следующих n отсчётов, где n - задержка фильтра), то есть обрабатывать сигнал в реальном времени.

     Для обработки сигналов (фильтрации) в реальном времени применяют специальные вычислительные устройства — цифровые сигнальные процессоры.

     Цифровой  сигнальный процессор (англ. Digital signal processor, DSP; сигнальный микропроцессор, СМП; процессор цифровых сигналов, ПЦС) — специализированный микропроцессор, предназначенный для цифровой обработки сигналов.

     Архитектура сигнальных процессоров, по сравнению  с микропроцессорами настольных компьютеров, имеет некоторые особенности:

• гарвардская архитектура (разделение памяти команд и данных), как правило модифицированная;
• большинство сигнальных процессоров имеют встроенную оперативную память, из которой может осуществляться выборка нескольких машинных слов одновременно. Нередко встроено сразу несколько видов оперативной памяти, например, в силу Гарвардской архитектуры бывает отдельная память для инструкций и отдельная - для данных.
• некоторые сигнальные процессоры обладают одним или даже несколькими встроенными постоянными запоминающими устройствами с наиболее употребительными подпрограммами, таблицами и т.п..
• аппаратное ускорение сложных вычислительных инструкций, то есть быстрое выполнение операций, характерных для цифровой обработки сигналов, например, операция «умножение с накоплением» (MAC) (Y := X + A × B) обычно исполняется за один такт.
• «бесплатные» по времени циклы с заранее известной длиной. Поддержка векторно-конвейерной обработки с помощью генераторов адресных последовательностей.
• детерминированная работа с известными временами выполнения команд, что позволяет выполнять планирование работы в реальном времени.
• сравнительно небольшая длина конвейера, так что незапланированные условные переходы могут занимать меньшее время, чем в универсальных процессорах.
• экзотический набор регистров и инструкций, часто сложных для компиляторов. Некоторые архитектуры используют VLIW.
• по сравнению с микроконтроллерами, ограниченный набор периферийных устройств — впрочем, существуют «переходные» чипы, сочетающие в себе свойства DSP и широкую периферию микроконтроллеров.