Что на фото: Поиск по картинке — Картинки. Справка

Чем отличается поиск по картинкам от обычного

Поисковик не понимал, что именно изображено на фото, которые он выдавал в результатах, а лишь ориентировался на те слова, что встречались в тексте рядом с этим изображением (на тех страницах сайтов, где он их нашел) или которые были прописаны в его атрибутах alt или title (тега img). Фактически для поисковика картинка была «черным ящиком», о котором он мог судить только по косвенным признакам (ее описанию).

В результате чего, по запросу «синяя курица» могли быть показаны «розовые слоники». Конечно же, подобные огрехи поиска по фотографиям исправлялись вручную (так называемыми асессорами, которые просматривали выдачу глазами), но делалось это только для наиболее часто вводимых запросов. Да и не это главное.

Важно то, что нельзя было показать поисковику картинку плохого качества, чтобы он нашел вам оригинал в высоком разрешении или же показать ему фото человека (читайте про поиск людей в Контакте и др. соц.сетях), а он бы вам сказал, что это такой-то художник, поэт, музыкант или просто личность, описанная хотя бы на одной страничке на просторах интернета.

Иногда фото может являться одним из многих в серии (фоторепортаж, фотоинструкция, разные ракурсы) и у вас может возникнуть желание найти все остальные изображения из этой же серии, чтобы понять суть. Как это сделать? Какие слова вбивать в поисковую строку? А вот еще пример. Увидели вы диван на фотографии и захотели узнать, где именно продается такой же и по какой цене.

Сложная задача, или даже неразрешимая (в первом приближении), если запрос вводить словами. Тут нужно каким-то образом загрузить картинку в поисковую систему и последняя должна понять, что именно на ней изображено, и попытаться дать вам ответы на все поставленные чуть выше вопросы.

Этого поиск по изображениям до недавних пор не мог сделать, но зато теперь может. Поиск по картинке-образцу (фотографии или любому другому изображению) сейчас поддерживают обе поисковых системы, лидирующих в России — Google и Яндекс. Причем последний научился это делать лишь совсем недавно, но, тем не менее научился.

Если попробовать погрузиться во всю глубину принципов этого действа, то большинству из нас вряд ли это покажется интересным. Мне в этом плане очень понравилось объяснение представителя Яндекса.

Картинка разбивается на небольшие фрагменты, которые можно назвать виртуальными словами. Ну а дальше процесс происходит по той же логике, что и обычный поиск. Ищется тот же набор визуальных слов, и чем ближе он будет к загруженному пользователем изображению, тем выше он будет стоять в результатах поиска.

Как работает поиск по фото в Гугле

Давайте посмотрим это все на примерах Яндекса и Гугла. Начнем с самого крупного поисковика в мире. Для того чтобы попасть в святая святых, можно на странице обычного поиска кликнуть по кнопке «Картинки», а можно сразу перейти по этой ссылке:

Кликаете по иконке фотоаппарата, расположенной в правой области строки Google-поиска. Вам предоставляется две возможности для загрузки в поиск нужной картинки или фотографии — указать ее адрес (его можно будет скопировать, кликнув по фото правой кнопкой мыши и выбрав вариант «копировать URL изображения», или подобный ему по смыслу) в интернете или же загрузить со своего компьютера.

В показанном примере я просто указал Урл адрес изображения, которое нашел на официальном сайте Википедии (что это такое?).

В результатах поиска получил такую вот картину:

Google мне рассказал, что на фото изображен Альберт Эйнштейн в молодости, а также предложил посмотреть то же самое изображение, но большего или меньшего размера. Также можно посмотреть похожие картинки, а под ними можно посмотреть веб-страницы, где этот графический файл имеет место быть.

В поисковой строке можно ввести уточняющие слова, например, если вы хотите узнать обо всех перипетиях судьбы этого человека, то введите слово «биография». В результате будут найдены страницы, на которых поиск обнаружил загруженную вами картинку и на которых имеется биография того, кто на ней изображен.

Я упомянул про два основных способа загрузки изображения в поиск Гугла — указать ссылку на графический файл или загрузить его со своего компьютера. Но для пользователей Google браузера имеется еще и третий способ активации сего действа.

Если вы находитесь в Google Chrome, то просто подведите мышь к той картинке или фотографии на странице, которая вас заинтересовала по тем или иным причинам (например, вы хотите узнать, правдивую ли фотку выложила во Вконтакте ваша виртуальная знакомая или это какая-то известная личность запечатлена).

В результате появится контекстное меню и вам нужно будет выбрать из него пункт «Найти это изображение в Гугле». После этого вы очутитесь в уже знакомом окне Google-поиска по картинкам со всей собранной информацией о фотке вашей знакомой.

Поиск по файлам картинок в Яндексе

Совсем недавно и лидер поискового рынка рунета обзавелся подобным инструментом. Новую технологию они назвали «Компьютерным зрением» и дали ей кодовое название «Сибирь». Картинка при этом разбивается на визуальные слова (области смены контраста, границы и т.п.) и по всей базе, имеющейся в Яндексе, ищется наличие данного набора визуальных слов в других изображениях.

