Разное

Верность фото: кадры из фильма, постеры, фотографии со съемок — Фильм Про

Содержание

Вручение наград премии «За верность науке» 2021 года

Президент РАН на премии “За верность науке”. Фото: Николай Мохначев / Научная Россия

Имена лауреатов и дипломантов VII Всероссийской премии «За верность науке» объявили на торжественной церемонии в Государственном Кремлевском дворце. Рады сообщить, что портал «Научная Россия» стал финалистом премии в номинации «Лучшее электронное СМИ о науке». 

В церемонии участвовали: 

— Дмитрий Песков, заместитель руководителя администрации президента РФ, пресс-секретарь президента РФ;

— Дмитрий Чернышенко, заместитель председателя Правительства РФ;

— Валерий Фальков, министр науки и высшего образования РФ;

— Александр Сергеев, президент Российской академии наук;

— Виктор Садовничий, президент Российского союза ректоров, ректор МГУ им. М.В. Ломоносова. 

— и другие.

В списке шорт-листа выдающийся российский ученый Юрий Оганесян, проект «Истории болезней», телеканал «Наука», «Covideo: вся правда о COVID-19 от ученых Новосибирского Академгородка» и многие другие. Полный список опубликован на сайте Минобрнауки России.

Организатором премии традиционно выступает Минобрнауки России, партнерами мероприятия стали Российская академия наук, НИЦ «Курчатовский институт» и МГУ им. М.В. Ломоносова.

 

18:14 Трансляция началась! 

18:14 Звучит песня “Поднимись над суетой”, композитор: А. Пугачёва.

Начало церемонии вручения Всероссийской премии “За верность науки”.
Фото: Елена Либрик / Научная Россия

18:18 Ведущие мероприятия Валерия Ланская и Валдис Пельш. 

18:19 Сегодняшняя церемония проходит в Год науки и технологий и в День матери. Ведущие рассказывают об организаторах. 

18:21 Начало церемонии вручения премий. 

18:21 Первая номинация: “Лучшая программа о науке на телевидении”. Называют номинантов.

18:23 На сцену выходят номинанты и Дмитрий Песков, заместитель руководителя администрации президента РФ, пресс-секретарь президента РФ. Дмитрий Песков говорит о необычайно сложной и важной задаче популяризаторов науки. Называет лауреатов от третьего до первого места.

18:26 Первое место в этой номинации получила программа “Картина мира с Михаилом Ковальчуком”, телеканал Культура.

18:27 “Если бы у науки было лицо, оно должно быть, как у Михаила Валентиновича”, – говорит Дмитрий Песков. 

18:29 Михаил Валентинович говорит о том, что популяризировать науку важно даже в условиях большой личной занятости.

18:31 Следующая номинация “Лучший проект по освещению Года науки и технологий в Российской Федерации”. Перечисляют номинантов. 

Дмитрий Чернышенко.
Фото: Елена Либрик / Научная Россия

18:33 На сцене номинанты и Дмитрий Чернышенко, заместитель председателя Правительства РФ. Выступает Дмитрий Чернышенко. 

18:34 Перечисляют лауреатов. Первое место получил Московский университет им. М.В. Ломоносова. Выходит президент Российского союза ректоров, ректор МГУ Виктор Садовничий. Виктор Садовничий рассказывает о том, на чём сосредоточена сейчас наука Московского университета. Дмитрий Чернышенко поздравляет победителя. 

18:38 Специальная премия за вклад в популяризацию науки и технологий среди учёных, журналистов, преподавателей и общественных деятелей. Номинанты вышли на сцену. Министр науки и высшего образования Валерий Фальков назовёт победителей.

18:42 Первое место у Юрия Оганесяна, академика РАН. К сожалению, он не смог прийти на церемонию, награду ему передаст  Григорий Трубников, директор ОИЯИ. Григорий Трубников: “Юрий Оганесян – человек мира, но в первую очередь, он – учёный России”. 

18:45 Выступает группа “Город 312”.

18:50 Называют номинантов специальной номинации “За лучший проект, направленный на защиту исторической правды”. Для вручения приглашают директора службы внешней разведки РФ, председателя Российского исторического общества, Сергея Нарышкина.

18:54 Первое место: Исторический лонгрид “Поколение Д”, ТАСС.

18:56 “Лучший научно-просветительский проект года”. Называют номинантов. Для вручения приза лауреатам приглашают президента РАН Александра Сергеева. 

19:03 Первое место у проекта “Science Slam”.У микрофона исполнительный директор “Science Slam Россия” Динара Хисямова. 

19:05 “Лучший онлайн-проект о науке”. Участник первого киноэкипажа, режиссер Клим Шипенко назовёт трёх победителей.

19:09 Первое место у проекта “Люди науки” Ассоциации коммуникаторов в сфере образования и науки. Выступает Альфия Максутова.

19:11 Выступление участника проекта “Голос” Эдварда Хачаряна.

19:17 Победителей номинации “Лучшее периодическое издание о науке” назовёт Любовь Духанина, заместитель председателя Наблюдательного совета Российского общества “Знание”.

19:19 Первое место у журнала “Популярная механика”. Выступает главный редактор журнала Александр Грек. “Служу российской науке”, – говорит победитель. 

19:21 “Лучшая программа о науке на радио”. Называют номинантов. Победителей назовёт Виктор Садовничий, ректор МГУ. 

19:24 Первое место по этой номинации получает программа радио Маяк.

Портал “Научная Россия” – финалист премии “Лучшее электронное СМИ о науке”. Фото: Николай Мохначев / Научная Россия

19:27 Лучшее электронное СМИ о науке. Выходят номинанты, в том числе корреспондент портала “Научная Россия”. Назовёт победителя журналист Софико Шеварднадзе.

19:30 Главный редактор издания “n+1” Илья Ферапонтов выступает с речью победителя этой премии.

19:32 Выступает Юлия Савичева.

19:37 Называют номинантов специальной номинации по стратегии научно-технологического развития Российской Федерации. Лауреатов 1-3 мест назовёт заместитель начальника Управления президента Российской Федерации по научно-образовательной политике Денис Секиринский. Первое место у проекта «Неизвестные герои науки», РНФ.

19:43 Называют номинантов специальной премии за вклад в популяризацию науки и технологий среди молодых ученых. Назовёт победителей Фатима Мухомеджан, директор благотворительного фонда Алишера Усманова «Искусство, наука и спорт». 

19:47 Первое место у Алексея Фёдорова, руководителя научной группы Российского квантового центра, молодого профессора МФТИ. 

19:51 Называют номинантов специального приза госкорпорации “Роскосмос” за популяризацию космической отрасли. Победителей назовёт Дмитрий Рогозин, генеральный директор “Роскосмоса”.

19:56 Первое место у Виталия Егорова и группы инженеров-разработчиков за Проект лунного микроспутника. 

20:00 Выступает группа Земляне с песней “Трава у дома”.

20.04 Представляют номинантов спецноминации Росатома. Победителей представит Юрий Оленин, заместитель генерального директора по науке и стратегии госкорпорации “Росатом”.

20:08 Первое место у проекта “Путь атома”, Постнаука. 

20:10 Называют номинантов специального приза за популяризацию национального проекта “Наука и университеты”. Софья Малявина, генеральный директор АНО “Национальные приоритеты” назовёт лауреатов. Первое место у Детского радио, проект “Ну и Ну! Новости науки с Крутилкиным и Вертелкиным”.

20:15 Выступление Эдварда Хачаряна и Марианны Савон в сопровождении Симфонического оркестра Москвы «Русская филармония».

20:19 Специальный приз имени Даниила Гранина.

20.20 На сцену приглашают министра науки и высшего образования Валерия Фалькова, президента РАН Александра Сергеева, президента Российского союза ректоров Виктора Садовничего.

20:22 Приз вручают изданию “100 лет Службе внешней разведки РФ. Документы и свидетельства”, подготовленному коллективом авторов под редакцией Сергей Нарышкина, директора службы внешней разведки РФ, председателя Российского исторического общества. Сергей Нарышкин благодарит за награду.

