إزالة طبقات الفسيفساء

📅 آخر تحديث: ٢٥ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٥ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 7 صور
الموسوعة الحرة

إزالة التداخل اللوني ، والمعروفة أيضًا باسم إعادة بناء الألوان ، هي خوارزمية لمعالجة الصور الرقمية تُستخدم لإعادة بناء صورة ملونة كاملة من عينات الألوان غير المكتملة الناتجة عن مستشعر الصورة والمغطاة بمصفوفة مرشحات الألوان (CFA) مثل مرشح باير . وتُعرف أيضًا باسم استيفاء مرشح الألوان أو إزالة باير .

تلتقط معظم الكاميرات الرقمية الحديثة الصور باستخدام مستشعر صورة واحد مغطى بمرشح ألوان، لذا فإن عملية إزالة التداخل اللوني هي جزء من مسار المعالجة المطلوب لتحويل هذه الصور إلى تنسيق قابل للعرض.

تستطيع العديد من الكاميرات الرقمية الحديثة حفظ الصور بتنسيق خام يسمح للمستخدم بإزالة التشويش منها باستخدام البرامج، بدلاً من استخدام البرامج الثابتة المدمجة في الكاميرا .

هدف

تهدف خوارزمية إزالة التداخل اللوني إلى إعادة بناء صورة ملونة كاملة (أي مجموعة كاملة من ثلاثيات الألوان) من قنوات الألوان ذات العينات المكانية المنخفضة الناتجة عن مصفوفة مرشح الألوان. يجب أن تتمتع الخوارزمية بالخصائص التالية:

الخلفية: مصفوفة مرشحات الألوان

ترتيب باير لمرشحات الألوان على مصفوفة البكسل لمستشعر الصورة. تحتوي كل خلية ثنائية الأبعاد على مرشحين أخضرين، ومرشح أزرق، ومرشح أحمر.

مصفوفة مرشحات الألوان عبارة عن فسيفساء من مرشحات الألوان أمام مستشعر الصورة. تجاريًا، يُعد مرشح باير الموضح هنا أكثر تكوينات مصفوفات مرشحات الألوان شيوعًا. يحتوي هذا المرشح على مرشحات حمراء (R) وخضراء (G) بالتناوب للصفوف الفردية، ومرشحات خضراء (G) وزرقاء (B) بالتناوب للصفوف الزوجية. يوجد ضعف عدد المرشحات الخضراء مقارنةً بالمرشحات الحمراء أو الزرقاء، وذلك لمراعاة حساسية العين البشرية العالية للضوء الأخضر.

بما أن أخذ عينات الألوان الفرعية من مصفوفة مرشح الألوان يؤدي بطبيعته إلى التشويه اللوني ، فإنه يتم عادةً وضع مرشح بصري مضاد للتشويه اللوني في المسار البصري بين مستشعر الصورة والعدسة لتقليل التشوهات اللونية الزائفة (التشوهات اللونية) الناتجة عن الاستيفاء. [ 1 ]

بما أن كل بكسل في المستشعر يقع خلف مرشح لوني، فإن الناتج عبارة عن مصفوفة من قيم البكسل، يشير كل منها إلى شدة لونية خام لأحد ألوان المرشح الثلاثة. لذا، يلزم وجود خوارزمية لتقدير مستويات اللون لكل بكسل لجميع مكونات اللون، بدلاً من مكون واحد فقط.

توضيح

لإعادة بناء صورة ملونة كاملة من البيانات التي جمعتها مصفوفة ترشيح الألوان، يلزم استخدام نوع من الاستيفاء لملء الفراغات. وتخضع العمليات الحسابية هنا للتنفيذ الفردي، وتُسمى عملية إزالة التداخل اللوني.

في هذا المثال، نستخدم الاستيفاء ثنائي التكعيب في برنامج Adobe Photoshop لمحاكاة الدوائر الكهربائية لجهاز مرشح باير مثل الكاميرا الرقمية .