А уже потом из них выбираются те, в которых данные визуальные слова стоят в том же порядке, что и в оригинальной загруженной картинке. На практике это действо выглядит очень похоже на Гугл — в правой области поиска по фото от Яндекса расположена иконка, на которую нужно будет нажать для загрузки графического файла.

Хотя, если у вас имеется Урл адрес нужной картинки, его можно вставить непосредственно в строку графического поиска и нажать на кнопку «Найти», как показано на предыдущем скриншоте.

Узнать Урл адрес изображения на веб-странице можно, кликнув по ней правой кнопкой мыши и выбрав пункт контекстного меню «Копировать адрес изображения» или подобный ему (в разных браузерах используются разные названия).

Если же вам нужно загрузить картинку в поиск со своего компьютера, то кликайте по иконке фотоаппарата и жмите на кнопку «Выбрать файл». Результаты поиска будут выглядеть примерно так:

Как видите, из них тоже можно довольно легко понять, что на фото изображен великий Эйнштейн, но вот в Гугле мне как-то больше понравилось оформление выдачи. Возможно, что в Яндексе над этим еще надо будет работать. Найденные в Яндексе фотки также можно будет отсортировать по размеру и типу графических файлов (по формату).

Что примечательно, Яндекс ведет историю ваших поисков, в том числе и по картинкам. При необходимости вы можете ее просмотреть или удалить, если хотите убрать компрометирующие вас материалы. Как это сделать читайте в статье про то, как очистить историю в Яндексе.

Поиск человека по фото

Отдельная тема — это поиск людей по их фотографии. В интернете собрана масса личных фото (в основном благодаря социальным сетям) и зачастую человека бывает проще найти по его фотографии, чем по ФИО и другим установочным данным.

Самый очевидный способ — воспользоваться описанными выше сервисами Яндекса и Гугла. Рядом с каждым найденным похожим фото будет ссылка на страницу, где это фото размещено. Чаще всего это будут аккаунты в каких-либо социальных сетях, где можно будет найти и другую полезную информацию (контакты, адрес, телефон).

Более сложный способ (если поисковые системы не помогли) — воспользоваться специальными сервисами для поиска людей (по фото и другим данным). Самые популярные из них:

1. Findclone — платный, но весьма качественный сервис для поиска фото по базе социальной сети «ВКонтакте». Есть бесплатный демо режим. Вконтакте одна из самых популярный социалок в рунете, поэтому шансы найти нужного человека весьма велики.

   Конкретный пример поиска человека в этом сервисе можете посмотреть в этом видео:

2. PimEyes — платный сервис, который ищет по всему интернету. Есть бесплатный демо режим. Тут шансы найти человека по его фото будут весьма велики.
3. VK.watch — бесплатный сервис, который обладает большим объемом архивных данных их социальной сети «ВКонтакте». Т.е. искать можно и по тем аккаунтам, которые уже закрыты.
4. Search5faces  — бесплатный сервис, который ищет по фотографиям из социальных сетей Вконтакте и Одноклассники.
5. Face-трекер — платный аналог легендарного Findface, который был закрыт.
6. FaceLeakBot — телеграм-бот, который реализует функцию поиска человека по фото. Подробнее про работу с ним смотрите в этом видео:
   

Поиск по фото или картинке с телефона Android и iPhone

В принципе, все очень похоже. Использовать можно все те же поисковые системы (Гугл и Яндекс картинки), но есть своя специфика именно у поиска на смартфонах. Наиболее часто встречающие мобильные операционные системы — это Андроид и iOS (Айфон). Вот именно для них и показан процесс поиска на приведенном ниже видео:

Если что-то еще осталось непонятным — посмотрите это видео, где описан поиск по фото опять же в двух видах самых популярных мобильных ОС:

Поиск похожих фотографий в Тинай и товаров по фото в Таобао

В общем-то, в большинстве случаев описанных сервисов вам должно хватить, но, возможно, что и Тинай вам когда-нибудь пригодится. Тут опять же вам на выбор предлагают два способа загрузки картинки-образца — путем ввода Урл адреса или напрямую с компьютера.

Этот сервис хорошо подходит для поиска похожих фото или отдельных составляющих, из которых оно было смонтировано. Как видно из показанного ниже скриншота — Тинай нашел источники оригинальных изображений, из которых состоял образец.

Китайский поисковик Таобао обладает возможностью поиска товаров по загруженной вами его фотографии. В результате вы получите не только адреса тех интернет-магазинов, где его можно купить, но и сможете выбрать наиболее выгодное для вас предложение.

Правда для работы с ним нужно знать китайский. Однако есть несколько сайтов, которые позволяют искать товары по фото через базу в Таобао, но при этом имеют русскоязычный интерфейс и результаты поиска тоже переводятся на русский.

Результаты поиска товара по фото выглядят так:

Поиск по картинкам с помощью SearchEngineReports

Каждый поисковик предоставляет собственный инструмент «розыска» изображений. Но для просмотра результатов придется посетить каждый сервис по отдельности. Что не очень удобно и долго. Поэтому лучше воспользоваться SearchEngineReports.