20:27. Выступает Светлана Сурганова.

20:36 Трансляция завершена. Спасибо, что были с нами!

Запись трансляции:

Название видео

 

В День семьи, любви и верности Александр Цыбульский вручил награды семьям из Няндомы · Новости Архангельска и Архангельской области. Сетевое издание DVINANEWS

Медали «За любовь и верность» в праздничный день получили семьи Кротовых и Дятлевых, дипломы «Признательность» – семьи Парамоновых и Анфиногеновых.

— Сегодня мы чествуем семьи, которые действительно достойны звания лучших, и вручаем им традиционные награды. Именно вы показываете детям пример того, как надо идти по жизни, долгие годы сохраняя прекрасные отношения. Сегодня это важно как никогда, – отметил Александр Цыбульский. – Искренне поздравляю вас с Днем семьи, любви и верности. Мы гордимся вами!

Напомним, что медалью «За любовь и верность» награждаются супруги, зарегистрировавшие брак не менее 25 лет назад, получившие известность среди сограждан крепостью семейных устоев, основанных на взаимной любви и верности, а также добившиеся благополучия, обеспеченного совместным трудом, и воспитавшие детей достойными членами общества. В 2021 году к награждению представлены 73 семейные пары из Архангельской области, в том числе две семьи из Няндомского района.

Михаил и Светлана Кротовы зарегистрировали свой брак в июле 1985 года. За годы совместной жизни они воспитали троих детей. Василий и Валентина Дятлевы в браке почти сорок лет. У супругов двое детей и три внука. Это крепкие и дружные семьи, которые пользуются большим уважением.

Вторая региональная награда, которую традиционно вручают  семьям, достойно воспитавшим троих и более детей до достижения восьмилетнего возраста, – диплом «Признательность». Он учрежден в 2006 году, и за 15 лет им награждена 2041 семья. Только в этом году «Признательность» получили 102 семьи из 24 муниципальных образований региона, в одной из которых воспитывают 11 детей. Есть среди награжденных и две семьи из Няндомского района.

Так, Елена Парамонова воспитывает троих сыновей. Все мальчишки очень творческие – занимаются музыкой, посещают театральный кружок. В семье Парамоновых есть традиции, и одна из них – каждую субботу печь пироги с клюквой. Собираясь за столом вместе, они подводят итоги недели, рассказывают о победах и неудачах. Главное в их семье – это доверие и понимание.

Троих детей воспитывает и вторая отмеченная дипломом «Признательность» няндомская семья – Андрей и Инга Анфиногеновы. Все трое ребят серьезно увлечены хореографией – занимаются в ансамбле «Плясовуха», в составе которого принимали участие в Дельфийском фестивале «Таланты Поморья». Кроме того, младшая дочь – девятилетняя Олеся – хочет связать свою жизнь с изобразительным искусством и готовится к поступлению в детскую школу искусств.

Вручая награды, Александр Цыбульский особо подчеркнул, что семья – это основа сильного общества. И потому поддержка семей с детьми, особенно многодетных, сегодня становится приоритетом для власти.

Пресс-служба Губернатора и Правительства Архангельской области

Семья, любовь и верность: фото на память

08.07.2019

8 июля, в День семьи, любви и верности, в Общественной палате Российской Федерации открываеся фотовыставка, посвященная лучшим семьям нашей страны, победившим во Всероссийском конкурсе «Семья года»-2018. Этот конкурс с 2016 года проводит Фонд поддержки детей в партнерстве с Министерством труда и социальной защиты Российской Федерации

.

8 июля – особенный день: День семьи любви и верности. Он приурочен ко дню памяти святых князя Петра и его супруги Февронии, покровительствующих семье и браку. Этот праздник появился относительно недавно – в 2008 году, но он уже успел полюбиться всем гражданам нашей многонациональной страны и вышел за рамки православной традиции. Сегодня День семьи, любви и верности с радостью отмечают все, кто считает, что крепкая, дружная семья, в которой, окруженные любовью и заботой, растут счастливые дети – главное в жизни любого человека. Коллектив Фонда поддержки детей, находящихся в трудной жизненной ситуации, полностью разделяет это мнение, и сердечно поздравляет всех с замечательным, душевным праздником.

В День семьи, любви и верности в стенах Общественной палаты открывается фотовыставка, главными героями которой станут российские семьи – победители конкурса «Семья года» – 2018. В этой экспозиции фотохудожники постарались «остановить» самые яркие, счастливые мгновения, передать эмоции, которые подарил семейный праздник всероссийского масштаба. Эмоции от знакомства семей-победителей в Москве, от интересных встреч и, конечно, от торжественной церемонии чествования победителей.

Фотовыставка, которая будет работать в Общественной палате, позволит окунуться в атмосферу конкурса прошлого года, ставшего уже историей. А впереди – итоговое заседание Оргкомитета конкурса «Семья года»-2019: состоится оно в 20-х числах июля. Там и станет известно, кто из 353 семей, ставших лидерами региональных этапов конкурса, будет назван победителем Всероссийского конкурса «Семья года»- 2019. Следите за нашей лентой новостей!

День семьи, любви и верности отметили в Лыткарине (фото)

Фото: Петрыкина Татьяна

Ко Дню любви, семьи и верности, который отмечается 8 июля и посвящён преподобным Петру и Февронии Муромским, в Лыткарине подготовили программу культурных мероприятий. В центральном парке прошло чествование семей, которые являются образцом бережного и уважительного отношения к семейным ценностям и традициям.

«От лица нашего города хочу пожелать вам крепкого здоровья, чтобы с каждым годом ваша любовь усиливалась, и чтобы в ваших семьях всегда царили счастье и благодать», — сказал в поздравительной речи глава городского округа Лыткарино Константин Кравцов.

Грамоты и подарки получили Вельямин Попов и Ксения Некрасова, которые заключили брак 7 июля этого года, Евгений и Антонина Амбрамовы, в этом году отмечающие 50-летний юбилей совместной жизни. Медаль «За любовь и верность» вручена Игорю и Ольге Бескровных. Наградили и многодетные семьи Беловоловых и Тюрниковых.

Торжественное мероприятие посетил депутат Московской областной думы Владимир Жук, который пожелал находить компромиссы в семейных отношениях, чтобы жить вместе долго и счастливо.

Завершилось праздничное мероприятие выступлением вокального коллектива «Созвучие» Дома культуры «Мир».

Также в честь этой даты в городской библиотеке Дворца культуры «Мир» открыта выставка «Мама, папа, я – дружная семья», где представлены книги о роли семьи в обществе и жизни человека, построении гармоничных отношений, воспитании детей в любви и согласии. Кроме того, посетители выставки познакомятся с литературой, посвящённой проблемам воспитания и психологического развития детей всех возрастов.

День семьи, любви и верности был учрежден Фондом социально-культурных инициатив в 2008 году. Праздник – в честь святых Петра и Февронии, княживших в 13 веке в городе Муроме. Они пронесли любовь через большое количество испытаний, прославились благочестием и милосердием, умением жертвовать своими интересами ради другого. Святые Петр и Феврония являются образцом христианского супружества и своими молитвами низводят Небесное благословение на вступающих в брак.

Слава Цепеш, Харченко Анастасия Владиславовна

Источник: http://inlytkarino.ru/novosti/aktualno/den-semi-lyubvi-i-vernosti-otmetili-v-lytkarine-foto

описание и характеристики сорта, урожайность с фото

Томат Верность F1 — это раннеспелый гибрид, представлен низкорослыми растениями (детерминантный тип), которые останавливаются в росте. Многие садоводы любят выращивать помидоры и, естественно, у них есть любимые сорта. Каждый из сортов имеет свои индивидуальные внешние характеристики, особенности посева, полива и сбора урожая. Ниже представлено описание томата Верность F1.

