原始论文在这里 http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/motion_deblurring/ 一.概述 论文根据以下的基本模糊图像模型建立 其中I是我们观测到的图像,L是真实的图像,f是运动模糊的卷积核,n是观测过程中叠加的噪声 然后从统计角度分析L,f,n服从的分布,从而作为先验,构造能量函数进行优化求解. 二.对已有图像统计得到先验 1.L统计 1)对多幅图像统计的结果,L的梯度在全局上满足如下分布(曲线已经对数化) 曲线拟合表示为 最终的全局先

编码曝光知识 - ostartech - 博客园 https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/8276362.html %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 作者:WWC %%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 维纳滤波clc; clear; close all; %% 读取图片 I=imread('飞机.png')

Java 运动模糊代码 想用Java 写个运动模糊的效果,无奈本人水平有限,国内也没找到资源,于是Google到了一个文档,特地分享出来! 本代码源自 http://www.jhlabs.com/ip/blurring.html Java运动模糊算法: import java.awt.*; import java.awt.geom.*; import java.awt.image.*; public class MotionBlurOp extends AbstractBufferedImage

运动模糊,代码如下: using UnityEngine; public class MotionBlurRenderer : PostEffectRenderer { [Range(0.1f, 0.9f)] [SerializeField] float m_blurAmount = 0.1f; RenderTexture m_accumulationTexture; void OnDisable() { DestroyImmediate(m_accumulationTexture); } pr

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.50图像运动模糊  [函数名称] 图像运动模糊算法    MotionblurProcess(WriteableBitmap src,int k,int direction) [算法说明] 运动模糊是指在摄像机获取图像时,由于景物和相机之间的相对运动而造成的图像上的模糊.这里 我们主要介绍匀速直线运动所造成的模糊,由于非匀速直线运动在某些条件下可以近似为匀速直线 运动,或者可以分解为多个匀速直线运动的合成,因此,在摄像机较短的图像曝光时间

1.原理 运动模糊产生: 由于相机传感器或物体相对运动, 按快门瞬间造成图像产生运动模糊. 在用摄像机获取景物图像时,如果在相机曝光期间景物和摄像机之间存在相对运动,例如用照相机拍摄快速运动的物体,或者从行驶中的汽车上拍摄外面静止不动的景物时,拍得的照片都可能存在模糊的现象,这种由于相对运动造成图像模糊现象就是运动模糊.运动模糊是一种图片“退化”现象,无法反应真实的场景. 假设图像f(x,y)进行平面运动,x(t0)和y(t0)分别是在x和y方向上随时间变化的量.那么介质上(如胶片或数字存储器)

速度映射图主要是为了得到每个像素相对于前一帧的运动矢量,其中一种方法是使用摄像机的深度纹理来推导. 推导过程如下: 先由深度纹理逆推出NDC(归一化的设备坐标)下的顶点坐标,利用VP矩阵(视角*投影矩阵)的逆矩阵反向变换出每个像素在世界空间中的位置, 再利用世界空间下的坐标与前一帧的VP矩阵顺向变换出前一帧的NDC坐标,利用NDC下前一帧和相当帧的坐标差来确定速度的方向, 最后利用速度的方向对纹理采样的结果进行加权平均并多次绘制,以达到带有物体运动方向的模糊效果. 基于这一原理,需要准备的要素有

%%%%%  motion blur clc; clear all; close all; Image=imread('4.jpg'); Image=double(Image); theta=pi/4; len=20; row=floor(len*sin(theta))+1; col=floor(len*cos(theta))+1; motion_f1(1:row,1:col)=0; K=tan(theta); center_x=col/2; center_y=row/2; for i=1:ro

%%%%%  motion blur clc; clear all; close all; Image=imread('4.jpg'); Image=double(Image); theta=pi/4; len=20; row=floor(len*sin(theta))+1; col=floor(len*cos(theta))+1; motion_f1(1:row,1:col)=0; K=tan(theta); center_x=col/2; center_y=row/2; for i=1:ro

