Как улучшить плохое фото или видео с камеры наблюдения

Давайте вспомним, что происходит, когда мы получаем запись из систем видеонаблюдения: камера видела человека, машина попала в кадр, номер вроде бы есть. Ура! Можно смело искать негодяя! Но открываешь запись — и начинается знакомый набор «геморроя»: темно, шумит, фары выжигают половину изображения, человек занимает пару десятков пикселей, а машина превратилась в размазанное пятно.

Первое желание — найти кнопку «улучшить». Я и сам не раз мечтал о такой кнопке, ведь в кино такое показывают… Но увы, криминалистическая обработка работает иначе: мы не «рисуем» хороший кадр, не генерируем его в умном ИИ-редакторе, а аккуратно вытаскиваем из исходника то, что камера действительно успела записать.

Ниже я собрал восемь типичных проблем из своей практики, связанной с видеонаблюдением, авторегистраторами, нагрудными камерами и разной снимающей техникой. Для каждой — причина, точная последовательность действий и предел, после которого обработка уже начинает вредить.

Чем мы будем пользоваться?

Все просто: в жизни чаще всего чего-то специализированного и дорогого под рукой в нужный момент не оказывается. Поэтому — все только бесплатное и пока еще широкодоступное на просторах Интернета:

• GIMP 3.2

Аналог привычного «Фотошопа». Используем его для работы с отдельными изображениями или набором кадров из видео.

• Shutter Encoder 20

Программа для перекодировки видео, без пережатий, лишних артефактов и визуального мусора. Также поможет подрезать видео, перекодировать без потери качества и «поиграться» с базовыми параметрами.

• DaVinci Resolve 21

Крутой видеоредактор. Если увлекаетесь монтажом, то наверняка DaVinci вам знаком. Его бесплатная версия поможет нам поработать с уровнями, отследить движение при «шевеленке» и настроить еще кучу разных параметров, свойственных движущимся картинкам.

• VideoCleaner 5.8

Специально созданный «мультитул» именно для криминалистического исследования видео от форензик-энтузиаста. Единственный его минус — неспешность и любовь к ресурсам компьютера, на котором он запускается.

Обязательно помним перед началом всех действий: НЕ ТРОГАЕМ ОРИГИНАЛ!

Да, я душнила, но лучше лишний раз подстраховаться. Исходный файл должен оставаться неизменным. Работайте ТОЛЬКО С КОПИЕЙ и фиксируйте, что именно вы делали. Я всегда создаю рабочее пространство следующим образом: создаю набор папок, чтобы не запутаться в разных версиях исследуемых файлов:

• ORIGINAL — исходник
• WORK — рабочие копии
• EXPORT — обработанные версии
• STILLS — отдельные кадры, надерганные из видео
• LOGS — программа, версия, последовательность операций и ключевые настройки, чтобы потом это все можно было воспроизвести где-то еще.

Начало работы

Подготавливаем запись для исследования. Скорее всего, нам не нужен будет весь экспортированный отрывок длиной в час. Поэтому вырежем нужный кусок без потери качества, а заодно зафиксируем метаданные и другую служебную информацию, которая впоследствии может пригодиться:

• Откройте Shutter Encoder и нажмите Choose files.
• Добавьте рабочую копию видео.
• Правой кнопкой по файлу откройте File(s) information.
• Зафиксируйте codec, resolution, frame rate, scan type и duration.
• Если нужен только короткий эпизод: Choose function → Cut without re-encoding, выставьте начало и конец и выполните обработку.
• При перекодировании включите Advanced Features → Preserve metadata.

Ну и начинаем разбираться с проблемами…

Проблема № 1. Очень темная запись

Ночью сенсору банально не хватает света. Камера усиливает сигнал, а вместе с ним усиливается шум. Если подсветка слабая или объект находится далеко, темные участки содержат мало полезной информации. Поэтому наша цель — вытянуть тени и средние тона, а не просто сделать весь кадр серым.

Пошаговый алгоритм

Практический предел: свет → шум → резкость. Если начать с резкости, получится очень впечатляющий, но бесполезный цифровой шум.

Проблема № 2. Сильная засветка, фары или контровой свет

Яркость фар и темной улицы может отличаться настолько сильно, что камера не помещает сцену в свой динамический диапазон. Светлые участки «упираются» в максимум, а темные «проваливаются». Часто это выглядит как белая маска вокруг фар или окна.

