Bulanık Görüntünün Heba Ettiği Fotoğrafları Geri Kazanmanızı Sağlayacak Yöntem
Hızlı bir hareket sonucu oluşan bu bulanık görüntü çoğu fotoğrafı heba eden bir durum. Tabii profesyoneller için bu durumda şöyle bir çözüm var.
Bulanık Görüntünün Heba Ettiği Fotoğrafları Geri Kazanmanızı Sağlayacak Yöntem


teknolojinin tam adı fast motion deblurring yani hızlı hareket bulanıksızlaştırma. ilgili paper fazlasıyla teknik olarak ele aldığından, basit örneklerle anlatmaya çalışalım.

öncelikle hızlı hareket eden cisim değil, cismi fotoğraflayan kamera. 

yani bulanıklığın genel olarak fotoğrafa yayılmış olması lazım. eğer kamera sabit dururken cisim hareket ederse, sadece belirli bölgelerde bulanıklık olur (motion blur) ki bu durumun algorıtma tarafından düzeltilemeyeceği özellikle belirtilmiş. en iyi örnek, gece elle çekilen uzun pozlamalı fotoğraflar.


şimdi diyelim ki gece odanın fotoğrafını çekiyorum, elimde slr kamera var. odada tek bir lamba var ve fazla ışık veremiyor. pozlama 2 sn gibi değerlere çıkmış ama aldırmıyorum, basıyorum düğmeye perde açılıyor. tabii bu arada ellerim titriyor, psikopat olduğum için (ve entry'nin geleceğine hizmet ettiğinden) ellerim "w" şeklinde titriyor. fotoğraf onizlemesine baktığımda, bulanık bir oda ve koca bir "m" harfi görüyorum.

titreme odadaki bütün eşyaların hatlarını birbirine sokuyor, ama bu titremenin tam olarak nasıl gerçekleştiğini gösteren bir referansım var; odanın ortasındaki lambanın oluşturduğu "m" şekli. tabii bu gereken bilgilerden ilki ve kolay olanı, esas sorun odadaki cisimlerin şekillerinde. buna geçmeden algoritmanın nasıl çalıştığını görsel olarak temsil edebilecek güzel bir örneği inceleyelim.

vizkozitesi yüksek sıvıların laminer akış özelliğini gösteren deneyde, mısır surubunun içine kırmızı, yeşil ve mavi renkler enjekte ediliyor ve sonra bir düzenek yardımıyla daireseler hareketlerle karıştırılıyor. 3 renk, hareket yönünde uzayarak birbirlerine karışıyorlar.


deney kabındaki üç renkli sıvı yerine, sabit üç renkli ışık olsa ve dairesel hareket eden kamera ile uzun pozlamalı fotoğrafı çekilse, bahsedilen deneyle çok benzeyen sonuçlar elde edilir.

deneyin devamında sıvıların bulunduğu düzenek dairesel hareketle tam tersi yöne çevriliyor ve birbine karışmış renkler ayrışarak kırmızı yeşil ve mavi kitlelere geri dönüşüyorlar. 


peki üç ayrı ışığın kamera hareketinden dolayı birbirine girdiği uzun pozlama fotoğrafı, ters işleme ile 3 ayrı ışığa döndürmek mümkün mü? 

kameranın hareket yönününün dairesel olduğunu biliyoruz. bilmediğimiz ise birbirine giren şekillerin ilk halde neye benzedikleri. kırmızı yeşil ve mavi ışıklardan birer tane mi yoksa birden fazla mı var, bu ışıkların şekilleri kare mi yoksa üçgen mi?

gece los ışıkta çekilen oda fotoğrafına geri dönelim. kameranın "w" şeklinde sallandığını gösteren "m" şeklinde referansımız var, yani resimdeki diğer bütün cisimler "m" şeklinde hayalet uzantılara sahipler. bu referansı algoritmaya tanıttığımızda gerekli olan diğer veriyi toplamaya başlıyor. renklerdeki keskinlik ve farklılıklardan, cisimlerin genel hatlarını tahmin ederek, ters "m" süreciyle eşleştirmeye çalışıyor. sonuçta en keskin hatları veren ve hayaletleri en iyi şekilde yok eden görüntüyü seçiyor.

tabii her fotoğrafta parlak ışık referansı olaması beklenmiyor. bunun yerine keskinliği yüksek bir cismin veya fotoğrafın genel akışına bakarak kameranın nasıl titrediği hesap etmeye çalışılıyor. sitedeki örnek sonuçlara bakılırsa oldukça başarılı.

algoritma ilk olarak siggraph asia 2009'da sunulmuş, yani aralık 2009'da. adobe'nin sürece dahil olmasından sonra gizmodo'da yayınlanması ekim 2011'i bulmuş, neredeyse iki yıl. şu anda photoshop cs6'ya yetiştirilmeye çalışılıyor fakat bu kesin değil, 6.5'e de kalabilir.

tüm bağlantılar:

paper: http://rosaec.snu.ac.kr/…/id/chle-siggraph-2009.pdf
üniversite özet: http://cg.postech.ac.kr/…ch/fast_motion_deblurring/
tarihi ve ilginç resimler üzerinde denemeler: http://juew.org/deblurfamousphoto.html
kaynak algoritma iş başında: http://www.youtube.com/watch?v=uqmw3olelm4

DAHA FAZLA İÇERİK