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具体在书p275页 这里为啥需要除D.w呢. 首先我们得到的NDC的坐标是已经归一化的,但是CurrenViewProjectionMatrix的作用,是把世界空间转化为尚未归一化的裁剪空间. 这里看书上能够得知CurrenViewProjectionInverseMatrix是如何得到的 调动了camera.worldToCameraMatrix和camera.projectionMatrix 然后查找Unity的函数得知变换得到的顶点坐标是没有归一化的 Camera.projectionMa

模糊视频帧插值:CVPR2020论文点评 Blurry Video Frame Interpolation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.12259.pdf 摘要 现有的工作主要通过帧去模糊和帧内插两种方法来降低运动模糊和上变频帧率.然而,很少有研究涉及到联合视频增强问题,即从低帧速率的模糊输入中合成高帧速率的清晰结果.本文提出了一种模糊视频帧内插方法,可以同时降低运动模糊和上变频帧速率.具体地说,本文开发了一个金字塔模块来周期性地合成清晰的中间帧.金字塔模块具

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia

译者注: 我有逛豆瓣社区的习惯,因此不经意间会看到一些外文翻译成中文书的评价."书是好书,翻译太臭"."中文版别看"."有能力尽量看原版"...在翻译PP-OCR的时候,我有认真校对每一句话,但难免有一些歧义在里头,比如 Ablation study of PACT quantization for text recognition. 可以有两种解读: PACT量化在文本识别上的消融研究 用于文本识别的PACT量化消融研究 其实按照语法第二种会更

可视化反投射:坍塌尺寸的概率恢复:ICCV9论文解读 Visual Deprojection: Probabilistic Recovery of Collapsed Dimensions 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Balakrishnan_Visual_Deprojection_Probabilistic_Recovery_of_Collapsed_Dimensions_ICCV_2019_paper

摘要 目前检测的准确率受物体视频中变化的影响,如运动模糊,镜头失焦等.现有工作是想要在框的级别上寻找时序信息,但这样的方法通常不能端到端训练.我们提出了flow-guided feature aggregation,一个用于视频物体检测的端到端学习框架.在特征级别上利用时序信息,通过相邻帧的运动路径提高每帧的特征,从而提高检测的准确率. 简介 特征提取网络提取出每帧的feature maps.为了enhance被处理帧的特征,用一个光流网络(flownet)预测相邻帧和该帧之间的motions.

四年前第一次看到<100+ Times FasterWeighted Median Filter (WMF)>一文时,因为他附带了源代码,而且还是CVPR论文,因此,当时也对代码进行了一定的整理和解读,但是当时觉得这个算法虽然对原始速度有不少的提高,但是还是比较慢.因此,没有怎么在意,这几天有几位朋友又提到这篇文章,于是把当时的代码和论文又仔细的研读了一番,对论文的思想和其中的实现也有了一些新的新的,再次做个总结和分享. 这篇文章的官网地址是:http://www.cse.cuhk.edu.h

Introduction 超分是一个在 low level CV 领域中经典的病态问题,比如增强图像视觉质量.改善其他 high level 视觉任务的表现.Zhang Kai 老师这篇文章在我看到的超分文章里面是比较惊艳我的一篇,首先他指出基于学习(learning-based)的方法表现出高效,且比传统方法更有效的特点.可是比起基于模型(model-based)的方法可以通过统一的最大后验框架来解决不同的 scale factors.blur kernels 和 noise levels 的

慢镜头变焦:视频超分辨率:CVPR2020论文解析 Zooming Slow-Mo:  Fast and Accurate One-Stage Space-Time Video Super-Resolution 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.11616.pdf The source code is released in:https://github.com/Mukosame/ZoomingSlowMo-CVPR-2020 摘要 本文探讨了一种时空视频超分辨率解

Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题.众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CNN的训练需要海量数据,纵然是在ImageNet 数据集上微调后的model 仍然不足以很好的表达要跟踪地物体,因为Tracking问题的特殊性,至于怎么特殊的,且听细细道来. 目标跟踪之所以很少被 C