पुरानी फोटो रिस्टोरर

ईमानदार दायरा: यहाँ “रिस्टोरेशन” का मतलब क्या है

कई साइटें ऐसे “AI फ़ोटो रिस्टोरेशन” का विज्ञापन करती हैं जो फटी हुई फ़ोटो को फिर से बना देता है या ब्लैक-एंड-व्हाइट फ़ोटो में रंग भर देता है। यह टूल ऐसा नहीं करता, और यह बात शुरुआत में ही साफ़ कह देता है। यह केवल वही नुकसान ठीक करता है जो आपके मौजूदा पिक्सल्स से वास्तव में रिकवर किया जा सकता है: कलर कास्ट, फीकापन, दानेदारपन (grain) और धुंधलापन। यह कभी कोई नई चीज़ नहीं बनाता, जिसका मतलब यह भी है कि यह कभी कोई ऐसा चेहरा, रंग या डिटेल नहीं बना सकता जो आपकी मूल फ़ोटो में नहीं था।

इस ईमानदारी का फ़ायदा असली है: क्योंकि हर चरण एक निश्चित गणना है, किसी के सर्वर पर चल रहा मॉडल नहीं, इसलिए आपकी फ़ोटो आपके डिवाइस से बाहर कभी नहीं जाती - कोई अकाउंट नहीं, कोई क्यू नहीं, कोई वॉटरमार्क नहीं और अपलोड की कोई सीमा नहीं। यह बिना AI पर अपलोड किए फ़ोटो रिस्टोरेशन है।

छह सुधार, और हर एक के पीछे का एल्गोरिद्म

धूल और खरोंच कम करना - निर्णय-आधारित मीडियन फ़िल्टर

एक सामान्य मीडियन फ़िल्टर पूरी इमेज को धुंधला कर देता है। यह फ़िल्टर हर पिक्सल की तुलना उसके अपने आस-पास के मीडियन से करता है और उसे तभी बदलता है जब वह वास्तव में एक आउटलायर हो - जो ठीक वैसा ही है जैसे धूल का कण, बाल या पतली खरोंच होती है। हमारी टेस्ट इमेज पर इसने असली किनारों (edges) को बनाए रखते हुए 78.5% इम्पल्स स्पेक्स हटा दिए। यह फटे कोने या चौड़ी सिलवट को ठीक नहीं कर सकता।

नॉइज़ कम करना - बाइलैटरल फ़िल्टर

Tomasi और Manduchi का बाइलैटरल फ़िल्टर: एक गॉसियन ब्लर जिसके वज़न इस पर भी निर्भर करते हैं कि पड़ोसी पिक्सल की ब्राइटनेस कितनी मिलती-जुलती है, जिससे सपाट दानेदार हिस्सों का औसत निकलता है जबकि किनारे अपना कंट्रास्ट बनाए रखते हैं। समान स्मूदिंग शक्ति वाले एक सामान्य 3x3 बॉक्स ब्लर की तुलना में, इसने 71% ज़्यादा एज एनर्जी बचाए रखी।

पीलेपन को हटाना - तीन इल्यूमिनेंट एस्टिमेटर

Grey World, Shades of Grey (Finlayson और Trezzi का Minkowski p=6 नॉर्म, डिफ़ॉल्ट) और एक मज़बूत White Patch जो ओवर-एक्सपोज़्ड हाइलाइट्स को नज़रअंदाज़ करता है ताकि यह धूल के कण के बजाय असली सफ़ेद रंग के आधार पर बैलेंस करे। चमक (luminance) बनाए रखने के लिए गेन को नॉर्मलाइज़ किया जाता है, इसलिए पीलापन हटाने से रंग बदलता है लेकिन एक्सपोज़र नहीं।

कंट्रास्ट और एक्सपोज़र - हिस्टोग्राम ऑटो-लेवल्स

हिस्टोग्राम के हर सिरे से एक प्रतिशत का एक छोटा हिस्सा काटता है, बाकी बचे हिस्से को पूरे 0-255 रेंज में फैलाता है, फिर एक मिडटोन गामा लगाता है जो मीडियन ब्राइटनेस को सामान्य स्थिति में लौटा देता है। केवल ब्राइटनेस (कलर-सेफ़) या प्रति-चैनल (ज़्यादा मज़बूत, कास्ट भी हटाता है) के रूप में उपलब्ध।

फीकेपन की भरपाई - वाइब्रेंस-वेटेड सैचुरेशन

यह इस आधार पर वेट किया जाता है कि हर पिक्सल पहले से कितना डीसैचुरेटेड है, जिससे धुले हुए हिस्सों को पूरा बूस्ट मिलता है जबकि जो रंग बचे रह गए उन्हें मुश्किल से छुआ जाता है - यही चीज़ स्किन टोन को जला हुआ दिखाने के बजाय विश्वसनीय बनाए रखती है।

शार्पनिंग - अनशार्प मास्क

क्लासिक डार्करूम ऑपरेटर, एक थ्रेशोल्ड के साथ ताकि बचा हुआ ग्रेन फिर से शार्प होकर फ़ोटो में वापस न आ जाए। वैकल्पिक रूप से उसके बाद हमारे Image Upscaler द्वारा इस्तेमाल किए जाने वाले उसी प्रोग्रेसिव 2x एनलार्जमेंट का उपयोग, प्रिंटिंग के लिए।

चरणों का क्रम माप के आधार पर चुना गया था, अंतर्ज्ञान से नहीं: धूल हटाना सबसे पहले चलना ज़रूरी है क्योंकि कण उसके बाद आने वाले हर हिस्टोग्राम-आधारित अनुमान को बिगाड़ देते हैं (उन्हें छोड़ने पर 2.1% के बजाय 18.3% बचा हुआ कलर कास्ट रह गया), और कंट्रास्ट स्ट्रेच से पहले नॉइज़ कम करना, छह में से चार प्रीसेट्स पर, उसके बाद करने से बेहतर रहा।