kuvanparannusmenetelmiä

Kuvanparannusmenetelmät ovat joukko keinoja parantaa digitaalisten kuvien laatua sekä visuaalista selkeyttä. Ne tähtäävät esimerkiksi kontrastin, terävyyden, värien uskottavuuden sekä kohinan vähentämisen parantamiseen. Tyypillisiä ongelmia ovat matala kontrasti, häiritsevä kohina, epätarkkuus ja vääristyneet värit. Parannusmenetelmät voivat olla yleiskäyttöisiä tai soveltua erityisesti tietynlaisiin kuviin, kuten lääketieteellisiin tai kaukokartoituskuvin.

Kuvanparannusmenetelmät voidaan jakaa ensisijaisesti kahteen ryhmään: spatiaalisen alueen menetelmät sekä taajuusdomään (transformaatio- tai frekvenssi) menetelmät. Spatiaalisen alueen menetelmät käsittelevät kuvapikseleitä suoraan, ja niihin kuuluvat esimerkiksi histogramin perusteella tehtävät parannukset (histogram-equalization, CLAHE), gamma-korjaus sekä kontrastin ja kirkkauden säätö. Terävöittäminen toteutetaan usein unsharp masking -menetelmällä tai korkean ja matalan taajuuden suodattimilla, kun taas kohinan vähentäminen sisältää median- ja Gauss-suodattimet sekä edistyneemmät menetelmät kuten bilateral- ja non-local means -suodattimet tai BM3D.

Taajuusdomään menetelmät käyttävät kuvan muuntoa kuten Fourier- tai DCT-muunnosta. Näissä voidaan poistaa tai vahvistaa tiettyjä taajuuskomponentteja, toteuttaa dekonvoluutiota (esim. Wiener- tai Richardson-Lucy -menetelmät) ja suorittaa eroteltua terävöittämistä taajuudessa. Nämä menetelmät soveltuvat erityisesti liikke- ja kohtausvirheiden sekä sumujen poistoon.

Koneoppiminen ja syväoppiminen on viime vuosina laajentanut kuvanparannusta. Mallit voivat tehdä super-resolutionia, kohinanpoistoa, deblurringia ja retinex-tyyppisiä korjauksia oppimalla suuresta harjoitusaineistosta. On kuitenkin huomioitava mahdolliset jykevät artefaktit sekä vaatimukset laadukkaan koulutusdatan saatavuudelle.

Arviointi perustuu sekä mittauskriteereihin (PSNR, SSIM) että subjektiiviseen arvioon. Käyttökonteksti määrittelee, mitkä menetelmät ovat sopivia ja millaisia kompromisseja hyväksytään. Sovelluskohteita ovat muun muassa valokuvaus, lääketieteellinen kuvantaminen sekä kaukokartoitus.