*при клике по картинке она откроется в полный размер в новом окне

Инструмент позволяет находить изображения и просматривать выдачи сразу в шести поисковых системах: Google, Яндексе, Baidu, Sogou и TinEye. Эталонный образец можно загрузить с компьютера и смартфона, с Dropbox, указать его URL. А также отыскать картинки по ключевому слову.

*при клике по картинке она откроется в полный размер в новом окне

После загрузки изображения нажимаем на кнопку «Поиск похожих картинок» и получаем ссылки, ведущие в выдачи сразу шести поисковых систем.

Кроме этого SearchEngineReports предоставляет еще несколько ценных инструментов для работы с картинками:

1. Image Compression – средство сжатия изображений.
2. Favicon Generator – генератор фавикон сайта.
3. Image Resizer – обрезка изображений.
4. Convert to JPG – конвертер графических файлов в формат JPEG.
5. PNG to JPG, JPG to PNG – перегон изображений из одного формата в другой.
6. RGB to Hex – перевод цветов, заданных с помощью модели RGB, в шестнадцатеричную систему счисления.

В общем, SearchEngineReports – это удобный и бесплатный комбайн для поиска изображений и их редактирования, который пользуется спросом у вебмастеров, дизайнеров и обычных пользователей.

Оптимизация изображений для их продвижения в поиске по картинкам

Вообще, даже за то короткое время, что я активно интересуюсь тематикой вебмастеринга, сервисы поиска по графическим файлам претерпели очень серьезные изменения и сейчас стали очень удобными инструментами, агрегирующими в себе миллиарды фото и рисунков. Лично мне, более удобным сервисом кажется Яндекс.Картинки (о нем я и хочу поговорить сначала), но зачастую в Гугл мне удается найти то, что не удалось найти у лидера поиска рунета.

Я не буду напрямую сравнивать два этих сервиса, а лишь только подробно опишу их возможности, а вы уже сами решите, что вам будет ближе. Следует учитывать, что в первую очередь они нацелены на привлечение внимания непосредственно к Яндексу и Google, а не для того, чтобы приводить пользователей на ваш сайт. Все там направлено на создание комфортных условий для пользователей (ведь поисковики работают именно для них, а не для вебмастеров, которых, по большому счету, они попросту используют).

Многие пользователи поиска по картинкам находят все, что им было нужно, не обращая даже внимание на то, где именно поисковик нашел данное фото. Но так будет не для всех интернет-проектов и не во всех случаях. Для некоторых типов сайтов графический трафик может быть превалирующим (адалт, например, да и не только) и им имеет смысл стремиться оптимизировать свой ресурс под это дело.

Узнать то, какую долю в общерунетовском поисковом трафике сейчас занимают Гугл и Яндекс картинки, можно довольно просто. При просмотре статистики счетчика Ливинтернет достаточно ввести в качестве адреса сайта «ru» и попробовать таким образом измерить среднюю температуру по больнице:

Получается, что ожидаемый трафик с Google images будет примерно в три раза больше отечественного аналога. Вообще, несмотря на то, что поисковики стали несравненно умнее в анализе изображений (могут выделять фотки с лицами, могут находить похожие файлы или же определенной цветовой гаммы), общий поиск и ранжирование, скорее всего, по-прежнему осуществляется с помощью учета данных описывающих фото (атрибуты Alt и Title Html тега Img) и окружающего текста, если таковой имеет место быть.

Отсюда и следуют основные правила оптимизации под эти сервисы — прописывать всегда нужные атрибуты для тега Img (без спама и лучше разные тексты для Alt и Title) и окружать их текстом, содержащим нужные ключевые слова, по которым вы хотите занимать достойное место в Гугл и Яндекс картинках.

В поиске Яндекса по изображениям принимают участие только графические файлы форматов JPEG, GIF и PNG (фоновые изображения не индексируются). Еще очень важным условием является то, чтобы страницы с вашей графикой, а также папки на сервере вашего сайта, где непосредственно лежат файлы, были бы разрешены для индексации в вашем файле robots.txt.

Хотя для Гугла запрет в robots.txt не всегда является преградой для индексации, поэтому если вы намерены закрыть от поисковиков графику, то лучше прописать в мета тег Robots соответствующую запрещающую директиву.

Кроме этого, на ранжирование графических файлов влияют и проставленные ссылки с этого же (например, с маленького изображения на его большую копию) или других сайтов на продвигаемые фотки (с нужными ключевыми словами в анкорах), а еще желательно прописывать ключевые фразы в названиях файлов графических изображений транслитом (например, yandeks-kartinki.png). Очень удобно получать транслитерацию из русских фраз с помощью горячих клавиш Punto Switcher (Alt+Scroll/Lock).

Причем все описанные способы оптимизации не являются обычными досужими домыслами, а имеют под собой основание в виде рекомендаций из хелпа «великого и ужасного» зеркала рунета:

Кроме этого, оное зеркало при ранжировании будет также обращать внимание на качество ресурса и качество самих фоток (чем больше разрешение, тем лучше):

Еще важно понимать, что изображение должно подгружаться на веб-страницу именно из папки на вашем сайте (с вашего домена), только тогда пользователи с Гугл или Yandex поиска по картинкам будут приходить именно на ваш ресурс, а не на тот, где фотка хостится. Ну и, естественно, страница с графикой должна находиться в индексе поисковиков. Многие фотохостинги для ускорения и улучшения индексации фоток создают специальную карту изображений в виде XML-файла.

