Se constituye una string de procesamiento de imágenes de cámaras digitales para imitar las principales funciones del Sistema Visual Humano (HVS).
La figura anterior explica la string. El sensor de la cámara produce una array de filtro de color (CFA) «en bruto» que es la entrada a esta string. Los algoritmos de enfoque automático, exposición automática y balance de blancos automático se denominan colectivamente como A* . A* detecta el contenido del borde de la escena, el nivel de brillo, el color iluminante y ha ajustado los parámetros de captura de la cámara correspondientes antes de presionar el botón del obturador. Esto es lo mismo que imitar el ajuste adaptable de los parámetros HVS, como la pupila del ojo y el grosor del cristalino, así como las ganancias dentro de la retina.
Una vez que se ha leído la imagen CFA del sensor del dispositivo, se realiza la primera de posiblemente muchas operaciones de reducción de ruido. Si bien el nombre de esta operación tiene un significado e intención obvios, la reducción de ruido es una tarea mucho más sutil y sofisticada de lo que se podría suponer. Desde la perspectiva de HVS, no todos los tipos de ruido son igualmente importantes, y junto con la perspectiva adicional de HVS de que no todos los tipos de características de la escena son igualmente importantes, la tarea de reducción de ruido ahora se convierte en modificar la agresividad del proceso de limpieza para respetar el integridad del detalle de la escena subyacente que es visualmente más importante. Al mismo tiempo, se debe asegurar la efectividad de la operación de reducción de ruido. Después de que el sensor de la cámara lea la imagen CFA, se realizan las operaciones de reducción de ruido. La reducción de ruido es una tarea muy sofisticada porque no todos los tipos de ruido se valoran por igual. El algoritmo debe retener los detalles de la escena que son visualmente importantes. Después de la reducción de ruido, se realiza la operación de balance de blancos. Aquí se simula la adaptación cromática del HVS. Esto significa que, independientemente de la luz de iluminación, el papel blanco debe verse blanco.
En el procesamiento de imágenes digitales, Demosaicing es la operación de procesamiento de imágenes más distintiva. La mayoría de las cámaras tienen un solo sensor cubierto con un CFA para reducir el costo y el tamaño. Debido a la restricción de CFA, el píxel del sensor captura un solo color, normalmente rojo, verde y azul. El trabajo de demostración es restaurar los dos canales de color que faltan, ya que se requieren tres canales de color para describir un color. Para archivar esto, debemos aprovechar la correlación entre los píxeles vecinos.
La función de las correcciones de color es alterar los datos de color no estándar en un espacio de color estándar. Este proceso asegura que la imagen se muestre correctamente en los dispositivos de visualización. El mecanismo de adaptación de brillo del HVS es una escala de tono simulada. Como las pantallas son más tenues en varias magnitudes, la escala de tonos asegura que la escena de iluminación exterior se vea correcta. La mejora de bordes es responsable de amplificar los detalles reales de la imagen y no el ruido de la imagen. Se consideran redundancias matemáticas para reducir el tamaño de un archivo de imagen. No se pierde información ya que la compresión es sin pérdidas. Después de este paso, se genera un archivo RGB que se almacena en el dispositivo.
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Artículo escrito por Advait Ranade y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA