Как почистить сканы книг и сделать книгу [IvanStorogev? KpNemo] (fb2) читать постранично, страница - 3

этом в следующей части, которая будет опубликована, если эта вызовет интерес и желание продолжения у юзеров.

Часть 2.

В первой части статьи мы остановились на этом:

Пойдём дальше. Вторая часть статьи.

Использование Photoshop’а (Curves) для чистки сканов книг + философское отступление.

Напомню, речь идет только о черно-белых книгах (текст и штриховые рисунки). Не о цветных.

* * *

В отзывах к первой части статьи прозвучал много хороших слов и благодарностей. Большое спасибо всем, кто нашел время откликнутся, написать пару строк в комменты, тем более с добрыми словами в мой адрес. Доброе слово, как говорится, и кошке приятно. Всем удачи:-)

Надеюсь, однако, что будет больше замечаний непосредственно по теме. Делитесь своими наработками, рецептами. Некоторые блогеры упомянули о других программах/способах обработки сканов – напишите о них, это будет интересно всем. Профессионалы, расскажите о более серьезных программах, а можно и выложить.

Критикуйте, дополняйте эту статью (это касается всех частей)- ведь это выгодно всем.

* * *

Философское отступление

Да, я знаю, что надо не грузить общими рассуждениями, а говорить конкретно. Но любое дело лучше делать осмысленно. Осмысление же требует хотя бы самого общего представления о сути предмета. Поэтому, пожалуйста, прочтите последующие несколько абзацев не спеша, вдумчиво. Может быть они будут Вам полезны не только в деле очистки сканов книг. Возможно, Вам покажутся общеизвестными высказанные там мысли, но, как показывает опыт общения, это не так.

Если влом читать неконкретные вещи, то можно сразу перейти к Photoshop: Curves, всё, что там написано, можно понять и не читая раздел Философское отступление

Итак, пару слов о шуме (помехе), (полезном) сигнале и фильтрации, в самом общем плане, безотносительно к обработке изображения.

Сигнал.

Имеется ввиду полезный сигнал. Сигнал – это то, что нам нужно…

Это исчерпывающее определение. Например, сигналом может быть часть картинки – изображение текста в примере, который мы разбираем. Или голос исполнителя в музыкальном клипе. Или правда в речах политика, если она там есть. И всё, что угодно.

Шум.

А шум, помеха, это то, что нам не нужно. Например фон текста на картинке (фактура бумаги, пятна, следы грязи на стекле сканера). Или звучание музыкальных инструментов в муз. клипе, если мы хотим выделить голос исполнителя. Или вся речь политика, если правды там нет.

Фильтрация, это процесс разделения сигнала и шума. Это может быть некое электронное или механическое устройство, компьтерная программа. Разум слушателя, если речь идет о словах политика…

Для того, чтобы фильтрация была осуществима, сигнал и шум хоть в чем-то, но должны отличаться. Т.е. мы должны найти параметры, свойства, по которым отличаются шум/сигнал и увеличить это различие.

Вернемся к сканам книги. На краях и переплета после сканирования часто бывают черные полосы. Это тоже шум. От полезного сигнала, изображения текста, он отличается расположением в двумерном пространстве изображения страницы, поэтому отделить его легко руками и относительно легко автоматически. Стоит, однако, неплотно прижать толстую книгу при сканировании и черная полоса будет пересекаться с текстом. И всё, выделить текст в этом месте методами обработки изображения станет невозможно. Но если речь идет всего о 1-2 буквах в начале (конце) строки, мозг, почти на 100% восстановит недостающие буквы. Вдь ткст очн избтчн, при удални глснх всё ещ мжно пнть о чм рчь. Однако фильтрация и восстановление будет идти не изображения, а текста как последовательности букв и слов, с учетом их смысла, семантики.

Программа NeatImage, описанная в 1-ой части статьи использует другой критерий различения шума и сигнала – разницу в двумерных спектрах сигнала и шума. Обратите внимание: указывать где шум, а где сигнал нам пришлось самостоятельно. В иных случаях шум и сигнал могут поменяются местами. Например, криминалисту может быть задан вопрос: – "Где взята бумага, на которой написана жуткая записка?". И фактура бумаги была бы полезным сигналом, а изображение текста – шумом. В 3-й части статьи будет описана работа с фильтром Фотошопа Smart Blur. Там используются другие критерии разделения сигнала и шума.

Вывод

Нужно обязательно понимать, по какому критерию происходит разделение сигнала и шума в используемых вами процедурах фильтрации. Тогда можно будет выработать более эффективный метод обработки.

Ведь если мы по очереди применим несколько фильтров с разными критериями фильтрации, то результат будет хороший. Если же фильтры обрабатывают по одному и тому же критерию, то с какого-то момента, улучшения не будет, а то и начнется ухудшение разделения.

* * *

Photoshop: Curves

Здесь описана работа с Фотошопом, но подобный