Другая проблема для вебмастеров, которая возникает вследствие высокой популярности Яндекс и Google Images, это повальное копирование и тиражирование ваших удачных и уникальных изображений. В общем-то, поделать тут, увы, ничего нельзя, ибо поисковики в этом вопросе уходят в сторону и говорят, что мы, дескать, всего лишь зеркало интернета и с нас взятки гладки. Так что проблема копипаста имеет место быть не только по отношению к текстам, но и по отношению к графическому контенту.

Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru

Что происходит на этой картинке?

Реклама

Продолжить чтение основной истории

The Learning Network

Intriguing Times изображения без подписей и приглашение для студентов обсудить их в прямом эфире.

Изображения Intriguing Times без подписей и приглашение для студентов обсудить их в прямом эфире.

Основные моменты

1. PhotoCreditJack Manning/The New York Times
   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединяйтесь к модерируемому разговору о том, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

2. 1. Фото предоставлено По часовой стрелке, сверху слева: Брайан Дентон для The New York Times, Ennio Leanza/European Pressphoto Agency, Алехандро Сегарра для The New York Times, Muhammed Muheisen/Associated Press, Michael Paulsen/Houston Хроника, Адам Дин для The New York Times

      Хотите использовать интригующие фотографии, чтобы помочь учащимся практиковать визуальное мышление и навыки внимательного чтения? Это руководство может помочь вам начать работу.

      Сеть обучения

   2. PhotoCredit

      Хотите узнать больше об этом популярном студенческом мероприятии? Посмотрите это короткое вступительное видео и начните использовать эту мультимедийную функцию в своем классе.

      The Learning Network

   3. PhotoCreditKhaled Abdullah/Reuters
      Слайд-шоу некоторых из наших любимых «Что происходит на этой картинке?» сообщения, отобранные из 10-летних изображений.

      Майкл Гончар

1. PhotoCreditMaggie Shannon для The New York Times

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединитесь к модерируемому разговору о том, что видите вы и другие учащиеся.

   Автор The Learning Network

2. Фото: Дина Литовски для The New York Times

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединяйтесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

   Автор The Learning Network

3. PhotoCreditJon Nazca/Reuters

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединяйтесь к модерируемому разговору о том, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

4. PhotoCreditKyodo/Reuters

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединяйтесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

5. PhotoCreditD. Gorton

   Новое слайд-шоу из наших любимых «Что происходит на этой картинке?» сообщения, отобранные из изображений за последние четыре года.

   The Learning Network

Реклама

Продолжить чтение основной истории

1. Коллекция «Что происходит на этой картинке?» Коллекция для детей и подростков

   Слайд-шоу, включающее некоторые из наших самых популярных изображений, опубликованных с 2012 по 2022 год в разделе «Что происходит на этой картинке? ”

   Составитель: Джон Отис

2. Что происходит на этой картинке? | 19 сентября 2022 г.

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединитесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

3. Что происходит на этом изображении? | 12 сентября 2022 г.

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединитесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

4. Что происходит на этом изображении? | 23 мая 2022 г.

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединитесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

5. Что происходит на этом изображении? | 16 мая 2022 г.

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединитесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

6. Что происходит на этом изображении? | 9 мая 2022 г.

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединитесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

7. Что происходит на этом изображении? | 2 мая 2022 г.

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединитесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

8. Что происходит на этом изображении? | 25 апреля 2022 г.

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединитесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

9. Что происходит на этом изображении? | 11 апреля 2022 г.

   Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединитесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

   The Learning Network

10. Что происходит на этом изображении? | 4 апреля 2022 г.

    Посмотрите внимательно на это изображение без подписи и присоединитесь к модерируемому обсуждению того, что видите вы и другие учащиеся.

    The Learning Network

Что на картинке? Соблазн манипулирования изображениями | Журнал клеточной биологии

Особенность| 06 июля 2004 г.

Майк Росснер,

Кеннет М. Ямада

Информация об авторе и статье

Адресная переписка с Майком Росснером, Journal of Cell Biology, Rockefeller University Press, 1114 1st Ave., 3rd fl., New York, NY 10021. Тел.: (212) 327-8881. Факс: (212) 327-8576. электронная почта: [email protected]

Перепечатано с разрешения The NIH Catalyst.

¹

Представленные здесь общие принципы применимы к обработке изображений с помощью любого мощного программного обеспечения для обработки изображений; однако из-за популярности Photoshop мы ссылаемся на несколько конкретных функций в этом приложении.