تحاكي الصورة أدناه مخرجات مستشعر صور مُرشَّح بتقنية باير؛ حيث تحتوي كل بكسل على مكون أحمر أو أخضر أو ​​أزرق فقط. وتُعرض الصورة الأصلية المقابلة إلى جانب الصورة المُعاد بناؤها بعد إزالة التداخل اللوني في نهاية هذا القسم.

عينات مرشحات باير
أحمرأخضرأزرق

تمتلك الكاميرا الرقمية عادةً وسائل لإعادة بناء صورة RGB كاملة باستخدام المعلومات المذكورة أعلاه. قد تكون الصورة الناتجة على النحو التالي:

إبداعيأعيد بناؤه

تكون الصورة المعاد بناؤها دقيقة عادةً في المناطق ذات اللون الموحد، ولكنها تعاني من فقدان الدقة (التفاصيل والحدة) وتظهر بها تشوهات في الحواف (على سبيل المثال، حواف الأحرف بها أهداب لونية مرئية وبعض الخشونة).

الخوارزميات

الاستيفاء البسيط

تُعدّ هذه الخوارزميات أمثلةً على الاستيفاء متعدد المتغيرات على شبكة منتظمة، باستخدام عمليات رياضية بسيطة نسبيًا على حالات متجاورة من نفس مُكوّن اللون. أبسط طريقة هي استيفاء أقرب جار، حيث يتم ببساطة نسخ بكسل مجاور من نفس قناة اللون. وهي غير مناسبة لأي تطبيق تُعدّ فيه الجودة مهمة، ولكنها قد تكون مفيدة لإنشاء معاينات في ظل موارد حاسوبية محدودة. طريقة أخرى بسيطة هي الاستيفاء ثنائي الخطية ، حيث تُحسب قيمة اللون الأحمر لبكسل غير أحمر كمتوسط ​​قيم بكسلين أو أربعة بكسلات حمراء مجاورة، وبالمثل بالنسبة للأزرق والأخضر. تشمل الطرق الأكثر تعقيدًا التي تستوفي بشكل مستقل داخل كل مستوى لوني الاستيفاء ثنائي التكعيب ، واستيفاء الشرائح ، وإعادة تشكيل لانكزوس .

على الرغم من أن هذه الطرق تُحقق نتائج جيدة في مناطق الصور المتجانسة، إلا أنها عُرضة لظهور تشوهات كبيرة في مناطق الحواف والتفاصيل عند استخدامها مع مصفوفات مرشحات الألوان أحادية اللون. [ 2 ] مع ذلك، يُمكن للاستيفاء الخطي أن يُحقق نتائج ممتازة عند دمجه مع مصفوفة مرشحات ألوان مكانية-طيفية (بانكروماتية). [ 3 ] يُمكن استغلال نماذج التكوين البسيطة للصور في عملية إزالة التداخل اللوني. في الصور الطبيعية، ضمن نفس المقطع، يجب الحفاظ على نسبة الألوان. وقد استُغلت هذه الحقيقة في استيفاء حساس للصورة لإزالة التداخل اللوني. [ 4 ]

ارتباط البكسلات داخل الصورة

تستغل خوارزميات إزالة التداخل اللوني الأكثر تطوراً الارتباط المكاني و/أو الطيفي للبكسلات داخل الصورة الملونة. [ 5 ] الارتباط المكاني هو ميل البكسلات إلى اتخاذ قيم لونية متشابهة ضمن منطقة متجانسة صغيرة من الصورة. أما الارتباط الطيفي فهو العلاقة بين قيم البكسلات في مستويات لونية مختلفة ضمن منطقة صغيرة من الصورة.

