Nhìn vào những bức ảnh chụp cảnh thiên nhiên này, với một trong những kênh RGB được lấy ra từ chúng:

Nguồn (có màu đỏ): https://en.wikipedia.org/wiki/File:Altja_j%C3%B5gi_Lahemaal.jpg

Nguồn (có màu xanh lá cây): https : //commons.wik mega.org/wiki/File:2007_mather-lake_hg.jpg

Nguồn (có màu xanh): https : //commons.wik mega.org/wiki/File:Fox_01.jpg

Ngay cả khi không có một trong các kênh, bạn có thể tìm ra màu sắc nhất định của những thứ nhất định hoặc ít nhất là có ý tưởng hay nếu việc xây dựng lại kênh bị thiếu là chính xác.

Ví dụ, đây là hình ảnh đầu tiên có kênh màu đỏ được thêm lại vào đó chỉ là nhiễu ngẫu nhiên:

Hình ảnh này rõ ràng không phải là một bản dựng lại chính xác của kênh màu đỏ. Điều này là do các bức ảnh thiên nhiên thường không sử dụng toàn bộ phổ RGB mà chỉ là một tập hợp con của "màu sắc trông tự nhiên". Ngoài ra, các sắc thái của màu đỏ sẽ theo độ dốc nhất định tương quan với các màu khác.

Nhiệm vụ của bạn là xây dựng một chương trình sẽ chụp một bức ảnh đã bị xóa một kênh và cố gắng xấp xỉ hình ảnh gốc càng gần càng tốt bằng cách tái tạo lại những gì nó tin là kênh bị thiếu.

Chương trình của bạn sẽ được ghi điểm về mức độ phù hợp của kênh bị thiếu với kênh của hình ảnh gốc, bằng cách đếm tỷ lệ phần trăm pixel có giá trị của kênh đó nằm trong phạm vi ± 15 (đã bao gồm) giá trị thực trong ảnh gốc (trong đó các giá trị phạm vi từ 0 đến 255 như trong kênh màu 8 bit tiêu chuẩn).

Các trường hợp thử nghiệm mà chương trình của bạn sẽ được ghi vào đây có thể được tìm thấy ở đây (tệp zip 9.04 MB, 6 hình ảnh). Hiện tại nó chỉ chứa ba hình ảnh ví dụ ở trên và bản gốc của chúng, nhưng tôi sẽ thêm một vài cái sau để tạo bộ đầy đủ sau khi tôi đã thực hiện chúng.

Mỗi hình ảnh được thu nhỏ lại và cắt thành 1024 x 768, vì vậy chúng sẽ có cùng trọng số trong điểm số của bạn. Chương trình có thể dự đoán hầu hết các pixel trong phạm vi dung sai đã cho sẽ thắng.

Python 3 + hình ảnh scikit

Đơn giản chỉ cần đặt màu của kênh bị thiếu thành trung bình của hai kênh còn lại.

import sys
from skimage import io, color

im = io.imread(sys.argv[1])
h, w, c = im.shape

removed_channel_options = {0, 1, 2}
for y in range(h):
    for x in range(w):
        if len(removed_channel_options) == 1: break
        removed_channel_options -= {i for i, c in enumerate(im[y][x]) if c > 0}
removed_channel = removed_channel_options.pop()

for y in range(h):
    for x in range(w):
        p = [float(c) / 255 for c in im[y][x][:3]]
        p = [sum(p)/2 if i == removed_channel else p[i]
             for i in range(3)]
        im[y][x] = [int(c*255) for c in p] + [255]*(c == 4)

io.imsave(sys.argv[2], im)

Và những hình ảnh được khôi phục:

Lua, Love2D

Chỉ cần đặt kênh bị thiếu thành nhỏ hơn trong hai kênh còn lại.

local inp = love.image.newImageData(arg[2])

local channels = {1, 2, 3}
local removed = nil
local removed_options = {true,true,true}

inp:mapPixel(function(x,y,r,g,b)
    local o = {r,g,b}
    for k,v in pairs(o) do
        if v > 0 then
            removed_options[k] = false
        end
    end
    return r,g,b
end)

for k,v in pairs(removed_options) do
    if v then
        removed = k
        break
    end
end
inp:mapPixel(function(x,y,r,g,b)
    local o = {r,g,b}
    o[removed] = math.min(o[removed%3+1], o[(removed+1)%3 + 1])
    return unpack(o)
end)

inp:encode('png', IMAGE:gsub("%.png", "2.png"))

Lấy tên tệp làm đối số trên dòng lệnh.

Tặng kem

Tôi đã thử đặt kênh bị thiếu thành 255- (a + b), kẹp giá trị. Như để "điền vào chỗ trống". Kết quả là vô ích nhưng vinh quang.

Và với 255- (a + b) / 2