# Refokusér et fotografi

Gilles
Caulier

    caulier dot gilles at free.fr

Gerhard
Kulzer

    gerhard at kulzer.net

Digikams billedplugin Refokuséraom er et værktøj til at refokusere et billede ved at forbedre skarpheden. Det bruger algoritmen Dekonvolutionsfilter med ophavsret ved Ernst Lippe.

KDE
Digikam

# Indledning

Fotografier der ikke er i fokus, så vel som de fleste digitaliserede billeder, har behov for korregering af skarphed. Dette skyldes digitaliseringsprocessen der må skære et kontinuum op i punkter med let forskellig farve: elementer tyndere end samplingsfrekvensen bliver erstattet med en gennemsnitlig uniform farve. Derfor vises skarpe kanter en lille smule udvisket. Det samme fænomen des når farve udskrives på papir. Spejlreflekskameraer har endnu mere brug for at blive skærpet i almindelighed end billege kameraer.

Visse skannere bruger et skarphedsfilter ved skanning. Det er værd at deaktivere det så du har kontrol over dit billede.

Dette værktøj forsøger "refokusere" et billede ved at gøre defokusering ugjort. Det er bedre end kun at forsøge at gøre et fotografi skarpere. Det udnytter en teknik som kaldes FIR Wiener filtrering. Den traditionelle teknik til at gøre billeder skarpere er at bruge en uskarp maskering. Refokusering giver generelt bedre resultater end uskarp maskering. Start det fra billededitorens menu Ordn Refokusér.

Refokuseringsteknikken virker anderledes end Uskarp mask og adskiller sig også fra Skæaphedsfiltret, som begge øger kontrasten for objekternes kanter i et billede. Refokuseringen vender i stedet processen om som gjorde billeden udvisket på grund af kameraets cirkulære blænder. Metoden giver dig så meget af originalen "i fokus" som muligt. Refokusering bruger en meget kraftfuld dekonvolutionsalgoritme som tager data tilbage som er blandet sammen. I matematiske termer forårsages udviskningen oftest af en konvolution, og en dekonvolution vender om på processen, hvilket er nøjagtigt hvad Refokusér gør. Desuden tillader FIR-filtertekniken at meget af støjen og kornetheden fjernes, som ellers ofte i stedet fremhæves af skarphedsprocessen i alle skarphedsfiltre.

## Brug af pluginnet

### Dialogen for refokusering

Billedepanelet og det originale billede hjælper dig med at panorere i billedet. Forhåndsvisningsvinduet viser filterets effekt på billedet, med de aktuelle indstillinger.

I de fleste tilfælde ved du ikke nøjagtigt hvilken konvolution der forårsagede forværringen af billedet. Der er to konvolutioner som ofte bruges til at modellere forværring af billeder.

- Gaussisk konvolution: Denne er matematisk lignende normalfordelingen, med sin klokkekurve. Fra en teoretisk synsvinkel er den matematiske motivering for at bruge en gaussisk konvolution at når man udfører et stort antal tilfældige konvolutioner nærmer de sig altid resultatet af en gaussisk konvolution.

- Cirkulær konvolution: Denne spreder hvert originalpunkt uniformt over en lille cirkelskive med en fast radius. Teknisk beskriver dette effekten af at bruge en (ideal) linse som ikke er rigtigt fokuseret.

Pluginnet for refokusering understøtter både den gaussiske og den cirkulær konvolution samt blandinger af de to. Den egentlige konvolution som bruges af pluginnet er i virkeligheden resultatet af at folde både den gaussiske og den cirkulære konvolutionen med hinanden. Begge konvolutioner er identiske med enhedskonvolutionen når deres parameter er lig med 0. Derfor er resultatet en cirkulær konvolution når den gaussiske radius er lig med noll, og på samme måde når radien er lig med nul er resultatet en gaussisk konvolution.

I praksis fungerer den cirkulære konvolution meget bedre end den gaussiske konvolution. Den gaussiske konvolution har en meget lang hale, så derfor afhænger konvolutionens matematiske resultat også af de originale billedpunkter som har en stor afstand fra det oprindelige originalbilledpunkt. FIR Wiener inversen af en gaussisk konvolution er i de fleste tilfælde stærkt afhængig af originalbilledpunkter på stor afstand, og i de fleste tilfælde giver det uønskede resultater.

Den cirkulære konvolution giver generelt meget bedre resultater. En grund er at FIR Wiener inversen af den cirkulære konvolution generelt påvirkes af originalbilledpunkter i det oprindelige originalbilledpunkts umiddelbare nærhed. En anden grund er at den cirkulære konvolution teoretisk er en god matematisk model for billeder som er noget ude af fokus.

Til at indstille filtret for dekonvolution, har pluginnet følgende parametre:

- Cirkulær skarphed: Dette er radien for den cirkulære konvolution. Det er den vigtigste parameter for at bruge dette plugin. For de fleste billeder bør standardværdien 1,0 give et godt resultat. Vælg en højere værdi hvis billedet er meget udvisket, men pas på med at komme til at lave lyscirkler.

- Korrelation: At øge korrelationen kan hjælpe til at reducere forvrængninger. Korrelationen kan gå fra 0 til 1. Nyttige værdier er 0,5 og værdier nær 1, f.eks. 0,95 og 0,99. At bruge en større værdi for korrelationen reducerer pluginnets skarphedseffekt.

