你可知,图像处理的回眸女郎是何方神圣?

   日期:2020-07-16     浏览:84    评论:0    
核心提示:在我学习这条路上,至今为止遇到了两个非常重要的女人,一个是高中课本的蛋白质女王:另一个就是学计算机视觉遇到的回眸女郎了:我以前没对她产生过太多的疑问,感觉人们都用这个图,肯定和我平时丧心病狂的图像处理一定要用二次元图片一个心理。而且我一直以为就只有一个头像而已,但其实稍微动下脑子就应该想到,肯定是有全身图的。只不过我没有脑子这东西。为了防止你们看完全身图就看不下文了,我就把图放文章后面了。今天我就想知道,这个我计算机视觉之路上不可回避的女人,到底是何方神圣?名字是讲课时老师说的,叫莉娜(L

在我学习这条路上,至今为止遇到了两个非常重要的女人,一个是高中课本的蛋白质女王:

另一个就是学计算机视觉遇到的回眸女郎了:

我以前没对她产生过太多的疑问,感觉人们都用这个图,肯定和我平时丧心病狂的图像处理一定要用二次元图片一个心理。

而且我一直以为就只有一个头像而已,但其实稍微动下脑子就应该想到,肯定是有全身图的。只不过我没有脑子这东西。为了防止你们看完全身图就看不下文了,我就把图放文章后面了。

今天我就想知道,这个我计算机视觉之路上不可回避的女人,到底是何方神圣?

名字是讲课时老师说的,叫莉娜(Lenna)。1973年六七月份左右,Alexander Sawchuk还是南加州大学信号与图像处理研究所SIPI的电子工程处理教授,当时他和一名研究生,SIPI实验室的经理,正在实验室里手忙脚乱的搜寻一张好的图像,以便用于同事的会议论文。实验室里当然有很多随手可用的图像,但正像我厌倦了处理风景画而改处理二次元一样,他们也厌倦了从20世纪60年代初的电视标准工作中得到的那些乏味的常规图像。

他们想找一个让他们眼前一亮的,而又满足他们要求的图像:需要光滑,以确保良好的输出动态范围,其次,还需要是一张人脸。
“就是在这个时刻,有人带着那让他们眼前一亮的《花花公子》走了进来”。Alexander Sawchuk教授回忆说。

但是必须要知道,他们当时是在1973年6月,而以Lenna为封面的花花公子杂志是1972年11月刊。所以没人时隔这么长时间,还会拿着好几月之前的花花公子杂志大摇大摆的进实验室吧?然后我搜索了很多相关介绍,都没有关于这个"拿着杂志的人"的描述。有没有这个人还两说,是不是某人从床底下掏出了他以前买的《花花公子》,然后说,"咱们就处理这个吧!"还未可知。毕竟,技术男的闷骚是人尽皆知。

果然历史让你看到的,都是他想让你看到的。

在上世纪70年代,没有先进的存储技术,图像是靠扫描得来的。而且图像扫描仪是三个通道RGB依次扫描最后合成得,但众所周知,凡事拖到deadline最后期限再做,总会出意外,前辈们自然也不例外。

在图像扫描完之后,前辈们发现由于软件错误,扫描得到得图片少了一条线(图片大小为512*512,一条线代表一行,三种颜色,也就是3组512线),导致图像被稍微拉长。但因为时间紧迫,就只能用这个了。然后它就以这不完美得姿态,成为了业内标准。

为什么这副图像广为流传呢?首先前期业内互相之间对比算法优劣性,都会选择处理同一张图片,因此好多学者都向Sawchuk他们所要图像得拷贝,这就使前期得到了流传。而更为重要得原因是这副图像,以及Lenna自身得魅力。试问,《花花公子》封面插图得拍摄手法能不是顶尖得吗?而封面女郎的颜值与神态,必然也是上上之选。

1972年11月这期Lenna为封面的杂志,卖出了7,161,561份,是花花公子史上最畅销的一期。1988年,已经回居瑞典的,结婚并有三个孩子的Lenna,受到了一家瑞典计算机相关刊物的采访,在得知自己照片被广泛用于计算机行业之后,Lenna非常开心。这是时隔16年后她第一次得知此事。

故事当然不会这么简单的结束,在数十年后,花花公子这后知后觉的才突然发现,整个计算机图像处理行业都在侵犯他们的图片版权,所以这憨憨就开始追责。但由于该图片被承诺仅用于教育和研究领域,所以最后双方达成和解。1997年5月,Lenna出席了在波士顿举行的IS&T会议50周年纪念会,会上Lenna成为了最受欢迎的嘉宾,并举行了一系列的互动:

老实说,看到女神晚年幸福的样子,我还真有点感动。最后放出开头承诺大家的图吧,因为实在太过劲爆,所以必须打码,否则就要被封号了:

大家都是学图像处理的,想想这个蒙板是怎么形成的呢?怎么去除并还原呢?

原http://图www.lenna链.org/full/l_hires.jpg接

看完原图我明白,以后处理图像我也就用这一张了。

放下我写本文时参看的资料,大家有兴趣可以自己去看一看。

http://www.lenna.org/

本文首发于公众号【行走的机械人】,专注于传统图像处理以及计算机视觉学习资源分享。不管你做视觉的哪个方向,前期图像处理绝对是一切开始的基础。来一起学习吧!

 
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