Пошаговый алгоритм

• В DaVinci Resolve откройте Color → Scopes → Waveform.
• Посмотрите, упираются ли светлые области в верхнюю границу.
• Уменьшите Gain.
• Уменьшите Highlights.
• После этого немного повысьте Gamma/Shadows.
• Создайте отдельный Node.
• Через Power Window выделите автомобиль, номер, лицо или одежду.
• Корректируйте выбранную зону отдельно.
• Для движущегося объекта используйте Tracker для Power Window.

Практический предел: если пересвет превратил нужную область в сплошное белое пятно, вытянуть цифры из него уже не получится — исходная запись их не сохранила.

Проблема № 3. Цифровой шум и сильное сжатие CCTV

В темноте камера усиливает слабый сигнал сенсора. Затем регистратор дополнительно сжимает поток, чтобы сэкономить место. В результате мы видим цветные точки, блоки компрессии и «кашу» на тонких границах.

Пошаговый алгоритм

• Загрузите рабочий фрагмент в Shutter Encoder.
• Выберите рабочий кодек.
• Откройте Corrections.
• Активируйте Noise suppression.
• Начните с минимальной силы.
• При aliasing, например, заметных «лесенках», попробуйте Details.
• При полосах в плавных градиентах используйте Reduce banding.
• Сравните мелкие элементы до и после обработки.

Практический предел: шумоподавление надо остановить раньше, чем исчезнут края символов, складки одежды и черты лица. «Пластиковое» лицо — уже сигнал, что фильтр зашел слишком далеко.

Проблема № 4. Дрожание камеры

Нагрудная камера, телефон очевидца или регистратор могут двигаться целиком. Объект при этом иногда остается относительно резким, но скачет по кадру. Стабилизация пытается компенсировать движение самой камеры, а не размытие внутри одного кадра.

Пошаговый алгоритм

• В DaVinci Resolve перейдите на Edit.
• Выделите клип.
• Откройте Inspector.
• Найдите Stabilization.
• Начните с минимально агрессивной стабилизации.
• Нажмите Stabilize.
• Просмотрите весь фрагмент.
• Проверьте края кадра и движущиеся объекты.
• Если появляются геометрические деформации, уменьшите Strength/Smoothing.
• После стабилизации выберите лучшие отдельные кадры.

Практический предел: дрожание камеры и motion blur — разные дефекты. Стабилизация может выровнять кадры, но не вернет деталь, размазанную во время экспозиции.

Проблема № 5. Motion blur: движущийся объект размыт

Посмотрим на проблему размытия с другой стороны, когда движется не камера, а сам объект. Если автомобиль или человек движется быстро, а выдержка камеры длинная, объект успевает сместиться за время записи одного кадра. Получается направленное размытие. Резкость может немного подчеркнуть края, но не способна вернуть полностью потерянную форму.

Пошаговый алгоритм

• Не повышайте резкость всего клипа сразу.
• Просмотрите несколько кадров до и после интересующего момента.
• Найдите кадр с минимальным размытием.
• Извлеките его.
• Откройте в GIMP.
• Filters → Enhance → Sharpen (Unsharp Mask).
• Увеличивайте Amount постепенно.
• Radius держите небольшим.
• Остановитесь при появлении светлых и темных ореолов.

Практический предел: если после усиления резкости «А8» превращается в «48», это не восстановление. Это уже интерпретация артефактов фильтра.

Проблема № 6. «Гребенка» на движущихся объектах

До сих пор периодически приходится иметь дело с аналоговыми системами видеонаблюдения. Тут и старые видеокамеры, пишущие аналоговый сигнал на цифровой видеорегистратор, и архивные материалы, которые часто приходят с такой же проблемой. Проблема появляется из-за того, что старые системы пишут чересстрочное видео: один кадр складывается из двух полей, снятых в разные моменты. Пока объект стоит, все выглядит прилично. Начинает двигаться — появляются горизонтальные зубцы.

Пошаговый алгоритм

• Загрузите видео в Shutter Encoder.
• Выберите требуемый выходной формат.
• Откройте Advanced Features.
• Включите Force deinterlacing.
• Начните с bwdif.
• Просмотрите движение покадрово.
• Если поля интерпретируются неправильно, проверьте Force fields inversion.

