avlasov (avlasov) wrote,
avlasov
avlasov

Частотная ретушь кожи - мини-учебнег, ч3

Задачи и цели частотного подхода
Как сказано ранее, общие задачи ретуши кожи по структуре примерно, хотя и не точно соответствуют основным частотным диапазонам:
1 текстура - верхние частоты
2 средний слой - средние частоты
3 основа - низкие частоты
Таким образом, основная задача частотного подхода состоит в том, чтобы выделить соответствующие частотные диапазоны с помощью подбора параметров частотных фильтров, а также определиться с методами редактирования этих диапазонов.
Хотя на практике, частотных диапазонов может быть не обязательно три.
К примеру, их может быть всего два: мы можем отрезать текстуру кожи от основы, ну и редактировать текстуру healing brush'ем, а основу - clone stamp'ом, либо выделяя с помощью lasso дефектные участки основы, и дополнительно их селективно заблёривая.
Но на самом деле, как мы помним healing brush в своей реализации использует частотное разложение. А применение gaussian blur два раза подряд с радиусами r1 и r2, эквивалентно однократному применению gaussian blur с радиусом равным среднему квадратичному от r1 и r2. Таким образом, блёр основы через выделение примерно соответствует разложению основы на два частотных поддиапазона и смешивание их через маску.
В общем, хотя стратегически задача состоит в том чтобы сохранить и/или улучшить нижние+верхние частоты а также ослабить средние, но тактически, при частотных методах, явно или неявно может вводится несколько частотных диапазоны, от двух и более. Например, это может быть вызвано тем, что в разных участках лица, частотная граница между слоями может проходить по разным значениям.
Итого, задачи частного анализа можно представить так:
1 выбрать кол-во частотных диапазонов
2 подобрать параметры частотных срезов
3 выбрать методы редактивования для разных частотных диапазонов и/или для разных участков лица/разных видов дефектов
Тут конечно же есть некоторые типовые схемы, которые далее будут рассмотрены подробнее.
Subscribe

  • StatMod и ML

    Рассмотрим, чем полезен StatMod в плане инженерии ML и почему "преподаваемый" ML тут проигрывает. Под "преподаваемым" ML я имею в…

  • Инженерность в DataScience

    Когда я пишу что инженерность в ML слабо развита, это не значит что ее нет вообще. Точнее будет сказать, что в DataScience (некая объемлющая…

  • Основные вопросы в инженерии МЛ

    По своему опыту я выделяю следующие основные вопросы/проблемы, которые возникают при решении практических МЛ задач. Какую задачу мы решаем? Ту ли…

  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your reply will be screened

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 0 comments