В мти разработали алгоритм, который удаляет с фотографий отражения в окнах

В мти разработали алгоритм, который удаляет с фотографий отражения в окнах

Апрель 28, 2014

intellcity

В случае если подойти к окну и постараться сделать фотографию через стекло, то будет тяжело избежать заметного отражения собственной фигуры. Ненужный объект будет тем заметнее, чем чернее пространство за окном. Опытные фотографы решают эту проблему, подводя объективкамерывплотную к стеклу и используя множество вторых приёмов, например, поляризационные фильтры.

Но обычно в распоряжении имеется лишь «глазок» смартфона, либо возможности для съёмки ограничены, и с наличием отражения приходиться мириться. Исследователи Массачусетского технологического университета нашли алгоритмическое ответ данной неприятности.
Смотрите кроме этого: MIT и Гугл создали метод удаляющий отражения и другие артефакты на фотографиях

В MIT уже демонстрировали метод, разрешающий убирать отражение на фотографиях. По окончании доработки при участии Гугл он обучился убирать не только отражения, но и другие артефакты, к примеру, сетку.Прошлый метод базировался на двойных отражениях, определяя две копии отражения на снимке и убирая его. Новый метод разбирает пара кадров (от пяти до семи) и формирует на их основании статический фон и статический передний замысел (отражение). Затем любой из замыслов возможно выделить в отдельный снимок.Получение фотографии без отражения выглядит впечатляюще, но еще более впечатляющим выгл

Метод будет представлен в июне на конференции по распознаванию образов и компьютерному зрению (Computer Vision and Pattern Recognition), но уже на данный момент дешёвы кое-какие подробности. Для работы употребляется факт того, что отражения повторяются пара раз из-за структуры окон.

На базе этого принципа в широком множестве случаев выполняется автоматическая чистка цифровых фотографий.Как утверждает первый создатель работы Ичан Ши (YiChang Shih), в Бостоне для удержания тепла зимой довольно часто употребляются окна с двойной рамой. Исходя из этого в большинстве случаев получается два отражения от каждого из стёкол. Но это не свидетельствует, что метод будет трудиться лишь для двойных окон, одно толстое стекло кроме этого даёт два изображения: одно от внутренней стороны, второе от внешней.

Без предоставления дополнительной информации о втором отражении задача удаления ненужных элементов есть фактически нерешаемой, потому, что результатом фотографии есть сумма изображения за окном и отражения в стекле. В случае если A+B=C, то вернуть A и B лишь по C будет нереально.Второе отражение даёт нужную информацию для коррекции картины.

Значения отдельных пикселей отражений должны примерно совпадать, и это облегчает поиск нужного ответа, не смотря на то, что их количество всё равняется остаётся громадным. Для выбора нужного Ши и другие соавторы работы — доктора наук информатики и вычислительной техники Фредо Дюран и Билл Фриман (научные начальники работы) и Дилип Кришнан (профессор , что на данный момент трудится в Гугл Research) — добавили в метод ожидание того, что как отражение, так и снимаемый вид из окна имеют статистические закономерности, каковые именуют естественным изображением.Предполагается, что в неизменённых графических представлениях об окружающем мире на уровне групп пикселей резкие трансформации цвета редки, а если они и случаются, то в чётких границах.

В случае если кое-какие пиксели являются границей между голубым и красным объектом, то ожидаемо, что на одной стороне картина будет иметь светло синий оттенок, а на другой — красный. В области компьютерного зрения в большинстве случаев это реализуется посредством принципа градиента, что характеризует любой блок пикселей в отношении неспециализированного направления смены интенсивности и цвета этого процесса.

Но Ши и его сотрудники поняли, что данный приём в этом случае трудится не через чур удачно.Исходя из этого Даниэль Зоран из группы Фримана и Яир Вайс из Иудейского университета в Иерусалиме создали метод, что разбивает изображение на группы из 8?8 блоков пикселей. Для каждой из групп проводился анализ с применением 50 тыс. тренировочных изображений, и на базе взятых данных был взят надёжный метод отличения отражений от изображений за окном.

Для проверки работы Ши и его сотрудники выполнили поиск в Гугл и на фотохостинге Flickr, задавая запросы вида «неприятности с отражением в окне на фотографии». По окончании исключения результатов, каковые не были фотографиями в окне, было собрано 197 изображений.

Из них в 96 случаях сдвиг между двумя изображениями был широким так, дабы метод сработал.Доктор наук электротехники в израильском Технионе Йоав Шехнер говорит, что попытки удалить подобные ненужные элементы в фотографиях предпринимались и до этого, но кое-какие способы применяли только одно отражение. Задача очень сильно осложнялась, и успех был только частичным, автоматизированного метода отделить отражение от восстанавливаемой картины не было.

Работа Ши есть прорывом сходу по нескольким фронтам. Шехнер уверен в том, что в случае если со временем метод будет доработан, то он сможет попасть в распространённые пакеты обработки цифровой фотографии и оказать помощь методам компьютерного зрения в роботах. Исследователи не информируют о возможности извлекать из отражения изображение фотографа, но, возможно, и это использование вероятно.

Последнее может заинтересовать органы любителей и правопорядка подглядывать.Метод будет представлен в июне в Бостоне на конференции Computer Vision and Pattern Recognition.Изображения: Массачусетский технологический университет.

В мти разработали алгоритм, который удаляет с фотографий отражения в окнах

Случайная статья:

Новости науки 21.05.15 #Universmotri #univernews #КФУ #кфу

Похожие статьи:

Закрепленное видео

Свежие

Записи

Рубрики