Номер для печати: 1540-8140

Номер для печати: 0021-9525

J Cell Biol (2004) 166 (1): 11–15.

https://doi.org/10.1083/jcb.200406019

• Стандартный вид
• Просмотры
  • Содержание артикула
  • Рисунки и таблицы
  • Видео
  • Аудио
  • Дополнительные данные
  • Экспертная оценка
• PDF
• Делиться
  • Facebook
  • Твиттер
  • LinkedIn
  • MailTo
• Инструменты

  • Получить разрешения

  • Иконка Цитировать Цитировать

• Поиск по сайту

Citation

Майк Росснер, Кеннет М. Ямада; Что на картинке? Соблазн манипулирования изображениями. J Cell Biol 5 июля 2004 г.; 166 (1): 11–15. doi: https://doi.org/10.1083/jcb.200406019

Скачать файл цитаты:

• Рис (Зотеро)
• Менеджер ссылок
• EasyBib
• Подставки для книг
• Менделей
• Бумаги
• Конечная примечание
• РефВоркс
• Бибтекс

Расширенный поиск

С Photoshop все так просто ¹ . За несколько дней до того, как программное обеспечение для обработки изображений стало настолько широко доступным, корректировка данных изображения в фотолаборатории требовала значительных усилий и/или опыта. Теперь очень просто и, следовательно, заманчиво настроить или изменить файлы цифровых изображений. Однако многие такие манипуляции представляют собой неуместные изменения ваших исходных данных, и внесение таких изменений может быть классифицировано как научное нарушение. Квалифицированный редакторский персонал может обнаружить такие манипуляции с помощью функций программного обеспечения для обработки изображений, поэтому манипулирование также является рискованным делом.

Хорошая наука требует надежных данных. Следовательно, чтобы защитить честность исследований, научное сообщество принимает решительные меры против предполагаемых научных недобросовестных действий. В текущем определении, предоставленном правительством США: «Неправомерное проведение исследований определяется как фабрикация, фальсификация или плагиат при предложении, проведении или обзоре исследований или при сообщении результатов исследований». Например, показ рисунка, на котором часть изображения была либо выборочно изменена, либо реконструирована, чтобы показать что-то, чего изначально не существовало (например, добавление или изменение полосы на изображении в полиакриламидном геле), может представлять собой фальсификацию или подделку.

Обвинение в неправомерном поведении инициирует болезненный процесс, который может подорвать исследования и карьеру. Чтобы избежать такой ситуации, важно понимать, где проходят этические границы между приемлемой и неприемлемой настройкой изображения.

Здесь мы представляем некоторые общие рекомендации по правильному обращению с данными цифровых изображений и приводим некоторые конкретные примеры, иллюстрирующие ловушки и неправильные действия. Существуют разные степени серьезности манипуляции в зависимости от того, намеренно ли изменение меняет интерпретацию данных. То есть создать результат хуже, чем сделать так, чтобы слабые данные выглядели лучше. Тем не менее, любые манипуляции, нарушающие эти правила, являются искажением исходных данных и формой неправомерного поведения. Все примеры, которые мы покажем здесь, были созданы нами с помощью Photoshop; хотя они могут показаться странными, примечательно, что они на самом деле основаны на реальных случаях цифровых манипуляций, обнаруженных путем тщательного изучения цифровых изображений в выборке статей, представленных (или даже принятых) для публикации в журнале.

Если вы искажаете свои данные, вы обманываете своих коллег, которые ожидают и предполагают элементарную научную честность, то есть то, что каждое изображение, которое вы представляете, является точным представлением того, что вы действительно наблюдали. Кроме того, изображение обычно несет информацию за пределами конкретной точки зрения. Качество изображения влияет на тщательность, с которой оно было получено, и частым предположением (хотя и не обязательно верным) является то, что для получения изображения презентационного качества вам нужно тщательно повторить эксперимент несколько раз.

Манипуляции с изображениями для упрощения и убедительности цифр также могут лишить вас и ваших коллег возможности видеть другую информацию, которая часто скрыта на картинке или других первичных данных. Хорошо известные примеры включают свидетельство низкого количества других молекул, вариаций в характере локализации и взаимодействий или кооперативности.

Удивительно, что многие журналы почти ничего не говорят в своих «Инструкциях для авторов» о том, какие виды цифровых манипуляций допустимы, а какие нет. Следующие журналы содержат некоторые рекомендации, но они сильно различаются по полноте.

«Поскольку содержимое компьютерных изображений можно манипулировать для большей ясности, Совет по публикациям на своем заседании в мае 1992 г. постановил, что описание используемого программного/аппаратного обеспечения должно быть помещено в подписи к рисункам».

«Улучшение изображения с помощью компьютерного программного обеспечения является приемлемой практикой, но существует опасность того, что это может привести к представлению совершенно нерепрезентативных данных, а также к потере реальных и значимых сигналов. Во время манипуляций с изображениями должна поддерживаться положительная связь между исходными данными и результирующим электронным изображением. Если фигура подверглась значительным электронным манипуляциям, конкретный характер улучшений должен быть отмечен в легенде или в материалах и методах».

«Никакая определенная функция изображения не может быть улучшена, скрыта, перемещена, удалена или добавлена. Группировка изображений из разных частей одного и того же геля или из разных гелей, полей или экспозиций должна быть явно выражена в расположении рисунка (например, с помощью разделительных линий) и в тексте подписи к рисунку. Корректировки яркости, контрастности или цветового баланса допустимы, если они применяются ко всему изображению и не затеняют и не удаляют какую-либо информацию, присутствующую в оригинале. Нелинейные корректировки (например, изменения настроек гаммы) должны быть указаны в подписи к рисунку».

