Flera state-of-the-art video deblurring metoder bygger på ett starkt antagande om att de fångade scenerna är statiska. Dessa metoder misslyckas med att deblur suddiga videor i dyn namic scener. Vi föreslår en video deblurring metod för att hantera allmänna suddigheter inneboende i dynamiska scener, con trery till andra metoder. För att hantera lokalt varierande och genetiska suddigheter orsakade av olika källor, såsom kameraskakning, rörliga objekt och djupvariation i en scen, vi ap proximate pixel-wise kärna med dubbelriktade optiska flöden. Därför föreslår vi en enda energimodell som samtidigt beräknar optiska flöden och latenta ramar för att lösa vårt deblurringsproblem. Vi tillhandahåller också ett ramverk och effektiva lösare för att optimera energimodellen. Genom att minimera den föreslagna energikopplingen uppnår vi betydande förbättringar när det gäller att ta bort dimmor och uppskatta exakta op tical-flöden i suddiga ramar. Omfattande experimentella resultat visar överlägsenheten av den föreslagna metoden i verkliga och utmanande videor som state-of-the-art metoder misslyckas med antingen deblurring eller optisk flödesuppskattning.
I REF föreslås en ny metod för att samtidigt uppskatta optiskt flöde och ta itu med allmän oskärpa genom att minimera en enda icke-konvex energifunktion.
Generalized video deblurring for dynamic scenes
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}