Tak wyszło, że znowu zbaczam z drogi. To brak samodyscypliny. A samodyscyplina jest ważna. Polecam sobie Rozwojowca. Mogę zacząć od obejrzenia

1 słowo, które zmieni Cię w najlepszą wersję siebie

 

Przepis na samodyscyplinę

A zbaczam na skutek tego, że lubię być układem otwartym. Gdybym był układem zamkniętym, nie baczyłbym na nic, tylko szedł za swoją ideą – tak jak to robi Pan Łyszkiewicz – idzie po trupach. A ja tak nie chcę i nie potrafię. BJAB pytam mnie, prosi – a ja widzę, że pytanie ciekawe, nie znam odpowiedzi, więc zaczynam myśleć. A tu nie tylko BJAB. Mój moskiewski kolega, Vlad Zhigalov, prosi mnie bym napisał recenzję nowej pracy na temat związku wirowania z antygrawitacją. Inna znajoma, Alexandra Bruce, autorka kilku podejrzanych książek, chciałaby zrobić ze mną wywiad na temat: czy LHC w CERN-ie kopie tunele w czasie i przerzuca nas do innych rzeczywistości? I czy obcy używają na uprowadzonych lasera dźwiękowego? Dodatkowo chcę nawiązać ponowny kontakt z Piotrem Gariajevem, bo mnie związki DNA z teorią kwantów i holografią zainteresowały. A to wymaga ogromnego czytania i to ze zrozumieniem. Użyję techniki Rozwojowca. Ten stworzył taki kolaż motywacyjny do opanowania sztuki szybkiego czytania:

Jak do tego pasuje pytanie W. Cz. BJABa o kodowanie i dekodowanie obrazków? Jakoś się ma, bo przecież jest kod genetyczny. I, być może, fizyka zamieni się kiedyś w naukę o czytaniu i odtwarzaniu kodu Boga. Teoria kwantów to magia, by jej używać musimy się stać czarownikami. Czarownikiem chcę być i ja. No, może szamanem panującym nad aktywną stroną nieskończoności. Ale też takim, co robi sztuczki przy użyciu matematyki.

Nieoceniony BJAB prosi bym zakodował niewredny obrazek filtrem:

psf={{0,0.018,0.033,0.018,0},

{0.018,0.067,0.087,0.067,0.018},

{0.033,0.087,0.108,0.087,0.033},

{0.018,0.067,0.087,0.067,0.018},

{0,0.018,0.033,0.018,0}};

Tak to wygląda w kodzie programu Mathematica, którego na codzień używam. Liczby w tabelce sumują się do 1. Tabelka na obrazku wygląda tak:

 

Ot, taki kapelusik. W działaniu na obrazek następuje konwolucja. Powiedzmy, że mamy prostokątny obrazek MxN. Dla prostoty przyjmijmy, że jest niekolorowy. Każdy piksel (i,j) zadany jest więc liczbą x(i,j). x(i,j) jest tu stopniem szarości, liczbą nieujemną mniejszą lub równą 1. x(i,j)=0 to piksel czarny, x(i,j)=1 to piksel biały.

Chcemy obrazek rozmazać. Idea jest taka, że macierz psf mówi nam o tym jak rozmazywane jest punktowe źródło światła. Gdyby zatem oryginał był cały czarny, a jedynie gdzieś w środku miał jeden piksel biały, to ten jeden piksel biały rozmyłby się na całe 5x5 otoczenie o różnych stopniach szarości, najjajśniej tam gdzie był pierwotnie biały punkt.

Jak to wygląda w działaniu na prawdziwy obrazek wzięty z życia, miast na syntetyczny obrazek z poprzedniej notki na ten temat?

Oto przykładowo pierwszy lepszy obrazek z życia:

Rozmywamy naszą macierzą psf (psf to skrót od „point spread function”, tak to się nazywa w literaturze fachowej). Dostajemy

No, rozmyło się. Tak jakby aparat fotograficzny miał źle ustawioną odległość. Trzeba teraz wysostrzyć. Są od tego wyspecjalizowane algorytmy. Wysostrzanie odwracaniem jest niestabilne. Dlatego się go unika. Lepiej stosować metody nie tworzące ujemnych wartości dla stopnia szarości, może mniej dokładne, ale stabilne. Moja Mathematica zna kilka takich algorytmów. Jeden z nich to dekonwolucja metodą Richardsona-Lucy. Wikipedia ma na ten temat artykuł: Richardson–Lucy deconvolution

Stosując do naszego rozmytego obrazka istotnie staje się ostrzejszy:

Co prawda nie tak ostry jak oryginał, ale jednak.

Sprzedawane są różne programy wyostrzające używające różnych chytrych algorytmów. Programy reklamowane są z przykładami. Rzecz jednak w tym, że co działa pięknie na jednym przykładzie, na innym przykładzie może być wręcz nieprzydatne. Z drugiej strony odzyskiwanie obrazów to cała dziedzina. Dobry rzemieślnik nie tylko poptrafi użyć wielu różnych narzędzi, ale intuicja i praktyka podpowie mu jak w danym przypadku narzędzia „dostroić”. Diabeł bowiem często ukrywa się w detalach. To tak jak z odzyskiwaniem uciętych części na fotografii metodą Kirliana. Utnie się kawałek liścia, a na fotografii on dalej się pojawia. Tyle, że jednym się pojawia a innym pojawiać się nie chce. Padają więc wyzwiska od fałszu, nieuctwa. Ale o tym w przyszłości.