Поскольку последний набор рекомендаций, безусловно, является наиболее полным, который мы нашли на сегодняшний день (полное раскрытие: мы написали их), мы будем постоянно обращаться к ним в следующих обсуждениях использования и неправильного использования цифровых манипуляций.

Грубое искажение фактов

Простейшие примеры неуместных манипуляций показаны на рис. 1. Удаление полосы из блота, даже если вы считаете, что это нерелевантная фоновая полоса, является искажением ваших данных (рис. 1 A) . Точно так же добавление полосы к блоту, даже если вы только скрываете тот факт, что вы загрузили не тот образец, и вы точно знаете, что такой белок, фрагмент ДНК или РНК присутствует в вашем образце, является искажением ваших данных. . В примере, показанном на рис. 1В, дополнительная полоса на дорожке 3 была создана путем простого дублирования полосы на дорожке 2.

Другой пример ненадлежащего использования Photoshop для создания данных показан на рис. 2, на котором была воспроизведена целая панель (стрелки) и представлена ​​в качестве элементов управления загрузкой для двух отдельных экспериментов.

Регулировка яркости/контрастности.

Регулировка интенсивности одной полосы в кляксе является нарушением общепринятого правила, согласно которому «Никакая определенная функция в изображении не может быть улучшена, затемнена, перемещена, удалена или введена». На обработанном изображении на рис. 3А стрелка указывает на единственную полосу, интенсивность которой была уменьшена, чтобы создать впечатление более регулярного фракционирования. Хотя эта манипуляция может не изменить общую интерпретацию данных, она все равно представляет собой неправомерное поведение.

Хотя корректировка общей яркости и контрастности всего изображения является приемлемой практикой, такие корректировки не должны «затенять или устранять какую-либо информацию, присутствующую в оригинале» (рис. 3 B). Когда вы сканируете пятно, независимо от того, насколько сильны полосы, всегда будет какой-то серый фон. Несмотря на то, что технически регулировка яркости и контрастности всего изображения соответствует рекомендациям, если вы перенастроите контрастность так, что фон полностью исчезнет (рис. 3 B, часть 2 по сравнению с частью 3), это должно вызвать подозрения у обозревателей. и редакторы, что другая информация (особенно слабые полосы) также могла быть выброшена.

Можно возразить, что это правило более строгое, чем во времена, предшествовавшие Photoshop, когда для улучшения представления данных можно было использовать несколько экспозиций. Возможно, так оно и есть, но это лишь одно из преимуществ цифрового века для рецензента и редактора, которые теперь могут заметить эти манипуляции, тогда как в прошлом автор потратил бы время на еще одну экспозицию. Подумайте об этом, когда проводите эксперимент и выполняете многократную экспозицию, чтобы получить полосы нужной плотности, без необходимости чрезмерной цифровой регулировки яркости и контрастности отсканированного изображения.

Очистка фона.

Очень заманчиво использовать инструмент, известный как «Резиновый штамп» или «Штамп» в Photoshop, для очистки нежелательного фона на изображении (рис. 4). Не делай этого. Такого рода манипуляции обычно можно обнаружить, если кто-то внимательно посмотрит на файл изображения, потому что он оставляет характерные признаки. Более того, то, что может показаться фоновой полосой или загрязнением, на самом деле может быть реальным и биологически важным и может быть признано таковым другим ученым.

Объединение дорожек вместе.

Совершенно недопустимо брать ленту из одной части геля и перемещать ее в другую часть, даже если вы не меняете ее размер. Но в рамках обычных рекомендаций можно удалить полную дорожку из геля и соединить оставшиеся дорожки вместе. Однако это изменение следует четко указать, оставив тонкую белую или черную линию между наложенными друг на друга кусочками геля. Опять же, можно утверждать, что это правило является более строгим, чем во времена до Photoshop, когда бумажные фотографии геля разрезались и кусочки склеивались рядом друг с другом. Эта практика, однако, обычно оставляла черную линию, указывающую читателю, что было сделано.

Как и в случае с гелевыми фотографиями, недопустимо сопоставлять кусочки разных гелей для сравнения уровней белков или нуклеиновых кислот. Повторите анализ всех образцов на одном и том же геле!

Улучшение определенной функции.

Пример манипуляции с улучшением показан на рис. 5, на котором интенсивность золотых частиц была увеличена путем ручной заливки их черным цветом с помощью Photoshop. Этот тип манипуляции искажает ваши исходные данные и, таким образом, является неправомерным поведением. Существуют приемлемые способы выделения такого элемента, как частицы золота, с помощью стрелок или псевдоокраски. Если псевдоокрашивание выполняется с помощью функции Photoshop «Раскрасить», она не изменяет яркость отдельных пикселей, но псевдоокрашивание всегда должно быть раскрыто в легенде рисунка.

Другие примеры неправомерных действий включают регулировку яркости только определенной части изображения или стирание пятен. Использование корректировки «Яркость» в Photoshop считается линейным изменением (см. ниже), которое необходимо применить ко всему изображению.

Линейные и нелинейные корректировки.