تتضمن هذه الخوارزميات ما يلي:

  • تعتمد تقنية الاستيفاء باستخدام عدد متغير من التدرجات (VNG) [ 6 ] على حساب التدرجات بالقرب من البكسل المطلوب، ثم تستخدم التدرجات الأقل (التي تمثل أجزاءً أكثر سلاسة وتشابهًا في الصورة) لتقدير قيمة البكسل. وقد استُخدمت هذه التقنية في الإصدارات الأولى من برنامج dcraw ، إلا أنها تعاني من تشوهات لونية.
  • تعتمد تقنية تجميع البكسلات (PPG) [ 7 ] على افتراضات حول المناظر الطبيعية في تقديراتها. وتتميز هذه التقنية بانخفاض تشوهات الألوان في الصور الطبيعية مقارنةً بطريقة عدد التدرجات المتغيرة؛ وقد تم تقديمها في برنامج dcraw بدءًا من الإصدار 8.71 تحت اسم "تجميع البكسلات المنقوش".
  • تُستخدم تقنية التوجيه التكيفي للتجانس (AHD) على نطاق واسع في الصناعة. فهي تختار اتجاه الاستيفاء لتحقيق أقصى قدر من مقياس التجانس، وبالتالي تقليل تشوهات الألوان عادةً. [ 8 ] وقد تم تطبيقها في الإصدارات الحديثة من برنامج dcraw. [ 9 ]
  • تُعدّ تقنية تقليل التشويش وإزالة التداخل (AMaZE)، التي صممها إميل ج. مارتينك، بطيئةً بعض الشيء، لكنها تتميز بأداءٍ عالٍ، خاصةً عند التقاط الصور ذات التشويش المنخفض. ويمكن العثور على تطبيقات AMaZE في برنامجي RawTherapee و darktable .

تحسين دقة الفيديو / إزالة التداخل

لقد ثبت أن تحسين الدقة وإزالة التداخل هما وجهان لمشكلة واحدة، ومن المنطقي معالجتهما في سياق موحد. [ 10 ] تجدر الإشارة إلى أن كلتا المشكلتين تواجهان مشكلة التداخل. لذلك، وخاصة في حالة إعادة بناء الفيديو (متعدد الإطارات)، يوفر النهج المشترك لتحسين الدقة وإزالة التداخل الحل الأمثل.

المفاضلات

قد تُحقق بعض الطرق نتائج أفضل للمشاهد الطبيعية، بينما تُحقق طرق أخرى نتائج أفضل للمواد المطبوعة، على سبيل المثال. ويعكس هذا المشكلة المتأصلة في تقدير وحدات البكسل غير المعروفة بدقة. وبطبيعة الحال، هناك أيضًا المفاضلة المعتادة بين سرعة التقدير وجودته.

يُستخدم في برامج معالجة الصور الحاسوبية

عند توفر بيانات الصورة الخام من كاميرا رقمية، يُمكن استخدام برامج حاسوبية مزودة بخوارزميات متنوعة لإزالة التداخل اللوني، بدلاً من الاقتصار على الخوارزمية المدمجة في الكاميرا. تتيح بعض برامج معالجة الصور الخام، مثل RawTherapee و darktable ، للمستخدم اختيار الخوارزمية المناسبة. مع ذلك، فإن معظم البرامج مُبرمجة لاستخدام طريقة واحدة محددة. تُعدّ الاختلافات في عرض أدق التفاصيل (ونقوش الصورة) الناتجة عن اختيار خوارزمية إزالة التداخل اللوني من أبرز الفروقات بين برامج معالجة الصور الخام المختلفة؛ وغالبًا ما يُفضّل المصورون برنامجًا معينًا لأسباب جمالية تتعلق بهذا التأثير.

