Имя (желательно полное):

E-Mail:

URL:

Город:

Страна:

Вежливый и подробный комментарий:
(Форматируйте его, пожалуйста, как почту - короткими строками
Еnter в конце строки, пустая строка между параграфами).
> > Уважаемый Виталий. > > Во превых с Лукиным я занком по скромной переписке. > > Во вторых пишите мне например сюда > > minorlogicСОБАКАyahooТОЧКАcom > > По сабжу: > > Идеальной реконструкции можно добиться стандартными средствами типа, Sinc интерполяции, полным преобразованием фурье и многими другими. > Здравствуйте Михаил. > Не знаю как на счет Sinc (что за алгоритм если коротко), но Фурье преобразование дает заметно более худшее преобразование нежели бикубическое. Это легко видить на примерах когда сравниваешь интерполированное изображение и сравниваешь его с извесным заранее правильному результату (артефакты и перераспределение яркости налицо) > > Далее важно понимать что Информация не берется из неоткуда. > Я склонен думать по другому. Информация есть доступная ее можно пощупать, есть скрытая ее можно почувствовать и есть потерянная ее можно постараться отыскать по косвенным признакам с некоторой долей вероятности. > Если провести черную прямую - то: > То, что этот вытянутый объект имеет черный чвет и похож на прямую - это доступная информация > то, что у нее резкий край - это скрытая информация (поскольку край может быть замылин в пределах одного пикселя и т.д.) > то, что край прямой - это потерянная информация, однако с большой долей вероятности можно утверждать, что это так. > Единственное что мы можем сделать это распределить Световой поток так, чтобы глазу картинка казалась знакомой. На самом деле это больше шума внесет .т.е качество ухудшится. > Выше сказанное практически согласуется с Вашим утверждением. Однако шумом я бы это не назвал. Вот как раз, когда прямая линия апроксимируется так, что остается остаточная зубчатость (билинейная интерполяция) - это как раз и есть шум. Поскольку появляется дополнительная информация (наличие зубъев) которая с большой долей вероятности на является истиной. > > Как это сделать ? да запросто ! Для начала выбираем некую функцию для оценки визуального качества, и к примеру итеративным алгоритмом сваливаемся в локальный минимум ошибки. > Очень интересно, но, к сожалению, не понятно. Поясните пожалуйста на каком-нибудь примере. Что эта за функция что это за локальный минимум. Просто мне не ясна Ваша мысль, а это, похоже, ключевая идея... > > Разумными мне видятся допущения что изображение состоит из РЕГИОНОВ со сходной освещенностью и текстурой. Это допущение физически достаточно корректно. > > После этого остается только задача различить регионы друг от друга и запретить появление ложных регионов. Это уже дело вкуса. > Я думал, но тут возможна проблема - как быть если глаз видит отчетливо регион, а у него освещенность не постоянна (завал, как на пример у сферы). Я тогда предположил, что надо ввести свободный параметр и находить некоторое приближение закономерности изменения освещенности. Второе явление неодназначности в таком случае будет проявляться очень сильно. Третье необходимо обеспечить отсутствие потери информации, заложив дополнительные условия, ограничив возможные варианты. Четвертое - неизбежным является пренебрегание мелкими деталями в угоду гладкости. В результате достигается лучший визуальный эффетк при меньшей информативной емкости (мелкие детали игнорируются, закон изменения яркости упрощается и т.д.) > > Вот после этих размышлений и появляются алгоритмы похожие на Smart-Edge. > > Просто стоит помнить , что это чисто визуальные игры с глазом и реальной информации они в изображение не добавят. > Если оперировать вероятностными критериями, то можно говорить, я думаю, так: Информации становится больше, причем добавленная информация является истиной с некоторой долей вероятности. Другое дело с какой. Я думаю, что все методы получают результат с разной вероятностью ошибки, и с каждым разом эта вероятность все меньше и меньше. Вопрос только - где же предел.

Пожалуйста, заполните все поля.
И не нажимайте по два раза на кнопку! Дождитесь ответа сервера.