Линейные корректировки, такие как «Яркость» или «Контрастность» в Photoshop, — это те, при которых одинаковые изменения вносятся в каждый пиксель в соответствии с линейной функцией. Допустимо (в пределах, указанных выше) применять линейные корректировки ко всему изображению. В Photoshop есть и другие настройки, которые можно применить ко всему изображению, но такое же изменение не применяется к каждому пикселю. Например, настройки выходной гаммы («Настройки цвета» в Photoshop) изменяют интенсивность каждого пикселя в соответствии с нелинейной функцией. Настройки «Кривых» или «Уровней» в Photoshop изменяют тональный диапазон и цветовой баланс изображения, регулируя яркость только тех пикселей с определенной интенсивностью и цветом. Такие нелинейные изменения иногда требуются для выявления важных особенностей изображения; однако тот факт, что они использовались, должен быть указан в легенде к рисунку.

Цифровое изменение уровней яркости или контрастности может ввести в заблуждение при использовании флуоресцентных микрофотографий. Некоторые авторы ошибочно изменяют контрастность экспериментальной фотографии по сравнению с контрольной, или изменяют отдельные панели во времени, или используют разные уровни контрастности при создании объединенных изображений по сравнению с исходными изображениями. Все эти изменения отдельных изображений, используемых для сравнения, могут быть искажены. С другой стороны, для точного извлечения информации из сложных изображений могут потребоваться определенные корректировки, такие как вычитание фона или использование фильтра или цифровой маски. Сообщение о деталях и логике таких манипуляций, которые применяются к изображениям в целом, должно снять опасения по поводу их использования. Стандарты и руководящие принципы в этой области будут продолжать развиваться, но полное раскрытие информации всегда будет самым безопасным курсом.

Искажение поля микроскопа.

Читатель предполагает, что одна микрофотография, представленная на рисунке, представляет одно поле микроскопа. Объединение изображений из разных полей микроскопа в одну микрофотографию представляет собой искажение ваших исходных данных. На обработанном изображении на рис. 6 (верхняя панель) клетки из нескольких полей микроскопа объединены в одну микрофотографию. Эта манипуляция становится видимой, когда контраст изображения регулируется так, чтобы вставленные изображения становились видимыми (нижняя панель). Вы можете объединить изображения из нескольких полей в одну микрофотографию, чтобы сэкономить место, но эта сборка должна быть четко обозначена тонкими линиями между различными частями.

Пиксель — это квадрат (или точка) однородного цвета на изображении. Размер пикселя может варьироваться, а разрешение изображения — это количество пикселей на единицу площади. Хотя разрешение определяется площадью, оно часто описывается линейным измерением — количество точек на дюйм (dpi). Таким образом, 300 dpi указывает на разрешение 300 пикселей на дюйм на 300 пикселей на дюйм, что равно 90 000 пикселей на квадратный дюйм (1).

Цифровые камеры высокого разрешения (2004 г.) могут получать изображение размером 6 мегапикселей. Это может создать изображение размером примерно 2400 × 2400 пикселей или 8 дюймов × 8 дюймов с разрешением 300 точек на дюйм. Обратите внимание, что при правильных настройках в Photoshop физический размер и разрешение можно компенсировать друг другом без увеличения или потери объема информации, то есть вы можете изменять размер изображения без изменения общего количества пикселей.

Вы должны знать разрешение, с которым изображение было получено цифровой камерой вашего микроскопа. Когда этот файл открывается в Photoshop, у вас есть возможность установить размер и разрешение изображения. Вы не должны устанавливать общее количество пикселей больше, чем в исходном изображении; в противном случае компьютер должен создать для вас данные, которых не было в оригинале, а полученное изображение является искажением исходных данных, то есть разрешение изображения в dpi может быть увеличено только в том случае, если размер изображения уменьшен пропорционально .

Допустимо уменьшение количества пикселей в изображении, что может быть необходимо, если у вас есть большое изображение с высоким разрешением и вы хотите создать из него маленькую фигурку. Уменьшение разрешения изображения выполняется в Photoshop путем выборки пикселей в области и создания нового пикселя, который представляет собой среднее значение цвета и яркости выбранных пикселей. Хотя это изменяет ваши исходные данные, вы не создаете что-то, чего изначально не было; Вы представляете среднее значение.

Крайне важно сохранить исходные цифровые или аналоговые данные в том виде, в каком они были получены, и записать настройки прибора. Это основное правило хорошей научной практики позволит вам или другим людям вернуться к своим исходным данным, чтобы увидеть, не была ли потеряна какая-либо информация в результате корректировок, внесенных в изображения. Фактически, некоторые рецензенты или редакторы журналов запрашивают доступ к таким первичным данным для обеспечения точности.

Есть и другие важные проблемы, связанные с обработкой данных, которые мы не рассмотрели, сосредоточившись на манипулировании существующими данными. Примеры включают в себя выборочное получение данных путем настройки параметров вашего микроскопа или имидж-сканера, выбор и сообщение очень необычного результата как репрезентативного для данных или сокрытие отрицательных результатов, которые могут противоречить вашим выводам. Любое искажение экспериментальных данных подрывает научные исследования, и его следует избегать.