Описание томатов Верность F1

Характеристика сорта:

  1. Томат Верность отличается прекрасным вкусом и высокой урожайностью.
  2. От посева до первого урожая проходит в среднем 100—105 календарных дней (примерно 3,5 месяца).
  3. Куст вырастает до 1,3 м в высоту, имеет мощные стебли и корненожку.
  4. Листья темно-зеленые, гладкие с обеих сторон. Цветки имеют белый окрас.
  5. Соцветия могут переплетаться между собой, отчего плоды растут гроздьями, подобно винограду.
  6. Помидоры крупные, весом около 200 г. Форма круглая, с приплюснутыми «полюсами».
  7. Шкурка помидора плотная, не трескается.
  8. У плодоножки отсутствует зеленое пятно.

Дегустаторы отмечали сладковатый привкус плодов. Помидоры имеют мясистую структуру, несколько камер внутри, плотную и сочную мякоть. Вполне подойдут для консервирования, томатного сока, различных салатов и рагу.

Для солений такие помидоры тоже подойдут, но из-за крупного размера придется нарезать дольками.

Плоды редко переносят такие болезни, как фузариоз и альтернариоз.

Семена плодов крупные, их вполне можно обработать и использовать для дальнейших посевов.

Как выращивать томаты Верность?

Томат Верность предназначен для выращивания в грунте, но может расти и в земле, не рекомендованной для огородных работ. То есть в плане выбора почвы он не прихотлив.
Рассаду следует высаживать в марте-апреле.

Пикировать кустики стоит после появления 1—2 настоящих листьев. Урожайность вышеописанного сорта составляет 17—19 кг на 1 м². Имеется в виду сбор томатов от начала и до конца периода роста растений.

За неделю до высаживания рассаду закаляют: выносят на свежий воздух, оставляют открытым помещение. Высадка осуществляется при полном отсутствии заморозков, так как растения теплолюбивые. Почва должна быть слабокислой или же нейтральной.

Высаживать лучше по схеме 40х70 см, расстояние между растениями — 40 см, а между рядами грядки — 70 см.

После посадки и до появления первого урожая томаты следует прикармливать удобрениями, содержащими азот, фосфор и калий. Также неплохо удобрять составами, содержащими серу, например, навозом или компостом. Лучше всего их добавлять в лунку непосредственно при посадке рассады.

До появления плодов нужно полоть землю до рыхлого состояния. Когда кусты достигнут высоты 30—50 см, их нужно окучить, чтобы сохранить тепло и увеличить приток полезных веществ к корням растений.

Вырывать сорняки и поливать теплой водой комнатной температуры.
В дальнейшем каждый куст стоит подвязать, создать опору из бруска или палочки.

Листьями томатов очень любят полакомиться колорадские жуки, особенно их личинки. Как правило, насекомых травят. Если нашествие произошло в сезон созревания плодов, то опрыскивать кусты следует с осторожностью, стараясь, чтобы отрава не попала на помидоры. Яд вреден для плодов и может пагубно сказаться и на здоровье человека.

Корням опасны майские жуки и различные черви. Также к вредителям относят ящериц. Они не прочь поесть самые спелые томаты. Надкусанные помидоры быстрее гниют и распространяют этот процесс на другие плоды.

На форумах огородников можно найти фото и описания этого сорта помидоров. В положительных отзывах, как правило, хвалят количество и вкусовые качества помидоров. Отрицательные отзывы говорят о том, что этот сорт не очень подходит для посола, так как плоды крупноваты. Зато из этих помидор готовят очень вкусные соки, рагу, салаты и лечо. Но некоторые огородники все же консервируют томаты Верность. Стоит отметить, что к почве это растение не столь прихотливо, но достаточно капризно ведет себя на воздухе.

Верность () — фото, кадры к фильму

Верность () — фото, кадры к фильму

Включите javascript в браузере

Обсуждаемые фильмы
8. Рассказ служанки 2 отзыва
9. Флирт с дьяволом 1 отзыв
10. Ледниковый период 12 отзывов
11. Зеленый Фонарь 11 отзывов
12. Снупи и мелочь пузатая в кино 1 отзыв
13. Развод в большом городе 3 отзыва
14. Внебрачные связи 1 отзыв
Последние отзывы
Премьеры месяца
07.04 Где Анна Франк Бельгия, Люксембург, Франция, Нидерланды, Израиль
07.04 Золушка и тайна волшебного камня США
07.04 Скорая США
07.04 Нитрам Австралия
07.04 Затерянный город США
07.04 Скрежет Финляндия, Швеция
07.04 Закат Франция, Мексика, Швеция
График кинопремьер
Дней до премьеры
1 Где Анна Франк Бельгия, Люксембург, Франция, Нидерланды, Израиль
1 Золушка и тайна волшебного камня США
1 Скорая США
1 Нитрам Австралия
1 Затерянный город США
1 Скрежет Финляндия, Швеция
1 Закат Франция, Мексика, Швеция
Все премьеры
Кинофорум
Посоветуйте интересный детективный фильм или сериал 18:49
Современное российское кино 1 день
Хороший триллер с неожиданной развязкой 3 дня
Посоветуйте хороший фильм, часть 2 4 дня
Французское кино 1 неделя
Итальянские фильмы и сериалы 3 недели
Фильм-катастрофа 1 месяц
Помогите найти фильм по описанию 1 месяц
Фильмы и сериалы для женщин и о женщинах 2 месяца
Чем закончился “Апостол”? 2 месяца
Последнее на кинофоруме

Любовь и верность – залог крепкой семьи – фото

8 июля мы отмечаем молодой для современной России, ни на что не похожий, но очень душевный и глубокий по замыслу, такой родной, исконно русский, православный праздник день святых Петра и Февронии.

Праздник уходит корнями в Древнюю Русь. Супруги Пётр и Феврония пронесли любовь друг к другу через все испытания, жили счастливо и умерли в один день. После смерти они были причислены к лику святых и стали считаться покровителями семейного счастья, любви и верности.

День святых Петра и Февронии – день особой благодати, день, когда говорят о семье, любви и верности. Семья – это дом. Семья – это мир, где царят любовь и преданность. Это радость и печали, которые одни на всех. Это привычки и традиции. Это крепость, за стенами которой могут царить лишь покой и любовь.

Светлый праздник Петра и Февронии стал традиционным в нашем селе. Для сохранения и популяризации института семьи губернатор Тюменской области Александр Моор подписал распоряжение об учреждении памятной медали для семейных пар, празднующих 50-, 60- или 70-летие супружеской жизни.

В преддверии Дня семьи, любви и верности в Абатском районном доме культуры состоялся концерт, на который были приглашены семьи – золотые и бриллиантовые юбиляры, те, кто прошагал вместе рука об руку свою семейную жизнь.
Поздравила присутствующих и провела торжественную церемонию награждения заместитель главы Абатского муниципального района Татьяна Агешина.
Благодарственное письмо губернатора Тюменской области и памятная медаль за 60 – летие супружеской жизни было вручено супружеской паре Александру Васильевичу и Любови Михайловне Колногоровых.

Благодарственное письмо губернатора Тюменской области и памятная медаль за 50 – летие супружеской жизни были вручены супружеским парам: Алексею Венедиктовичу и Евгение Федоровне Антоновых, Николаю Николаевичу и Людмиле Захаровне Борисовских, Виктору Семёновичу и Зое Ивановне Винник, Николаю Дмитриевичу и Анне Петровне Гостевых, Михаилу Ивановичу и Людмиле Петровне Замковых, Аркадию Абрамовичу и Людмиле Константиновне Икониных, Михаилу Яковлевичу и Валентине Ивановне Коноваловых, Степану Ивановичу и Надежде Ивановне Молоковых, Александру Петровичу и Анне Васильевне Пашковых, Петру Антоновичу и Любови Николаевне Первышиных, Павлу Терентьевичу и Зинаиде Алексеевне Перковых, Анатолию Трофимовичу и Галине Петровне Шишигиных.
Памятные медали «За любовь и верность» и грамоты за крепость семейных устоев, основанных на взаимопонимании, любви и верности, достойное воспитании детей и в связи с праздником «Днём семьи, любви и верности» были вручены супружеским парам Анатолия Александровича и Натальи Ефимовны Жилкиных и Николаю Егоровичу и Светлане Степановне Антоновых.

