Làm thế nào để loại bỏ vết bẩn từ hình ảnh?

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Tôi có hình ảnh cực kỳ méo mó và nhuộm màu này

Có thể loại bỏ vết bẩn này? Có thể hình ảnh inpainting giúp đỡ?

Xin vui lòng giúp đỡ

EDIT: Một hình ảnh khác

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Sau khi áp dụng khuếch tán dị hướng và biểu diễn hình ảnh bằng hình ảnh (MATLAB)

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Tôi đã thử inpainting tuy nhiên kết quả không đủ tốt

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Có dù sao tôi có thể cải thiện đầu ra này?

image-processing matlab image

— vini
nguồn

Vâng, đó là những gì xử lý hình ảnh về việc tạo ra một máy tính để làm điều đó cho tôi

— vini

Trong ảnh của bạn, các vết bẩn rõ ràng nằm trên một mặt phẳng tiêu điểm riêng biệt. Do đó, tôi sẽ nghĩ về cách phân hủy hình ảnh bằng các mặt phẳng tiêu cự. Ném vào một chút trong sáng và bạn nên hoàn thành :)

— Emre

@vini Bạn có vài hình ảnh hay chỉ hình này? Tôi có thể nhận được kết quả "tốt" bằng cách tạo mặt nạ thủ công và in mờ. Đó có phải là một giải pháp bạn quan tâm?

— Lorem Ipsum

Bạn không thể làm sạch các cửa sổ?

— endolith

Các hình ảnh dường như được phơi bày gấp đôi cũng như nhuộm màu. Đây có phải là trường hợp?

— Charna

Đây không phải là một câu trả lời đầy đủ và sắc nét, tuy nhiên, tôi sẽ để lại cho bạn ít nhất một số cách tiếp cận để bạn chiến đấu. (Tôi sẽ rất vui mừng nếu biết bạn có kết quả).

Hãy xem những câu hỏi sau:

Loại bỏ ánh sáng chói khỏi hình ảnh
Làm thế nào để loại bỏ độ chói và độ sáng trong hình ảnh (Tiền xử lý hình ảnh)?

Họ chủ yếu đang cố gắng giải quyết vấn đề tương tự.

Có hai phần của vấn đề,

a. Xác định vết / vết b. Thay thế vết bẩn bằng những gì đã có ở nơi tắc.

Bản chất của câu hỏi là cố gắng giải quyết vấn đề chính xác (trong một số ý nghĩa).

Đây không phải là chuyện nhỏ. Tuy nhiên, trong cả hai câu hỏi đều có một số mẫu độc đáo mà bạn có thể khai thác.

Trong mọi trường hợp, phần tử chồng chất cần phải được loại bỏ được gọi ở đây là (vết, chói, điểm sáng), lớp phủ có màu sắc / màu sắc độc đáo và khác biệt để phân biệt với các vật / cảnh thông thường.
Trong hầu hết các trường hợp, màu sắc / màu của lớp phủ này sẽ biến mất trong khung cảnh thông thường. Màu kết quả thực tế không thay đổi - tuy nhiên, tốt hơn là mô hình lớp phủ dưới dạng cường độ đơn và màu với độ xuyên sáng liên tiếp Do đó bạn có thể nói pixel kết quả trong đó là hình ảnh được quan sát và là hình ảnh không bị che khuất mong muốn. Lưu ý, alpha có thể được thay đổi tùy ý qua pixel, nhưng của lớp phủ được coi là gần như không đổi. và
$P [x, y] = (1 - α [x, y]) * S [x, y] + α [x, y] * O v e r l a y H u e$ $P[x,y] = (1-\alpha[x,y])*S[x,y] + \alpha[x,y] * OverlayHue$ $\tilde{S} [x, y] = (P [x, y] - O v e r l a y H u e * \tilde{α} [x, y]) / (1 - \tilde{α} [x, y])$ $\tilde S[x,y] = (P[x,y] - OverlayHue * \tilde \alpha[x,y])/(1-\tilde \alpha[x,y])$ $P[x,y]$ $S[x,y]$ $OverlayHue$ $\tilde S[x,y]$ $\tilde \alpha[x,y]$ là các giá trị ước tính theo thuật toán của bạn cho số lượng tương ứng.
Các OverlayHue giá trị có thể được ước tính một cách độc lập bằng cách thủ công phân đoạn vùng điểm ảnh nơi Stain hoặc Flash rõ ràng là thống trị.
Bạn có thể giả sử rằng \ alpha [x, y] nhất quán trên tất cả các kênh (ví dụ R, G, B). Do đó, bạn có thể xác định các thành phần riêng lẻ như sau:
${\tilde{S}}_{R} [x, y] = (P_{R} [x, y] - O v e r l a y H u e_{R} * \tilde{α} [x, y]) / (1 - \tilde{α} [x, y])$ $\tilde S_R[x,y] = (P_R[x,y] - OverlayHue_R * \tilde \alpha[x,y])/(1-\tilde \alpha[x,y])$ ${\tilde{S}}_{G} [x, y] = (P_{G} [x, y] - O v e r l a y H u e_{G} * \tilde{α} [x, y]) / (1 - \tilde{α} [x, y])$ $\tilde S_G[x,y] = (P_G[x,y] - OverlayHue_G * \tilde \alpha[x,y])/(1-\tilde \alpha[x,y])$ ${\tilde{S}}_{B} [x, y] = (P_{B} [x, y] - O v e r l a y H u e_{B} * \tilde{α} [x, y]) / (1 - \tilde{α} [x, y])$ $\tilde S_B[x,y] = (P_B[x,y] - OverlayHue_B * \tilde \alpha[x,y])/(1-\tilde \alpha[x,y])$
Bạn có thể thấy rằng khi gần bằng 1 ngụ ý rằng lớp phủ hoàn toàn che khuất cảnh và do đó không có ước tính nào về có thể tốt, bạn nên tránh điều đó và giữ một số giá trị tham chiếu để lặp đi lặp lại theo thời gian. $\alpha$ $\tilde S$
Bạn vẫn có nhiều biến hơn phương trình không may, và đó là do tính chất vật lý của pixel. Một màu nhất định có thể có kết quả do thuộc tính của pixel hoặc do vết bẩn / chói. Đặt cược tốt nhất là bạn bắt đầu với các pixel được xác định trong đó bạn biết rằng là 1 và sau đó phân rã dần dần đoán cho giảm liên tiếp. Qua một số lần lặp, bạn có thể tìm thấy các mẫu. $\alpha$ $\alpha$
Ngoài ra, để cuối cùng ước tính các điểm đen thuần túy, Bạn cũng có thể áp dụng ràng buộc làm mịn trên các pixel lân cận (ví dụ: cũng như ). $\tilde S[x,y]$ $\tilde \alpha[x,y]$

Đây có thể không phải là giải pháp hoàn hảo, nhưng có thể tốt hơn rõ ràng hơn so với việc cắt mức pixel hoặc chơi xung quanh với độ bão hòa, v.v ... Tôi chân thành yêu cầu bạn thử làm điều này và cho chúng tôi thấy kết quả (bàn làm việc của tôi hiện đang trong tình trạng lộn xộn nên tôi không thể đừng làm thế

Hi vọng điêu nay co ich.

— Mehan
nguồn