Abstrakt. Vi föreslår en lösning på problemet med att sluta sig till djupkartan, strålglansen och rörelsen i en scen från en samling rörelse-blurrade och defokuserade bilder. Vi modellerar rörelse-blur och defocus som en anisotrop diffusion process, vars ursprungliga förhållanden beror på utstrålningen och vars diffusion tensor kodar formen på scenen, rörelsefältet och optik parametrar. Vi visar att denna modell är välplacerad och föreslår en effektiv algoritm för att dra slutsatsen att modellen är okänd. Inferens utförs genom att minimera diskrepansen mellan de uppmätta suddiga bilderna och de som syntetiseras via framåtriktad diffusion. Eftersom problemet är illa ställt, vi också införa ytterligare Tikhonov legalisering termer. Den resulterande metoden är snabb och robust för buller som visas av experiment med både syntetiska och verkliga data.
I ett separat dokument tar de också upp problemet med att samtidigt dra slutsatsen att djupkartan, strålglansen och rörelsen är suddiga och defokuserade.
Scene and motion reconstruction from defocused and motion-blurred images via anisotropic diffusion
{'venue': 'In Computer Vision - ECCV 2004, 8th European Conference on Computer Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}