이 이미지에서 어떤 이유로 노이즈 / 효과를 만들 수 있습니까? 아래는 원래 감사합니다!
이 이미지에서 어떤 이유로 노이즈 / 효과를 만들 수 있습니까? 아래는 원래 감사합니다!
답변:
당신은 흰색 테두리를 제거하는 왜곡 된 이미지를 자르 경우의 화면 비율로 이미지를 얻을 수 ( 대신 ). 따라서 적절한 리샘플링이 원본을 부드럽게 보간해야하므로 언더 샘플링 노이즈 가 발생할 수 있습니다 . 유물을 더 잘 강조하기 위해 이러한 버전을 가색으로 붙여 넣습니다.
위 이미지에서 와이어 위의 하늘 또는 도로 간 트랙 오렌지와 같이 평평하고 부드러운 영역의 색상 변화를 볼 수 있습니다. 따라서 상대적으로 낮은 주파수 부분을 가진 그럴듯한 배경 바이어스 : 이미지 폭 의 약 의 주기로 와이어 위의 주황색, 주황색, 주황색의 수직 전이를보십시오 .
원래는 화합 양자화 테이블 (100 % 품질)에 JPEG 압축하고, 재배 율화 및 화이트 보더가에서 볼 수있는 훨씬 더 낮은 품질 (75 %)에 JPEG 압축 된 블록 아티팩트 7 픽셀 프레임 주위에 이미지. JPEGsnoop 등을 사용하여 세부 정보를 확인할 수 있습니다 .
자세한 JPEG 이미지 디코더 및 분석 도구. 모든 이미지 메타 데이터를보고하고 이미지가 편집되었는지 식별하는 데 도움이됩니다.
그런 다음 그라디언트를 볼 수 있습니다.
또는 푸리에 스펙트럼 (평균 제거, 윈도우) :
그래디언트는 더 시끄럽고 거칠고 푸리에 스펙트럼은 비슷하고 시끄럽고 평등합니다. 낮은 해상도에서 용지 스캔의 가설이 의심됩니다. 그러나 색상 변동 및 제거 된 노이즈 패턴은 위상 및 크기에서 이미지를 재구성 할 때 관찰 할 수있는 패턴을 상기시킵니다 (SE.DSP 에서 이미지 푸리에 변환의 크기만으로 이미지 복구 )
그 가능성 은 푸리에 영역에서 원본 이미지의 비율 로 다운 샘플링 된 많은주의를 기울이지 않고 재구성 할 수 있습니다.
이 거친 추측으로 이미지 전문가 피드백을 얻는 것이 기쁩니다.
펄린? 나에게 그것은 업다운 리샘플링 후 가장 가까운 이웃 보간법처럼 보입니다. 나는 단지 추측으로 대답하고있다.