....................................... Flera ramar extraheras från en enda rörelse suddig bild. På den vänstra kolumnen visar vi indatabilden och två förstorade detaljer med olika rörelse oskärpa. På kolumnerna till höger visar vi de uppskattade 7 ramarna och motsvarande utvidgningar. Vi presenterar en metod för att extrahera en videosekvens från en enda rörelse-blurred bild. Motion-blurred bilder är resultatet av en genomsnittsprocess, där momentana ramar ackumuleras över tid under exponering av sensorn. Tyvärr, vända denna process är nontrivial. För det första förstör i genomsnitt tidsbeställningen av ramarna. För det andra är återhämtningen av en enda ram en blind dekonvolutionsuppgift, som är mycket illa inställd. Vi presenterar en djupinlärningsplan som gradvis rekonstruerar en tidsbeställning genom att successivt extrahera par av ramar. Vårt främsta bidrag är att införa förlustfunktioner invariant i temporalordningen. Detta låter ett neuralt nätverk välja under träning vilken ram för att producera bland de möjliga kombinationer. Vi tar också itu med deblurrings osannolikhet genom att utforma ett nätverk med ett stort mottagligt fält och implementeras via omsampling för att uppnå en högre beräkningseffektivitet. Vår föreslagna metod kan framgångsrikt hämta skarpa bildsekvenser från en enda rörelse suddig bild och kan generalisera väl på syntetiska och verkliga datauppsättningar fångas med olika kameror.
Jin m.fl. REF extraherade en videosekvens från en enda rörelse-blurred bild genom att införa förlustfunktioner invariant till temporal ordningen.
Learning to Extract a Video Sequence from a Single Motion-Blurred Image
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}