Robust Motion Deblurring System Ver.2.0 (Надежная система устранения размытости движения) предлагает эффективный и высококачественный метод оценки зерна, основанный на использовании пространственного иитерационного (повторяющегося) обнаружения зерна (Iterative Support Detection) и его уточнении для восстановления фотографий со значительной размытостью изображения движущегося объекта. Авторы пишут, что их метод может оценить очень большую размытость зерна (PSFs).
Более подробное описание предлагаемого метода (со всеми выкладками и формулами) можно почитать скачав "Two-Phase Kernel Estimation for Robust Motion Deblurring", формат .pdf, размер 2,18Мб.
Прямая ссылка: _http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/projects/robust_deblur/robust_motion_deblurring.pdf
Тестирование.
1. На главном скриншоте - примеры из фотографий, имеющихся в программе и на сайте.
2. При запуске программы предостережение. Программа извещает, что имется возможность использовать GPU, но нет нужной библиотеки (моя карта не поддерживает), будем использовать СPU.
3. Ищем размытую фотографию (обычно сразу удаляю) и загружаем фото через встроенного мастера. Выбираю область для исправления. Первую попытку исправить всю фотографию (3264х2448) я прервал - это очень долгий процесс на моем компьютере.
4. В программе предлагается три режима: Small, Medium, Large (в Мастере каждый режим имеет пример размытости фото). Я опробовал оба режима. Результаты (увеличенные фрагменты):
5. Оценить результаты трудно, т.к. не известно от чего размытость? Из названия следует, что система надежно убирает размытость от движения: при съемке движущегося объекта, съемка при движении (дрожании) камеры. Но ошибки установки объектива система не исправляет.
Системные требования:
* Процессор Intel® Pentium® 4 или AMD Athlon® 64
* 512 Мб оперативной памяти
* 30 Мб/120 Мб свободного пространства на жестком диске для установки
* Разрешение монитора 1024x768
* Поддержка GPU технологии CUDA
Update: 2011
Platforms: Windows XP/Vista/7
Languages: English
Licence: For non-commercial use only.
Developer: Li Xu and Jiaya Jia, cse.cuhk.edu.hk
Size: 20,77 Mb
Доступно только для пользователей |
Web-проект «Всегда Вместе!»
