Algoritmus pro získání jedné kvalitnější fotky z několika méně kvalitních

tvé pozornosti ještě doporučím metodu superpozice několika snímků (pěkně ji popsal L. Souček v knize Runa Rider, dokonce i tam šlo o snímky oblohy, resp. snímky Marsu, jehož originální snímky, díky chvění vzduchu nebyly použitelné). Jedná se o to, že "sesvítíš" (elektronicky tomu odpovídá použití odpovídajícího procenta průhlednosti) několik snímků do jednoho - a tak se výsledek "zprůměruje."

Díky, určitě se podívám .

Ano to by mohol chciet keby mu slo o odstranenie "ruseni". Pytal som sa to hned na zaciatku, ale evidentne programator nevie co vlastne zakaznik chce (co je vpodstate normalna situacia z praxe :), ale bude lepsie ked si s nim vyjasni ze ci chce odstranovat ruchy alebo zvysovat rozlisenie interpolaciou alebo co)

v poslední době se do většiny softů na zpracování fotek implementuje graficka knihovna Intel® Integrated Performance Primitives
Mozna by bylo jednodussi ji vvyuzit take...

jj, ale mě nejde o to napsat program, ve kterém bude:

#include <obrazky.h>

int main(void)
{
char obrazek = vemobrazekzesouboru('obrazek.png');

resample(obrazek, 'billinear');
}

ale pochopit to, jak to celé funguje , ani luštit v kodu, co to tam dělají pro mě není, pro mě je lepší normální lidský popis nebo matematické vzorečky.

PS: sry za prasečí céčko, zatím to není můj šálek kávy .

Tak jsem se pokusil o "Nearest Neighbour" a výsledky nejsou nijak valné...

Nahoře je původní "obrázek", dole projetý skriptem (zvětšeno rozlišení a dopočítáno podle sousedů)
Nebo se touhle metodou lepšího výsledku bez znetvoření barev dosáhnout nedá? Dopočítával jsem to takhle:
4 díly původní barvy + 1 díl průměru okolních pixelů.

Zkus to udělat takto (snad se mi to podaří vysvětlit):

Ať skript zjistí co je objekt a co je "okolí".
Dejme tomu že to je světlý objekt co je na obrázku a okolí černé. A´t to pracuje na černoý a světlou nechá napokoji- zesvětlit pouze zleva dole třetí řádek. Myslím že výsledek bude lepší.

Ať skript zjistí co je objekt a co je "okolí".

Jen o tomhle řádku, by se dala napsat celá kniha... Detekce hran, apod...

Mas tam nejaku chybu, takto byt vysledok nemoze. napr. lavy spodny musi ostat cierny. Si to odkrokuj.

Velice krásná a podrobná série článků o interpolaci je tady: http://ronbigelow.com/articles/interpolation/inter polation.htm - nejsou tam sice matematické vzorečky, ale je z toho vidět, jak to funguje a srovnání různých metod.

Moc pěkný, thx .

Na něco jsem si vzpoměl, četl jsem někde článek o zvětšování fotografií na principu toho, že se pořídí sekvence spousty fotografií ze stativu s ruční spouští nebo pomalejší sekvencí, aby mezi jednotlivými fotkami byly nepatrné rozdíly (nepatrný pohyb stativu, pohyb listí na stromech větrem). Zvětšení fotografií a interpolace pak byly provedeny právě na základě rozdílů mezi jednotlivými fotografiemi, kdy se dosahovalo lepších výsledků než při normálním zvětšení. Takže ten dotaz zase až taková blbost být nemusí.
Bohužel, bohužel - tehdy jsem tomu moc pozornosti nevěnoval, a dnes to už nedokážu vyhledat. Může to být tak rok až dva dozadu nevím jestli anglicky nebo česky. Není to sice přímo vylepšení fotografií z méně kvalitních na lepší, ale co se týče interpolace, takový algoritmus z několika snímků něco "vylepšit" možný je.