遺伝的アルゴリズムを使用して画像のデジタル シャープニングを最適化するプロジェクトを学校で開始することを考えています。Photoshop でアンシャープ マスキング (USM) テクニックをいじっています。基本的に、パラメーター (つまり、ぼかし半径、ぼかしの種類、画像のブレンド) を最適化して、「最適な」フィルター セットを作成するソフトウェアを作成したいと考えています。
私はこのプロジェクトを開始する前に急いで計画していますが、「選択」部分の適切なフィットネス関数が思い浮かびません。フィルタ セットの「品質」を判断するにはどうすればよいですか? または画像の鮮明度を測定するにはどうすればよいですか?
また、Python (Python Imaging Library を使用) を使用してプログラミングします。これは、私が習熟している唯一の言語であるためです。代わりに低水準言語を学ぶべきですか？
何かアドバイスやヒントをいただければ幸いです。前もって感謝します！
tl;dr画像の「シャープ」度を測定するにはどうすればよいですか?
パラメーターを調整する場合は、既知の画像を取得して、既知のぼかし/ローパスフィルターを適用できます。次に、GA+USM アルゴリズムでこれをシャープにします。元の画像を使用してフィットネス関数を計算します。たとえば、平均絶対誤差のような単純なものです。さまざまなデータセットを作成する必要がある場合があります。たとえば、風景画像 (大部分がシャープで被写界深度が深く焦点が合っている)、ポートレート画像 (意図的に焦点が合っておらず、「ソフト」な広い領域である可能性があります)、ノイズの少ない画像、ノイズの少ない画像などがあります。ノイズの多い画像をシャープにすることは、実際には非常に困難です。
Photoshop などのシャープ化技術に関する Bruce Frasier の研究は一見の価値があります。
また、Imatest (www.imatest.com) をチェックして、シャープネス/解像度に関して何かあるかどうかを確認する価値があるかもしれません。最後に、解像度チャートも検討してください。
そして最後に、私は USM に理想的なパラメータのセットが存在することを真剣に疑っています. 画像の種類を理解することはおそらく重要であり、それ自体が非常に興味深く、挑戦的な問題です。おそらく、画像分散やエッジ ヒストグラムなどの基本的なヒューリスティックが適切な手がかりを明らかにするでしょう。
とにかく考えただけで、上記のいくつかが役立つことを願っています