Bildüberlagerung und -verarbeitung [geschlossen]

In der Computer-Vision-Literatur wird dies als "Blindbildtrennung" bezeichnet, was ein Sonderfall der "Blindquellentrennung" ist, siehe:

http://scholar.google.co.uk/scholar?hl=de&q=%22blind+image+separation%22

Das Problem ist im allgemeinen Fall nicht möglich. Angenommen, die Bilder sind nur ein einziges Pixel. A # B = 42. Kannst du mir sagen, was A ist, ohne B zu kennen?

Einige Ergebnisse können erzielt werden, indem Annahmen über den Inhalt von A & B getroffen werden. Dieses Problem ist jedoch sehr schwierig und die Ergebnisse sind nicht erstaunlich.

Dies ist eine Frage zur Bildverarbeitung und gehört meiner Meinung nach zum Stackoverflow. Ich versuche jedoch, das Problem zu klären. Sie müssen jedoch berücksichtigen, dass meine Kenntnisse in Bezug auf Computer Vision und Bildverarbeitung eng sind.

Der Überlagerungsmodus ist eine Kombination aus Multiplikations- und Bildschirmmodus. Mit anderen Worten, wenn Pixel auf Bild A dunkler als 50% Grau sind, werden die Pixel von A und B multipliziert, und andernfalls wäre dies ein Verhalten im Bildschirmmischmodus, das einer Umkehrung der Multiplikation ähnelt (Bild sieht heller aus). Das ist der Grund, warum das Überlagern eines Bildes mit sich selbst eine Erhöhung des Kontrasts darstellt. aus dem Wikipedia-Artikel über Mischmodi :

In diesem Sinne möchte ich Ihnen ein Beispiel geben. Ich werde zwei Bilder verwenden, die von diesem und diesem Benutzer zur Verfügung gestellt werden. Ich fand sie auf dem Bild der Wochenseite und kopierte sie von ihren Flimmern bei + und + .

Dies sind die überlagerten Bilder:

Der Punkt ist, dass das menschliche Auge erkennen kann, dass es ein Foto einer Blume und ein Foto von Vögeln gibt, aber ich habe Angst, dass CV-Algorithmen nicht so leistungsfähig sind. Dies sind die Kanten, die aus dem ersten Bild extrahiert wurden:

Wenn Sie diese beiden Bilder mit Gimp- oder anderer Fotomanipulationssoftware öffnen und verschiedene Mischungen ausprobieren, werden Sie feststellen, dass Sie zu viele nützliche Informationen über das andere Bild extrahieren können. Das Problem ist, dass wir basierend auf der oben zitierten Definition beim Überlagern einige Pixelwerte multiplizieren und dies einfach zum Verlust bestimmter Daten führen kann. Hier ist ein weiteres Beispiel:

Dies sind die überlagerten Bilder:

Und das ist das erste Bild:

Können Sie sich vorstellen, wie das Bild unter aussieht? Hier ist es:

Wie Sie sehen, können Sie sich nicht sicher für das zweite Bild entscheiden, selbst wenn Sie die genauen Kanten des ersten Bildes haben. Dies liegt an der Art des Overlay-Mischmodus.

__ __

Haftungsausschluss: Was ich oben geschrieben habe, basiert auf meinen begrenzten Kenntnissen des Lebenslaufs und es kann Techniken geben, die Ihre Probleme effektiv lösen können, die mir nicht bekannt sind.

PS Hier sind die Originalbilder der obigen Beispiele:

http://www.flickr.com/photos/akshaymhatre/6707573177/

http://www.flickr.com/photos/mikenz/5088355393/