- Støjfilter: At øge støjfilterparameteren kan hjælpe med at reducere forvrængninger. Støjfiltret kan gå fra 0 til 1, men værdier større end 0,1 er sjældent nyttige. Når støjfiltrets værdi er for lav, f.eks. 0,0 bliver billedkvaliteten forfærdelig. En nyttigt værdi er 0,03. At bruge en stor værdi for støjfiltret kan til og med gøre billeden mere udvisket.

- Gaussisk skarphed: Dette er skarpheden for den Gaussiske konvolutionen. Brug denne parameter når uskarpheden er af Gaussisk type (oftest på grund af tidligere udviskningsfiltrering). I de fleste tilfælde bør du efterlade parameteren på 0, eftersom den forårsager ubehagelige forvrængninger. Hvis du bruger værdier forskellige fra nul, skal du formodentlig også øge parametrene for korrelation og/eller støjfilter.

- Matrixstørrelse: Denne parameter afgør transformationsmatricens størrelse. At øge matrixstørrelsen kan give bedre resultater, især hvis du har valgt store værdier for cirkulær eller Gaussisk skarphed. Bemærk at pluginnet bliver meget langsomt når du vælger store værdier for denne parameter. I de fleste tilfælde bør du vælge en værdi i intervallet 3 - 10.

- Knapperne Gem som og Indlæs bruges til at gøre netop det. Alle refokuseringsindstillinger du har indstillet kan gemmes i filsystemet i en tekstfil og senere indlæses.

- Knappen Nulstil alt nulstiller alle indstillinger til standardværdier.

Nedenfor ser du nogle vink som hjælper dig med at arbejde med pluginnet for refokusering:

- Udfør al beskæring og korrigering af farve- og intensitetskurver i billedet inden pluginnet bruges.

- Brug i øvrigt dette plugin inden du udfører nogen andre operationer på billedet. Grunden er at mange handlinger efterlader grænser i billedet som ikke er umiddelbart synlige, men som laver skrækkelige forvrængninger.

- Når du indlæser billeder og komprimerer dem, f.eks. til JPEG, skal du bruge dette plugin på det ukomprimerede billede.

## Sammenligning med andre teknikker

Sammenligning med to andre teknikker som ofte bruges til at forbedre billeder er:

- Skarphedsfilter

- Uskarphedsmaske

Et skarphedsfilter bruger en lille konvolutionsmatrix som øger forskellen mellem et originalt billedpunkt og dets umiddelbare naboer. FIR Wiener filtrering er en generellere teknik eftersom den tillader et meget større naboskab og bedre parametrisering. Et skarphedsfilter virker kun når billederne har meget lidt udviskning. Desuden ser resultatet ofte "larmendet" ud med store værdier for skarphedsparametrene. Med FIR Wiener filtrering kan støjen reduceres anseeligt ved at vælge store værdier for parametrene Korrelation og Støjfilter.

Uskarp maskering er en anden meget populær billedforbedringsteknik. Fra en matematisk synvinkel er dens retfærdiggørelse noget dunkel, men mange personer er meget glade for den. Det første skridt er at oprette en uskarp kopi af originalbilledet. Derefter subtraheres forskellen mellem originalbilledet og det udviskede billede fra originalbilledet, deraf navnet uskarp maske. I virkeligheden uskarp maskering mere af en kontrastforbedring af de vigtige objekter i billeden end en forbedring af skarpheden. Den fjerner ikke interferensen fra kamereets blændermønster som refokusering gør.

Generelt giver uskarp maskering bedre resultater end et skarphedsfilter. Det skyldes formodentlig det faktum at uskarp maskering bruger et større naboskab end et skarphedsfilter.

Ud fra en teoretisk synvinkel vil uskarp maskering altid indføre forvrængninger. Selv under optimale omstændigheder kan den aldrig helt og holdent gøre uskarhedseffekten ugjort. Det er muligt at bevise at Wiener-filtrering er den optimale lineære filtrering. I praksis viste resultatet af FIR Wiener-filtret sig i samtlige tilfælde at være mindst lige så godt som det for uskarp maskering. FIR Wiener-filtret er ofte bedre til at genoprette små detaljer.

Nedenfor ser du en sammenligning af forskellige filtre brugt på et lille udvisket billede:

Forhåndsvisning | Type
--- | ---
| Oprindelig udvisket farvebillede at ordne. Billeden er taget med et analogt stillbilledkamera. Udvisketheden er resultatet af utilstrækkeligt lys for autofokusering af linsen.
| Ordnet billede med enkelt skarphedsfilter. Skarphedsindstillingen er 80.
| Ordnet billede med filtrering med uskarp maske. Opsætningen er Radius = 50, Mængde = 5 og Tærskelværdi = 0.
| Ordnet billede med refokuseringsfilter. Opsætningen er Cirkulær skarphed = 1,3, Korrelation = 0,5, Støjfilter = 0,020, Gaussisk skarphed = 0 og Matrixstørrelse = 5.

For mere information om metoder til korrigering af skarphed som bruges i digital billedbehandling, kan du finde en teknisk sammenligning på følgende url.

## Plugin i aktion

Dette er et eksempel på hvordan refokusering kan ændre dit liv. Det oprindelige billede er (1) og den korrigerede billede er (2). Standardindstillingerne for refokusering er brugt til at ordne det ufokuserede billede.

### Refokuseringsværktøjet i gang