С замечательным праздником абатчан поздравил настоятель храма святых апостолов Петра и Павла иерей Дмитрий Ядыкин.

Праздник прошёл в тёплой, дружественной атмосфере, которую создали сотрудники РДК.
Жизнь – череда перемен. Она приносит счастье и несчастье, удачи и срывы, радости и огорчения. Но все преходяще. И только одно неизменно и надёжно в нашей жизни – семья. Она дороже любого клада. Она – основа любого ЛАДА.

Поздравляем всех с Днём любви, семьи и верности! Пусть в ваших семьях царит мир и благополучие! Берегите свои семьи, заботьтесь друг о друге, любите своих детей и родителей, помогайте родным и близким! Будьте все здоровы и счастливы!

М. Братцева

Фото: АНО “ИИЦ “Сельская новь”

Руководства — Научный веб-сайт

Приносим извинения за неудобства, но страница, на которую вы пытались попасть, находится не по этому адресу. Вы можете использовать приведенные ниже ссылки, чтобы помочь вам найти то, что вы ищете.

Если вы уверены, что у вас правильный веб-адрес, но столкнулись с ошибкой, пожалуйста, связаться с Администрацией Сайта.

Спасибо.

Возможно, вы искали…

Руководства
Большие документы для просмотра с помощью VLA
Точность изображения
Точность изображения
Точность изображения
Точность изображения
Точность изображения
Точность изображения
C8cfs_Matthews.текст
Точность изображения
Точность изображения
C8cfs_Чекала.текст

Глава 5 • Точность изображения — цифровая фотография для графических коммуникаций

Издатели, которые хотят «критично» или «соответствовать цвету», хотят максимально точное соответствие оригиналу. Подумайте о высококачественной обложке журнала с натюрмортом с цветами, едой и предметами домашнего обихода.Те же критерии могут применяться к отдельному продукту в онлайн-каталоге или печатном каталоге, к портрету, художественной репродукции — везде, где требуется точный цвет.

Точность цветопередачи оказывает очевидное влияние на удовлетворенность потребителей. Если цвет недостаточно яркий, продукт может не привлечь потребителей. И если на фото товар выглядит лучше, чем в жизни, потребители могут быть недовольны и возвращать его или оставлять плохие отзывы.

Для достижения критического цвета авторы предлагают следующие шаги.

Воздействие

Если старая аксиома «мусор на входе, мусор на выходе» верна, то хорошая фотография начинается с правильной настройки камеры.

  1. Настройте цифровую камеру с правильной экспозицией и балансом белого, как описано в главе 3.
  2. При копировании поместите мишень в градациях серого рядом с оригиналом для последующего использования при настройке светлых участков, теней, полутонов и баланса серого (описано в разделе «Редактирование» ниже).
  3. Брекетинг экспозиции ±1/3 или 1/2 значения экспозиции (EV), чтобы обеспечить диапазон от яркого до тусклого.
  4. Проверьте гистограмму на экране цифровой камеры или в программе редактирования изображений, чтобы убедиться, что тона не обрезаны ( Рисунок 5-1 ).
  5. Посмотрите на экспозицию в брекетинге на большом экране и выберите ту, которая лучше всего выглядит по тону и цвету.
Рис. 5-1. Фотография яркого объекта (желтая орхидея) с гистограммой, видимой на дисплее цифровой камеры. Гистограмма должна показать, что при захвате не было обрезано ни одного тона.

Редактирование

Появление цветных сканеров в начале 1980-х годов позволило печатникам выполнять цветоделение за несколько минут, а не за несколько часов, которые требуются для этого в увеличителе. В то время поставщики систем и исследовательские ассоциации разработали процедуру для обеспечения наилучшего разделения при первом сканировании: установите контрастность сканирования в диапазоне, доступном для чернил и бумаги.

Операторов сканеров учили, что литографические машины могут воспроизвести «наименьшую печатаемую точку» площадью 3% до того, как точки «расплывутся» или перестанут отображаться, и «самую большую печатаемую точку» размером 97% до того, как теневые точки «заполнят» ” или смешивать вместе — в обоих случаях с потерей деталей изображения.

Операторы сканера также прикрепили шкалу серого, маленькую мишень со ступенчатой ​​или непрерывной серией тонов, для использования при настройке светлых участков, теней и промежуточных тонов на оригиналах ( Рисунок 5-2 ).

Рис. 5-2. Скопируйте фотографию с оттенками серого, включенными в объект, для последующего использования при настройке светлых участков, полутонов, теней и баланса серого. (Изображение предоставлено Pixabay.com.)

Вы можете применить ту же стратегию сегодня, установив точку подсветки на 3% по шкале CMYK или 247 уровней (3% от 255, где уровень 255 — белый) и тень на 97 % (8 уровней, где уровень 0 — черный).

Разделители

также устанавливают средний тон или среднюю точку воспроизведения в соответствии с «ключом» оригинала или преобладающим уровнем яркости. Они поняли, что фотографии в светлых тонах или преимущественно яркие фотографии нуждаются в большем контрасте в светлых участках, и скорректировали средние тона, чтобы увеличить контраст в светлых участках за счет теней ( Рисунок 5-3 ). Точно так же преимущественно темные или неброские фотографии нуждались в большем контрасте теней.

  1. Установите самую светлую плотность фотографии на 3% CMYK или 247 уровней.
  2. Установите самую темную плотность фотографии на 97% CMYK или 8 уровней.
  3. Отрегулируйте средние тона, чтобы повысить контраст светлых участков для изображений с высоким ключом или более контрастных теней для изображений с низким ключом.
Рис. 5-3. Оригинальное фото (слева) и отредактированное фото со средними тонами, скорректированными для большей контрастности светлых участков, что заметно на желтых цветках орхидеи. Обратите внимание, что контраст теней на листьях папоротника был уменьшен.

Баланс серого

Баланс серого (иногда называемый балансом белого) гарантирует, что нейтральные цвета будут нейтральными и свободными от цветовых оттенков.Цветовой оттенок — это сдвиг в сторону определенного цвета, который можно назвать красноватым или желтоватым оттенком.

Чтобы установить баланс серого, используйте инструмент баланса серого в программном обеспечении для редактирования изображений. Установите инструмент для воспроизведения нейтрального серого цвета, который на экранах соответствует уровням 127, 127, 127 (половина от 255). Для печати CMY требуется немного более высокий уровень голубого, например, 60% 50% 50%.

Коррекция цвета

Первые операторы сканеров понимали, что зрители могут особенно критично относиться к красному, зеленому и синему цветам на изображениях, например.g., красный цвет пожарной машины, зеленый травяной, небесно-голубой — и назвал эти цветов памяти . Оператор может настроить оттенок цвета памяти, изменив баланс цветов CMY. Например, увеличьте желтый цвет для более теплого красного или увеличьте пурпурный для более холодного красного.

Аналогичным образом оператор может сделать цвета более или менее насыщенными, уменьшив количество «нежелательного» или противоположного цвета. В этом примере красный печатается с пурпурным и желтым, но также содержит свою противоположность, голубой, для добавления деталей и создания реалистичной насыщенности.

В завершение нашего контрольного списка качества:

  1. Установите баланс серого на уровни RGB 127 127 127 или CMY 60 50 50% для нейтрального серого объекта или оттенков серого на фотографии.
  2. Проверьте красный, зеленый и синий цвета памяти на правильность оттенка и насыщенности.

Генерация изображений высокой точности с использованием моделей рассеяния

Авторы: Джонатан Хо, научный сотрудник, и Читван Сахария, инженер-программист, Google Research, Brain Team

Естественный синтез изображений — это широкий класс задач машинного обучения (ML) с разнообразными приложениями, которые создают ряд проблем проектирования.Одним из примеров является сверхвысокое разрешение изображения, при котором модель обучается преобразовывать изображение с низким разрешением в детальное изображение с высоким разрешением (например, RAISR). Сверхвысокое разрешение имеет множество применений, от восстановления старых семейных портретов до улучшения медицинских систем визуализации. Другой такой задачей синтеза изображений является генерация изображений с условным классом, в которой модель обучается генерировать образец изображения из метки входного класса. Полученные сгенерированные образцы изображений можно использовать для повышения производительности последующих моделей для классификации изображений, сегментации и т. д.