تُقدّم التشوهات اللونية الناتجة عن عملية إزالة التداخل اللوني أدلة مهمة لتحديد تزوير الصور. [ 11 ]

انظر أيضاً

ملحوظات

  1. ↑ تهجئات مختلفة لإزالة الفسيفساء أو إزالة الفسيفساء أو إزالة الفسيفساء

مراجع

  1. ↑ أدريان ديفيز؛ فيل فيننسي (2001). التصوير الرقمي للمصورين (  الطبعة الرابعة). دار فوكال للنشر. رقم ISBN 978-0-240-51590-8.
  2. ↑ لانلان تشانغ؛ ياب-بينغ تان (2006). "إزالة التداخل اللوني باستخدام مصفوفة مرشحات الألوان الهجينة لكبح التشوهات بفعالية" (ملف PDF) . مجلة التصوير الإلكتروني . 15 : 2. رمز Bibcode : 2006JEI....15a3003C . doi : 10.1117/1.2183325 . مؤرشف من النسخة الأصلية (ملف PDF) بتاريخ 29-12-2009.
  3. ↑ هيراكاوا، ك.، وولف، ب. ج. (سبتمبر 2007). تصميم مصفوفة مرشحات الألوان لتحسين دقة الصورة . في المؤتمر الدولي لمعالجة الصور لعام 2007 (المجلد 2، الصفحات II-81). معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات.
  4. ↑ كيميل، ر. (1999). إزالة التداخل اللوني: إعادة بناء الصورة من عينات CCD الملونة . معاملات IEEE في معالجة الصور، 8(9)، 1221-1228.
  5. ↑ لانلان تشانغ؛ ياب-بينغ تان (2006). "إزالة التداخل اللوني باستخدام مصفوفة مرشحات الألوان الهجينة لكبح التشوهات بفعالية" (ملف PDF) . مجلة التصوير الإلكتروني . 15 : 013003. رمز Bibcode : 2006JEI....15a3003C . doi : 10.1117/1.2183325 . مؤرشف من النسخة الأصلية (ملف PDF) بتاريخ 29-12-2009.
  6. ↑ تينغ تشين. "الاستيفاء باستخدام عدد متغير من التدرجات يعتمد على العتبة" . مؤرشف من الأصل في 22-04-2012.
  7. ↑ تشوان كاي لين، جامعة ولاية بورتلاند (2004). "تجميع البكسل لإزالة التداخل اللوني باستخدام مصفوفة مرشح الألوان" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 23-09-2016.
  8. ↑ كيغو هيراكاوا؛ توماس دبليو. باركس (2005). "خوارزمية إزالة التداخل اللوني الموجهة بالتجانس التكيفي" (ملف PDF) . معاملات IEEE في معالجة الصور . 14 (3): 360-369 . رمز Bibcode : 2005ITIP...14..360H . doi : 10.1109/TIP.2004.838691 . PMID 15762333. S2CID 37217924. مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 24 فبراير 2021. تم الاسترجاع بتاريخ 10 سبتمبر 2014 .  
  9. ↑ "فك تشفير الصور الرقمية الخام في لينكس" . ١٩ أكتوبر ٢٠١٦. مؤرشف من الأصل في ١٩ أكتوبر ٢٠١٦. تم الاطلاع عليه بتاريخ ٥ يناير ٢٠٢٥ .
  10. ↑ سينا ​​فارسيو؛ مايكل إيلاد؛ بيمان ميلانفار (2006). "إزالة التداخل متعدد الإطارات وتحسين دقة الصور الملونة" (ملف PDF) . معاملات IEEE في معالجة الصور . 15 (1): 141-159 . Bibcode : 2006ITIP...15..141F . CiteSeerX 10.1.1.132.7607 . doi : 10.1109/TIP.2005.860336 . PMID 16435545. S2CID 2989394 .   
  11. ↑ يي تشن هوانغ؛ يانغ جينغ لونغ (2008). "التعرف على إزالة التشويش مع تطبيقات في التحقق من صحة الصور الرقمية بناءً على نموذج ارتباط البكسل التربيعي" (ملف PDF) . وقائع مؤتمر IEEE حول رؤية الحاسوب والتعرف على الأنماط : 1-8 . مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 17-06-2010.