Questions tagged «algorithms»

拜耳传感器使用红色，绿色和蓝色像素的图案，并将它们合并为最终的彩色图像，每个单个彩色传感器一个像素。这可以通过“天真的”混合邻居传感器来完成，但是我听说过更复杂的方法，例如AHD，HPHD和AMaZE。 这些其他方法又有什么优点？它们是否具有计算复杂性之外的弱点？ 我认为用于相机内JPEG的方法受到更严格的保护，但是显然很多研究和开发都在该领域进行。相机内可用的有限处理能力是否会在此方面造成任何妥协？

25 raw  sensor  algorithms  interpolation  demosaicing 

我正在尝试编写一个脚本，该脚本循环遍历照片中的每个像素，并将散景应用于整个图像。 我基于此链接构建了一个脚本，但是这似乎是一个hack。 我有三个输入图像：黑白深度图，照片和散景“画笔”图像（当前为六边形）。对于照片的每个像素，我都在bokeh画笔上加盖印记，以使其居于该像素上并以该像素的颜色为中心。 看起来...对微小的散景笔刷来说还可以，但是一旦我增加了散景笔刷的大小，它最终看起来就像是高斯模糊。这是我的算法模糊的时间平方的图片： 没关系，黑暗的边缘，我可以解决。 您可以说出它与高斯有所不同，但距离可以被称为bokeh的东西还有很长的路要走，边缘清晰： 我了解为什么我的算法会执行它的工作...我如何才能更准确地模拟bokeh？

12 software  image-processing  bokeh  algorithms  programming 

鉴于去马赛克的主要目的是尽可能准确地恢复颜色，“仅黑白”去马赛克算法是否有任何优势？也就是说，与其先恢复颜色然后再进行黑白转换，不如将RAW文件直接转换为黑白会更好吗？ 我对图像质量（例如动态范围和清晰度）特别感兴趣。与此相关的是，哪种常见的去马赛克算法最适合黑白转换？

11 black-and-white  algorithms  demosaicing 

富士胶片为刚发布的X Pro-1相机提供了创新的传感器布局，他们称其“受到胶片中卤化银细粒自然随机排列的启发”： 由于这种排列方式比较不定期（重复次数较少），因此不太可能引起波纹现象（当传感器上的图案与记录的图像中的条纹图案之间未对准时会发生波纹）。这使Fujifilm跳过了低通AA滤波器，该滤波器通常会添加模糊来解决此问题。 他们补充说：“在每个垂直和水平像素系列中都存在R，B和B像素，可以最大程度地减少假色的产生，并提供更高的色彩还原保真度。” 此类RAW图像的转换如何工作？它在本质上是否类似于Bayer去马赛克算法，但稍微复杂一点，还是完全需要不同的方法？ 在后一种情况下，第三方RAW转换支持将不可用或很少会带来很大的风险，但是如果可以使用相同的基本算法，我希望它不会有太大的问题。 除了软件支持问题之外，Fujifilm声称还有潜在的弊端和优势吗？

11 fujifilm  fujifilm-xpro1  algorithms  demosaicing