Как правило, эти задачи синтеза изображений выполняются с помощью глубоких генеративных моделей, таких как GAN, VAE и авторегрессионные модели. Тем не менее, каждая из этих генеративных моделей имеет свои недостатки при обучении синтезу высококачественных образцов на сложных наборах данных с высоким разрешением. Например, GAN часто страдают от нестабильного обучения и коллапса режима, а авторегрессионные модели обычно страдают от низкой скорости синтеза.

В качестве альтернативы, диффузионные модели, первоначально предложенные в 2015 году, недавно вызвали возрождение интереса из-за их стабильности обучения и их многообещающих результатов качества выборки при генерации изображений и звука.Таким образом, они предлагают потенциально выгодные компромиссы по сравнению с другими типами моделей глубокой генерации. Диффузионные модели работают, искажая обучающие данные, постепенно добавляя гауссов шум, медленно стирая детали в данных, пока они не станут чистым шумом, а затем обучая нейронную сеть обращать этот процесс искажения вспять. Запуск этого обратного процесса искажения синтезирует данные из чистого шума, постепенно удаляя его, пока не будет получен чистый образец. Эту процедуру синтеза можно интерпретировать как алгоритм оптимизации, который следует за градиентом плотности данных для получения вероятных выборок.

Сегодня мы представляем два взаимосвязанных подхода, которые раздвигают границы качества синтеза изображений для моделей рассеяния — супер-разрешение с помощью повторных уточнений (SR3) и модель синтеза с классами, называемую каскадными моделями рассеяния (CDM). Мы показываем, что за счет масштабирования моделей распространения и тщательно подобранных методов увеличения данных мы можем превзойти существующие подходы. В частности, SR3 достигает высоких результатов сверхвысокого разрешения изображения, которые превосходят GAN по оценке человека.CDM генерирует высококачественные выборки ImageNet, которые с большим отрывом превосходят BigGAN-deep и VQ-VAE2 как по показателю FID, так и по показателю точности классификации.

SR3: Изображение со сверхвысоким разрешением
SR3 — это модель диффузии со сверхвысоким разрешением, которая принимает в качестве входных данных изображение с низким разрешением и строит соответствующее изображение с высоким разрешением из чистого шума. Модель обучена процессу искажения изображения, в котором шум постепенно добавляется к изображению с высоким разрешением, пока не останется только чистый шум.Затем он учится обращать этот процесс вспять, начиная с чистого шума и постепенно удаляя шум, чтобы достичь целевого распределения посредством управления входным изображением с низким разрешением.

При крупномасштабном обучении SR3 достигает хороших результатов тестов в задаче сверхвысокого разрешения для лиц и естественных изображений при масштабировании до разрешений в 4–8 раз по сравнению с входным изображением с низким разрешением. Эти модели со сверхвысоким разрешением можно дополнительно каскадировать вместе, чтобы увеличить эффективный масштабный коэффициент сверхвысокого разрешения, например.g., совместив модель лица со сверхвысоким разрешением 64 x 64 → 256 x 256 и 256 x 256 → 1024 x 1024 для выполнения задачи со сверхвысоким разрешением 64 x 64 → 1024 x 1024.

Мы сравниваем SR3 с существующими методами, используя исследование оценки человека. Мы проводим эксперимент с принудительным выбором с двумя альтернативами, в котором испытуемых просят выбрать между эталонным изображением с высоким разрешением и выходным изображением модели, когда им задают вопрос: « Какое изображение, по вашему мнению, получено с камеры? » Мы измеряем производительность модели с помощью коэффициентов путаницы (% оценщиков времени выбирают выходные данные модели вместо эталонных изображений, где идеальный алгоритм достиг бы коэффициента путаницы 50%).Результаты этого исследования показаны на рисунке ниже.

Вверху: Мы достигаем коэффициента путаницы, близкого к 50%, в задаче с лицами 16×16 → 128×128, превосходя современные методы суперразрешения лиц PULSE и FSRGAN. Внизу: Мы также достигли 40% коэффициента путаницы в гораздо более сложной задаче с естественными изображениями 64×64 → 256×256, что значительно превосходит базовый уровень регрессии.

CDM: Генерация ImageNet на основе классов
Продемонстрировав эффективность SR3 в обеспечении сверхвысокого разрешения изображений, мы делаем еще один шаг и используем эти модели SR3 для генерации изображений на основе классов.CDM — это модель диффузии с условным классом, обученная на данных ImageNet для создания естественных изображений с высоким разрешением. Поскольку ImageNet представляет собой сложный набор данных с высокой энтропией, мы построили CDM как каскад из нескольких моделей распространения. Этот каскадный подход включает объединение нескольких генеративных моделей с несколькими пространственными разрешениями: одна диффузионная модель, которая генерирует данные с низким разрешением, за которой следует последовательность диффузионных моделей SR3 со сверхвысоким разрешением, которые постепенно увеличивают разрешение сгенерированного изображения до самого высокого разрешения.Хорошо известно, что каскадирование улучшает качество и скорость обучения для данных с высоким разрешением, как показано в предыдущих исследованиях (например, в авторегрессионных моделях и VQ-VAE-2) и в параллельной работе с диффузионными моделями. Как показывают наши количественные результаты, приведенные ниже, CDM дополнительно подчеркивает эффективность каскадирования в моделях распространения для качества выборки и полезности в последующих задачах, таких как классификация изображений.

Пример каскадного конвейера, включающего последовательность моделей распространения: первая создает изображение с низким разрешением, а остальные выполняют повышающую дискретизацию до окончательного изображения с высоким разрешением.Здесь конвейер для генерации ImageNet с условным классом, который начинается с модели диффузии с условным классом при разрешении 32×32, за которой следует 2x и 4x суперразрешение с условным классом с использованием SR3.
Выбранные сгенерированные изображения из нашей каскадной модели ImageNet 256×256 с условным классом.

Наряду с включением модели SR3 в каскадный конвейер мы также вводим новый метод увеличения данных, который мы называем расширением кондиционирования , который еще больше улучшает результаты качества выборки CDM.В то время как модели со сверхвысоким разрешением в CDM обучаются на исходных изображениях из набора данных, во время генерации им необходимо выполнять сверхвысокое разрешение на изображениях, сгенерированных базовой моделью с низким разрешением, которая может быть недостаточно высокого качества по сравнению с исходной моделью. оригинальные изображения. Это приводит к несоответствию обучающих тестов для моделей сверхвысокого разрешения. Расширение кондиционирования относится к применению дополнения данных к входному изображению с низким разрешением каждой модели со сверхвысоким разрешением в каскадном конвейере.Эти дополнения, которые в нашем случае включают в себя гауссовский шум и размытие по Гауссу, предотвращают переоснащение каждой модели со сверхвысоким разрешением для ее входных данных с более низким разрешением, что в конечном итоге приводит к лучшему качеству выборки с более высоким разрешением для CDM.

В целом, CDM генерирует выборки с высокой точностью, превосходящие BigGAN-deep и VQ-VAE-2 с точки зрения как оценки FID, так и оценки точности классификации при генерации ImageNet с условным классом. CDM — это чисто генеративная модель, в которой не используется классификатор для повышения качества выборки, в отличие от других моделей, таких как ADM и VQ-VAE-2.См. ниже количественные результаты по качеству образцов.

Оценки ImageNet FID с условным классом при разрешении 256×256 для методов, которые не используют дополнительные классификаторы для повышения качества выборки. BigGAN-deep сообщается с наилучшим значением усечения. (Чем меньше, тем лучше.)
Оценки точности классификации ImageNet при разрешении 256×256, измеряющие точность проверочного набора классификатора, обученного на сгенерированных данных.Данные, сгенерированные CDM, значительно превосходят существующие методы, устраняя разрыв в точности классификации между реальными и сгенерированными данными. (Чем больше, тем лучше.)