Практический предел: после deinterlacing смотрите прежде всего на движущиеся края: лицо, руки, ноги, контуры автомобиля. Именно там дефект виден лучше всего.

Проблема № 7. Объект занимает очень маленькую часть кадра

Сразу скажу, что как в кино тут не выйдет. Если лицо размером 25×30 пикселей, десятикратное увеличение сделает его удобнее для просмотра, но не превратит исходные 750 пикселей в новые реальные детали. Масштабирование — это способ рассмотреть изображение, а не способ переписать историю сенсора.

Пошаговый алгоритм

• Сначала найдите лучший исходный кадр.
• В Shutter Encoder или GIMP выполните crop вокруг нужной области.
• Только после crop увеличьте масштаб.
• В GIMP используйте Image → Scale Image.
• После увеличения при необходимости примените Levels/Curves.
• В самом конце — умеренная резкость.

Практический предел: правильная последовательность: лучший кадр → crop → увеличение, а не наоборот.

Проблема № 8. Камера смотрит на объект под сильным углом

Тут по классике: номер или надпись, снятые почти сбоку, превращаются в узкую трапецию. Дальняя часть объекта занимает намного меньше пикселей, чем ближняя. Коррекция перспективы может вернуть удобную геометрию, но растягивает уже имеющиеся данные, новых штрихов она не создает.

Пошаговый алгоритм

• В VideoCleaner перейдите во View.
• Используйте коррекцию перспективы по четырем углам.
• Расположите угловые точки по границам номерной пластины, вывески, документа или другой плоской поверхности.
• Преобразуйте трапецию в прямоугольник.
• После правки геометрии выполните Curves/Contrast.
• Только затем добавьте небольшую резкость.

Практический предел: при очень сильной перспективе дальние символы могут остаться плохо различимыми даже после выравнивания. Самый реалистичный итог — более удобный для чтения номер, а не внезапно идеально резкая табличка.

С основными проблемами мы разобрались. Напоследок пройдемся по нескольким прикладным вопросам, которые возникают чаще всего.

Как улучшить видимость автомобильного номера на видео?

Видео удобно тем, что номер часто присутствует не в одном, а в десятках соседних кадров. На одном символ размазан, на следующем он лучше, а еще через кадр его перекрывает блик. Поэтому чтение номера всегда полезно строить на серии кадров, а не на одном самом «красивом» результате.

• Найдите 5-20 соседних кадров с номером.
• Устраните interlacing, если оно присутствует.
• Стабилизируйте видео, если камера движется.
• Выберите 2-5 наиболее четких реальных кадров.
• Вырежьте с помощью crop саму пластину номера.
• Исправьте перспективу.
• Уменьшите шум.
• Выполните Levels/Curves по цветовой гистограмме.
• Умеренно повысьте резкость.
• Сравните символы между несколькими кадрами.

Как улучшить изображение лица?

Для лица я использую другую последовательность: стабилизация → лучший кадр → шум → свет → локальный контраст → умеренная резкость. Задача не сделать человека красивее, а обнаружить устойчивые признаки: форма головы, линия волос, уши, очки, растительность на лице, одежда и телосложение.

Для ценителей нейроулучшалок сразу скажу: генеративное «восстановление лица» в доказательственном анализе опасно: модель может создать убедительную деталь, которую камера никогда не записывала.

Когда стоит остановиться?

Ползунок параметра почти всегда можно потянуть сильнее, но после определенной точки вы уже не улучшаете материал, а усиливаете артефакты. Остановитесь, когда начинают появляться:

• светлые ореолы вокруг объектов
• двойные границы
• искусственные полосы
• «пластиковые» лица
• новые точки и линии
• резко подчеркнутые блоки компрессии
• символы, которые меняются при небольшом изменении силы фильтра

Вместо послесловия

Всегда стоит помнить: хорошая обработка помогает лучше рассмотреть то, что камера действительно записала, а не то, что убедительно дорисовала чудо-ИИ-программа и что к исходным данным уже отношения не имеет.

Иногда лучший профессиональный результат звучит очень просто: «Деталей недостаточно для уверенного определения». И это намного полезнее красивой ошибки.

Удачи в работе!