Данные должны сообщаться напрямую, а не через фильтр, основанный на том, что, по вашему мнению, они «должны» проиллюстрировать вашей аудитории. При каждой корректировке цифрового изображения важно задать себе вопрос: «Является ли изображение, полученное в результате этой корректировки, точным представлением исходных данных?» Если ответ на этот вопрос «нет», ваши действия могут быть истолкованы как проступок.

Некоторые корректировки в настоящее время считаются приемлемыми (например, псевдоокрашивание или изменение настроек гаммы), но о них следует сообщить вашей аудитории. Однако вы всегда должны быть в состоянии обосновать эти корректировки, если они необходимы для выявления функции, уже присутствующей в исходных данных.

Мы надеемся, что, составив список рекомендаций и опубликовав примеры нарушений, мы все сможем стать более бдительными, особенно в том, чтобы уберечь младших коллег и студентов от заманчивых опасностей цифровых манипуляций. Тот факт, что существуют инструменты для очистки небрежной работы в цифровом виде, не является оправданием для небрежной работы.

Если бы вы переделали эксперимент по созданию изображения презентационного качества в дни, предшествовавшие цифровой эпохе, вам, вероятно, следует повторить его сейчас.

Перепечатано с разрешения The NIH Catalyst.

¹

Представленные здесь общие принципы применимы к обработке изображений с помощью любого мощного программного обеспечения для обработки изображений; однако из-за популярности Photoshop мы ссылаемся на несколько конкретных функций в этом приложении.

1. Росснер, М. и Р. О’Доннелл.

2004

. JCB позволит вашим данным сиять в RGB.

Дж. Сотовый. биол.

164

:

11

.

2. 2004. Нарезка и нарезка геля кубиками: путь к катастрофе. Нац. Клеточная биол. 6:275.

Данные и цифры

Содержимое

Дополнения

Ссылки

Рисунок 1.

Грубые манипуляции с пятнами. (A) Пример полосы, удаленной из исходных данных (дорожка 3). (B) Пример полосы, добавленной к исходным данным (дорожка 3).

Рисунок 1.

Грубые манипуляции с пятнами. (A) Пример полосы, удаленной из исходных данных (дорожка 3). (B) Пример полосы, добавленной к исходным данным (дорожка 3).

Закрыть модальное окно

Рисунок 2.

Грубые манипуляции с пятнами. Пример дублированной панели (стрелки).

Рисунок 2.

Грубые манипуляции с пятнами. Пример дублированной панели (стрелки).

Закрыть модальное окно

Рисунок 3.

Манипуляции с пятнами: регулировка яркости и контрастности. (A) Регулировка интенсивности одной полосы (стрелка). Б) Регулировка контрастности. На изображениях 1, 2 и 3 показаны последовательно более жесткие настройки контрастности. Хотя регулировка от 1 до 2 приемлема, поскольку она не затеняет ни одну из полос, регулировка от 2 до 3 неприемлема, поскольку исключается несколько полос. Вырезание полосы пятна с отрегулированным контрастом создает ложное впечатление очень чистого результата (изображение 4 было получено из сильно отрегулированной версии левой полосы изображения 1). Для более подробного обсуждения «нарезки и нарезки геля» см. 9.0176 Nature Cell Biology редакционная статья (2).

Рисунок 3.

Манипуляции с пятнами: регулировка яркости и контрастности. (A) Регулировка интенсивности одной полосы (стрелка). Б) Регулировка контрастности. На изображениях 1, 2 и 3 показаны последовательно более жесткие настройки контрастности. Хотя регулировка от 1 до 2 приемлема, поскольку она не затеняет ни одну из полос, регулировка от 2 до 3 неприемлема, поскольку исключается несколько полос. Вырезание полосы пятна с отрегулированным контрастом создает ложное впечатление очень чистого результата (изображение 4 было получено из сильно отрегулированной версии левой полосы изображения 1). Для более подробного обсуждения «нарезки и нарезки геля» см. 9.0176 Nature Cell Biology редакционная статья (2).

Закрыть модальное окно

Рисунок 4.

Манипуляции с кляксами: очистка фона. Инструмент Photoshop «Резиновый штамп» использовался в обработанном изображении для очистки фона в исходных данных. Тщательный осмотр изображения показывает повторяющийся узор в левой полосе обработанного изображения, что указывает на то, что такой инструмент использовался.

Рисунок 4.

Манипуляции с кляксами: очистка фона. Инструмент Photoshop «Резиновый штамп» использовался в обработанном изображении для очистки фона в исходных данных. Тщательный осмотр изображения показывает повторяющийся узор в левой полосе обработанного изображения, что указывает на то, что такой инструмент использовался.

Закрыть модальное окно

Рисунок 5.

Неверное представление данных иммунозолота. Золотые частицы, которые действительно присутствовали в оригинале (слева), были усилены на обработанном изображении (справа). Также обратите внимание, что фоновая точка в исходных данных была удалена в обработанном изображении.

Рисунок 5.

Неверное представление данных иммунозолота. Золотые частицы, которые действительно присутствовали в оригинале (слева), были усилены на обработанном изображении (справа).