Заключение
С помощью SR3 и CDM мы довели производительность моделей распространения до современного уровня в тестах генерации ImageNet со сверхвысоким разрешением и классом. Мы рады продолжить проверку пределов диффузионных моделей для широкого круга задач генеративного моделирования.Для получения дополнительной информации о нашей работе посетите страницу «Суперразрешение изображения с помощью итеративного уточнения» и «Каскадные диффузионные модели» для создания изображений с высокой точностью.

Благодарности:
Мы благодарим наших соавторов Уильяма Чена, Мохаммада Норузи, Тима Салиманса и Дэвида Флита, а также Бена Пула, Яшу Золь-Дикштейн, Дуга Экка и остальных за исследовательские дискуссии и помощь. Google Research, Brain Team. Спасибо Тому Смоллу за помощь с анимацией.

Безопасность | Стеклянная дверь

Пожалуйста, подождите, пока мы проверим, что вы реальный человек. Ваш контент появится в ближайшее время. Если вы продолжаете видеть это сообщение, отправьте электронное письмо чтобы сообщить нам, что у вас возникли проблемы.

Veuillez терпеливейший кулон que nous vérifions que vous êtes une personne réelle. Votre contenu s’affichera bientôt. Si vous continuez à voir ce сообщение, связаться с нами по адресу Pour nous faire part du problème.

Bitte warten Sie, während wir überprüfen, dass Sie wirklich ein Mensch sind.Ихр Inhalt wird в Kürze angezeigt. Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, Информировать Sie uns darüber bitte по электронной почте и .

Эвен Гедульд А.У.Б. terwijl мы verifiëren u een человек согнуты. Uw содержание wordt бинненкорт вергегевен. Als u dit bericht blijft zien, stuur dan een электронная почта naar om ons te informeren по поводу ваших проблем.

Espera mientras verificamos Que eres una persona real. Tu contenido se sostrará кратко. Si continúas recibiendo este mensaje, информация о проблемах enviando электронная коррекция .

Espera mientras verificamos Que eres una persona real. Tu contenido aparecerá en краткий Si continúas viendo este mensaje, envía un correo electronico a пункт informarnos Que Tienes Problemas.

Aguarde enquanto confirmamos que você é uma pessoa de verdade. Сеу контеудо será exibido em breve. Caso continue recebendo esta mensagem, envie um e-mail para Para Nos Informar Sobre O Problema.

Attendi mentre verificiamo che sei una persona reale.Il tuo contenuto verra кратко визуализировать. Se continui a visualizzare questo message, invia удалить все сообщения по электронной почте indirizzo для информирования о проблеме.

Пожалуйста, включите Cookies и перезагрузите страницу.

Этот процесс выполняется автоматически. Вскоре ваш браузер перенаправит вас на запрошенный вами контент.

Подождите до 5 секунд…

Перенаправление…

Код: CF-102/6f7bfcc47f285f8c

iFAS: Оценка достоверности изображения | SpringerLink

В настоящее время несколько областей обработки изображений показали необходимость оценки точности , т.е.т. е. объективная оценка воспринимаемых различий между эталонным (источником) и тестовым образцом изображения [21, 22, 25]. В частности, целью оценки достоверности является количественная оценка визуальных различий между данным тестовым образцом и соответствующим эталоном [26, 31]. Характер визуальной разницы меняется от приложения к приложению. Например, цветовых различий [8, 15, 21] важны в приложениях, имеющих дело с цветовым квантованием [2], отображением цветов [19].В медицинских приложениях точность изображения часто основана на количественной оценке видимости между интересующей структурой, такой как сосуд, и окружающим его анатомическим фоном [22, 23]. В этом случае интересующей характеристикой является контраст изображения , и, таким образом, изображение с наивысшей точностью является изображением с наименьшей разницей контрастности по сравнению с эталоном [22]. В текстильной промышленности оценка основана на сроке службы и сохранении внешнего вида, которые тесно связаны с внешним видом текстильного материала.Например, сохранение внешнего вида текстильных напольных покрытий основано на измерении тонких изменений текстуры между контрольным образцом (новый ковер) и тестовым образцом («подержанный» ковер) [1]. Таким образом, задача оценки достоверности заключается в измерении визуальных различий между двумя изображениями проверяемого текстильного материала с учетом текстуры как интересующей характеристики [25].

Очевидно, что существует потребность в оценке качества для конкретного приложения или даже в зависимости от приложения, а не универсального решения.Хотя уже существует множество возможных мер качества, их тестирование и определение лучших для данного варианта использования далеко не просто. Соответствующие алгоритмы часто не являются общедоступными и/или реализованы для несвободных платформ, например, Matlab. Таким образом, часто требуется значительное количество времени и усилий даже для подготовки тестовой среды для сравнительного анализа, проверки и/или разработки. Следовательно, во многих статьях и отчетах не представлен обширный сравнительный анализ, включающий многие методы, базы данных и/или характеристики.Таким образом, многие из современных алгоритмов не тестируются, и только очень ограниченное подмножество обычных индексов точности (которые более легко доступны) широко используются, например, отношение пикового сигнала к шуму (PSNR), CIEDE2000 [14], индекс структурного сходства (SSIM) [43].

Насколько нам известно, доступно лишь несколько связанных пакетов программного обеспечения, и они имеют ограниченные возможности/функциональность и/или недоступны в свободном доступе. Например, Красула и др. предложил один интерфейс на основе Matlab для тестирования 8 хорошо известных показателей качества изображения [13].Однако интерфейс нелегко расширить для новых показателей точности, и в нем нет механизма сравнительного анализа, корреляционного анализа или анализа моделей. Мурти и Карам разработали IVQUEST, который является наиболее полным пользовательским интерфейсом с открытым исходным кодом для субъективной и объективной оценки качества изображения, а также для корреляционного анализа [20]. Кроме того, интерфейс позволяет легко расширяться путем написания фрагментов кода Matlab. Однако бенчмаркинг и корреляционный анализ ограничены глобальным корреляционным анализом.Кроме того, интерфейс ограничен 15 общими показателями качества изображения. Таким образом, несмотря на то, что эти платформы очень полезны для проверки показателей качества изображения, они очень ограничены по объему и доступным методам. Кроме того, они были реализованы в Matlab, которая не является свободной платформой.

С помощью этой работы мы стремимся облегчить такие проблемы. Мы представляем удобный инструмент iFAS: (оценка достоверности изображений) и делаем его бесплатным для некоммерческого использования. 1 В альфа-версии iFAS включает восемь мер цветового различия [21], шесть алгоритмов анализа текстуры [25], шесть мер контрастности [22] и шесть мер качества изображения для объективной оценки точности.iFAS обладает рядом общих механизмов для оценки точности изображения, включая вычисление показателей точности на одной паре изображений и/или в полной базе данных, визуализацию попиксельных различий изображений и гистограммы различий изображений, диаграммы рассеивания и корреляционный анализ между человеческие оценки и объективные показатели. Это программное обеспечение устраняет взаимодействие пользователя с кодом, сокращая время, затрачиваемое на этап оценки точности при сравнительном анализе алгоритмов обработки изображений.iFAS разработан с использованием Python, GTK+3 [37] и других свободно доступных сторонних инструментов, которые легко устанавливаются (см. руководство iFAS для списка используемых инструментов и руководства по установке). Пользователи, заинтересованные во включении своих собственных функций в iFAS, могут сделать это на языке программирования Python [28], который очень прост в использовании и подходит даже для неопытных программистов. Кроме того, Python включает в себя широкий спектр сторонних инструментов, предназначенных для конкретных исследовательских задач. Таким образом, Python является хорошей альтернативой для разработчиков, ищущих бесплатные исследовательские инструменты, по сравнению с Matlab и более сложными языками программирования, такими как C или C++ [33].

Этот документ организован следующим образом. В разд. 2 мы описываем ключевой функционал программного обеспечения для анализа данных. После этого мы показываем в разд. 3 два сценария использования функциональности iFAS. Наконец, в разд. 4, делаем выводы и предлагаем дальнейшую работу.

На что обратить внимание при сжатии изображений: точность или привлекательность

Точность в изображениях — это визуальное сохранение оригинала; обращение о сокрытии артефактов сжатия. В зависимости от вашего приоритета вы можете сжимать изображения любым из этих способов, чтобы уменьшить размер файла, сохраняя при этом приемлемый уровень визуального «качества»:

  • Если точность более важна, вы должны стремиться к тому, чтобы не было визуальных потерь. То есть никакой разницы между исходным и сжатым изображением не видно.
  • Если привлекательнее , вам следует избегать раздражающих артефактов сжатия, таких как блочность или цветовые полосы, и снимать сжатое изображение, которое просто «хорошо выглядит».То есть, за исключением сравнения с оригиналом, сжатие изменяет изображение таким образом, чтобы избежать контрольных признаков сжатия с потерями.

В прошлом верность и привлекательность означали в основном одно и то же: низкая верность подразумевала низкую привлекательность, а единственный способ добиться высокой привлекательности — это высокая верность. Следовательно, эти два понятия объединились в единое понятие «качество». Это больше не так. В настоящее время передовые методы сжатия могут создавать изображения с низкой точностью и высокой привлекательностью — что-то более простые форматы, такие как JPEG и PNG с цветовым квантованием, просто не могут предоставить.

Скопировать ссылку в этот заголовок

Если в центре внимания находится привлекательность, стремитесь к более высоким коэффициентам сжатия, например, сглаживая тонкие текстуры, значительно уменьшая энтропию изображения. Однако такой подход с низким уровнем достоверности и высокой привлекательностью может быть обманчивым. Несмотря на то, что кодек изображения заметно изменяет изображение для сжатия, изображение все равно выглядит хорошо, и вы не можете сказать, что оно было изменено.

Рассмотрим этот 22-КБ AVIF:

Сильно сжатый с соотношением сторон 87:1, он остается относительно резким.Для сравнения см. этот файл JPEG размером 22 КБ:

.

Сразу видно, что это изображение слишком сильно сжато. В AVIF это далеко не так очевидно.

Конечно, если вы сравните пересжатый файл AVIF с версией изображения высокой четкости, вы легко заметите, что многие мелкие детали были удалены, как показано здесь:

Однако, если вы никогда не видели оригинал (как в случае с изображениями в Интернете), вы не будете осведомлены о том, действительно ли текстура кожи женщины настолько гладкая, как кажется, или это артефакт сжатия.

Давайте посмотрим на другой пример: изображение Красного дома в Югале, Ирландия:

На первый взгляд все в порядке. Однако при ближайшем рассмотрении левой стороны дома можно обнаружить, что кирпичи в стене были удалены с помощью сглаживающих фильтров:

.

Низкокачественный AVIF

Высококачественный JPEG

Скопировать ссылку в этот заголовок

Серьезные ошибки могут возникнуть, если в поисках более плотного сжатия кодеки изображений изменяют изображение семантически.Хорошо известным примером является проблема, с которой Xerox столкнулась в 2013 году, когда сжатие JBIG2 с потерями привело к загадочному изменению чисел в отсканированных документах, например, 6 превратилось в 8. Это фиаско побудило регуляторы Германии и Швейцарии в 2015 году запретить использование сжатия JBIG2 для юридических документов.

Оригинальный документ

Результат сканирования на Xerox WorkCentre 7535

Причиной этих ошибок был механизм сопоставления шаблонов JBIG2, который оптимизирует сжатие путем повторного применения похожих шаблонов.Хотя это замечательная функция при осторожном использовании, эта возможность может привести к серьезным последствиям, если, скажем, она изменит Q на номерном знаке на O или 6 в налоговой декларации на 8.

Современные кодеки изображений также предлагают инструменты кодирования, которые выполняют аналогичные задачи. Примерами могут служить внутриблочное копирование в AVIF и HEIC и исправления в JPEG XL — все эти эффективные и полезные инструменты при разумном использовании для кодирования с высокой точностью. Однако в случае кодирования с низкой точностью и привлекательностью они могут привести к неожиданным результатам.

Скопировать ссылку в этот заголовок

Интуитивно люди — даже эксперты — оценивают кодеки изображений на основе привлекательности сжатых изображений. Как правило, в субъективных экспериментах эти изображения помещаются рядом с оригиналами, и испытуемых просят оценить качество изображения в соответствии с пятиуровневой шкалой, описанной в Рекомендации BT.500 Международного союза электросвязи (МСЭ): 1 для « очень надоедливый;” 2, «раздражает»; 3, «слегка раздражает»; 4 — «заметно, но не раздражает»; и 5, «незаметный».Затем рейтинги усредняются для получения среднего балла мнения (MOS).

Обратите внимание, что шкала оценки относится к привлекательности, а не к верности. Следовательно, вопрос, заданный испытуемым, звучит так: «Насколько раздражают артефакты?» а не «Насколько изображение соответствует оригиналу?» Пока искажения не раздражают, MOS считается приемлемым.

Параллельное сравнение дает значимые результаты только при относительно низкой точности, когда разница между изображениями достаточно очевидна, чтобы ее заметило большинство.На самом деле, вся предпосылка головоломок «Найди семь отличий» заключается в том, что сложно сравнивать два похожих изображения рядом. Для более точного сравнения можно провести флип-тест (также известный как тест на мерцание), который является гораздо более чувствительной методологией оценки.

Исходное изображение

Среднее качество AVIF

Анимированный PNG, чередующийся между исходным и сжатым изображением.

При оценке кодеков изображений, основанных на MOS, в параллельных сравнениях вы должны признать привлекательность кодеков в кодировках с низкой точностью и низким битрейтом.Несмотря на то, что это интересное понимание, воздержитесь от экстраполяции многих выводов из него. Это связано с тем, что кодеки, которые эффективны при сжатии с низкой точностью и привлекательностью — например, те, которые могут достичь наивысшего MOS при 0,1 бит на пиксель (bpp), — не обязательно также хороши при сжатии с высокой точностью, например, при 1 бит на пиксель. . Точно так же объективные метрики восприятия (например, PSNR, SSIM, VMAF или SSIMULACRA), которые хорошо коррелируют с параллельными субъективными результатами и, таким образом, хорошо подходят для измерения привлекательности, не обязательно столь же эффективны для измерения верности, и наоборот.

Скопировать ссылку в этот заголовок

Непреднамеренные побочные эффекты могут возникнуть, если вы смешиваете привлекательность с верностью. Например, сжатие с низкой точностью и высокой привлекательностью имеет тенденцию применять сглаживание, которое на человеческих лицах может скрыть естественную текстуру кожи, как это делает основной макияж. Это явление может иметь место даже при относительно высоких настройках сжатия, если кодек был создан и оптимизирован для привлекательности, а не точности.

Несмотря на то, что кодеки с низким уровнем точности выглядят несколько надуманными, они могут способствовать формированию культурных идеалов красоты, непреднамеренно, но систематически фотошопя изображения, чтобы скрыть поры и морщины, таким образом тонко, но эффективно усиливая давление на женщин, в частности, с тем, чтобы они соответствовали определенным косметическим идеалам.Весь смысл бодипозитивного движения в том, чтобы прекратить ретушировать изображения, чтобы поддерживать нереалистичные стандарты женской красоты, такие как гладкая кожа, размер тела и устранение недостатков. Было бы социальной регрессией, если бы вместо того, чтобы остановить фотошоп, такая задача стала обязательной и автоматизированной, потому что это то, что делает кодек сжатия.

Примером может служить этот FaceTune, в котором вы можете сравнить настоящее селфи (слева) с изображением, обработанным Facetune (справа).Применив к оригиналу некачественное, но привлекательное сжатие AVIF, вы получите сопоставимый результат с точки зрения аэрографии:

Эта анимация чередует исходное изображение и его низкокачественную версию AVIF.

Скопировать ссылку в этот заголовок

Все кодеки изображений с потерями применяют различную степень сжатия к яркости (версия изображения в градациях серого) и к цветности (информация о цвете). Поскольку наши глаза менее чувствительны к цветности, чем к яркости, эти кодеки, как правило, более агрессивно применяют сжатие с потерями к цветности.Даже несжатые цифровые изображения представлены в квантованном цветовом пространстве, где количество оттенков красного, зеленого и синего ограничено, обычно до 256, т. е. 8 бит на канал. Многие кодеки изображений с потерями затем преобразуют цвета RGB в цвета YCbCr, эффективно уменьшая количество оттенков синего и красного примерно до 100. И это до того, как начинается реальная часть с потерями.

В результате низкоточное сжатие с потерями может привести к незначительным сдвигам цвета и вызвать появление дополнительных артефактов в темных областях изображения.В случае изображений людей оттенки кожи могут незначительно изменяться (например, азиатские тона кожи могут немного обесцвечиваться и выглядеть менее желтыми), а изображения людей с темной кожей могут больше страдать от артефактов сжатия. Опять же, хотя, очевидно, не по замыслу, применение низкокачественного, привлекательного сжатия может привести к неожиданным и нежелательным побочным эффектам.

В будущем эти недостатки могут превратиться в более серьезную проблему. Нынешнее поколение классических кодеков изображений основано на сложных, но хорошо понятных и предсказуемых преобразованиях и механизмах энтропийного кодирования.Тем не менее, очень экспериментальными, но многообещающими являются кодеки на основе ИИ, которые используют нейронные сети для еще большего сжатия. Эти подходы еще не практичны на текущем оборудовании, но вполне могут появиться в будущем. Большую озабоченность вызывает то, что родственные кодеки могут иметь чрезвычайно низкую точность воспроизведения, но при этом высокую привлекательность, т. е. быть очень обманчивыми. А поскольку они основаны на обучении на больших наборах данных, они наследуют и, возможно, усиливают любую предвзятость, существующую в этих наборах данных. Другими словами, создание этих новых кодеков на основе ИИ без того, чтобы случайно сделать их «расистскими» или иным образом предвзятыми, может стать большой проблемой, особенно если основное внимание уделяется экстремальным коэффициентам сжатия и сжатию с низкой точностью и привлекательностью.

Подробнее о «расистском ИИ» см. в следующих статьях:

Скопировать ссылку в этот заголовок

Возможно, мой вывод слишком драматичен, но я твердо верю, что правильное сжатие изображения — это точность, а не привлекательность. Как бы ни было заманчиво уменьшить полосу пропускания с помощью малоточных и привлекательных методов сжатия, я рекомендую вам избегать их применения. В этом мире фейковых новостей в сочетании со злонамеренными манипуляциями с изображениями нам действительно не нужен еще один потенциальный источник обмана, пусть и непреднамеренный.

Примечание:

Для улучшения работы в Интернете за счет ускорения загрузки изображений лучше использовать прогрессивное декодирование. Я подробнее расскажу об этом в следующем посте.

Возьмем, к примеру, бизнес электронной коммерции. Низкокачественное, привлекательное сжатие изображений продуктов может показаться хорошей идеей с самого начала, учитывая более низкую пропускную способность, при этом изображения остаются четкими при более быстрой загрузке, что приводит к лучшему просмотру для посетителей и потенциально большему росту продаж.Однако процесс сжатия с низкой точностью мог не сохранить точный цвет или тонкую текстуру товара, например ткани рубашки. Результат? Недовольные клиенты, возвраты покупок и плохие отзывы.

Имейте в виду, что устройства отображения теперь могут более точно воспроизводить изображения с достаточным количеством пикселей, чтобы соответствовать разрешению человеческого глаза. Кроме того, цветовая гамма расширяется, а коэффициенты контрастности и динамические диапазоны постоянно улучшаются. Со всеми выдающимися технологиями отображения, которые обещают обеспечить превосходную точность изображения, было бы жаль затем выбрасывать большую часть точности в окно из уважения к сжатию.

Для видео вам по-прежнему нужно какое-то время низкоточное сжатие, учитывая огромное количество пикселей, которые представляет видео (15 гигапикселей в минуту в случае видео 4K). Но для неподвижных изображений вы, как правило, можете позволить себе сжатие с высокой точностью.

В настоящее время среднее изображение JPEG в Интернете сжато примерно до 1,9 бит на пиксель, т. е. коэффициент сжатия примерно 13:1. Более современные кодеки изображений могут улучшить плотность сжатия и, с той же точностью, удвоить этот коэффициент.Помните, однако, что вы можете и должны также улучшить точность, сжимая изображения, скажем, до 1,2 бит на пиксель (20:1), одновременно пользуясь преимуществами более высокой точности и лучшего сжатия.

Вот что я предлагаю: не сжимайте изображения с помощью этих новых кодеков, скажем, до 0,3 бит на пиксель (80:1), которые могут создавать идеально презентабельные изображения в формате, подобном AVIF, но ценой точности. Это потому, что в этот момент, хотя ваша экономия пропускной способности будет более существенной, вы обманчиво ухудшите качество своих изображений.Даже если такой обман приемлем для определенных случаев использования, подумайте дважды, прежде чем сделать этот шаг. В конце концов, экономия средств может не стоить непредвиденных побочных эффектов обманчивого сжатия.

Скопировать ссылку в этот заголовок

JPEG XL идеально подходит для кодирования изображений с высокой точностью. Этот формат работает во внутреннем цветовом пространстве XYB, которое было специально разработано для высокоточного и смоделированного восприятия цвета, чтобы избежать проблем, возникающих в более традиционных цветовых пространствах YCbCr, например.г., темные цветовые градиенты и красные. Кроме того, с помощью инструментов кодирования JPEG XL вы можете оптимально сохранить тонкие детали изображения. Кодек отличается высокой точностью вплоть до кодирования без математических потерь.

Кроме того, эталонный кодировщик JPEG XL может автоматически выполнять высокоточное кодирование, которое максимально сжимает изображения без видимых различий. Традиционные кодировщики изображений настраиваются на основе технических параметров, таких как коэффициенты квантования, которые в некоторой степени, но не обязательно, коррелируют с точностью.Напротив, эталонный кодировщик JPEG XL настраивается на основе цели точности восприятия.

JPEG XL конкурентоспособен при средней точности. При низкой точности в настоящее время он не может сравниться с высокой привлекательностью таких конкурентов, как AVIF и HEIC. Может это фича, а не баг?

Центр научных семинаров по всем дисциплинам

Описание и цель:

Большинство областей изучения астрономии, таких как звездообразование, изучение внегалактических источников, характеристика солнечные особенности, эволюция звезд и планетарных туманностей зависят от высоких наблюдения пространственного динамического диапазона, которые предоставляют информацию как о диффузном, расширенное излучение и компактные локализованные объекты, где астрофизические процессы случаться.В последнее десятилетие такие объекты, как Atacama Large Миллиметровая / субмиллиметровая решетка (ALMA) или Карл Г. Янский Очень большая матрица (VLA), среди прочего, нацелена на обеспечение чрезвычайно высокой точности. изображений путем объединения наблюдений с высоким пространственным разрешением (от интерферометры) с более низким пространственным разрешением (от однозеркальных телескопов). Поэтому и для того, чтобы получить полную картину, т.е. восстановить пространственные масштабы на несколько порядков необходимо объединить излучение, наблюдаемое интерферометрами с излучением, обнаруженным однозеркальными телескопами.Однако, объединив данные из Однозеркальные и интерферометрические телескопы, безусловно, представляют собой ряд серьезных проблем. технические ограничения, которые еще не решены.

На этом семинаре мы созовем ведущих экспертов в области интерферометрии и методов комбинирования одной антенны по всему миру. мире, с участниками с большим опытом работы с интерферометрией данные по одной тарелке и комбинация данных. Мы стремимся понять, сравнить и протестировать различные методы объединения данных.Участники этого семинара проиллюстрирует необходимость сочетания данных с реальными научными случаями, представить текущие методы и обсудить сильные и слабые стороны каждого метода. В дополнение к научным докладам ключевых приглашенных спикеров; мастерская также включает в себя технические доклады, посвященные различным методам, и ряд практических сеансы для тестирования и работы над различными методами комбинирования.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Back To Top