2009-12-10 19 views
9

कोई भी एल्गोरिदम के बारे में जानता है जो किसी छवि में गति धुंध/कैमरा हिलाता है, तो फ़ज़ी सत्य/झूठी वापस आ सकता है?क्या कोई एल्गोरिदम या लाइब्रेरी है जो छवियों में मोशन ब्लर का पता लगा सकती है?

आदर्श रूप में इसे करने के लिए गति कलंक विशेष हो सकता है, के रूप में सेट में बहुत-सी छवियां धुंधला (Bokeh) पृष्ठभूमि हो सकता है।

एक भाषा वरीयता सी, पर्ल, शैल उपयोगिता, या पायथन होगा, लेकिन मैं वास्तव में कुछ भी खोल रहा हूं।

गणित/प्रोग्रामिंग के अपने मौजूदा ज्ञान के साथ

, मुझे नहीं लगता कि मैं वास्तव में इस तरह के एक एल्गोरिथ्म लेखन, केवल एक ही है कि कुछ पैरामीटर लेता है का उपयोग करने का एक आशा की क्या ज़रूरत है ...

+0

यदि संभव हो, तो कृपया कुछ उत्तर स्वीकृत के रूप में चिह्नित करें। फिलहाल यह अस्पष्ट है अगर वे उद्देश्य के लिए उपयुक्त हैं या नहीं। –

उत्तर

4

Discrete wavelet transform इस तरह के पहचान में एक उपयोगी उपकरण है। Here डीडब्ल्यूटी का उपयोग कर छवियों में धुंध का पता लगाने और मापने पर कार्नेगी मेलॉन स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस से एक पेपर है। बाइनरी फैसले के लिए, आप राशि को वांछित स्तर पर थ्रेसहोल्ड करते हैं और उसके ऊपर की हर चीज धुंधली होती है।

+0

यह आसान है, लेकिन पेपर स्पष्ट रूप से कहता है "यह आउट-ऑफ-फोकस ब्लर और लीनियर-मोशन ब्लर दोनों के लिए प्रभावी है, जिसका अर्थ है कि यह विशेष रूप से गति धुंध का पता लगाने के लिए अधिक उपयोग नहीं है ... –

+1

@JoshBleecherSnyder Out-of -फोकस धुंध दिशात्मक नहीं है, जबकि रैखिक गति धुंध है। आप ब्लर के विशिष्ट किनारे बिंदुओं के दिशा वैक्टर के आइजेनवल्यू प्राप्त करने और प्रमुख की ताकत का आकलन करने के लिए प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण चला सकते हैं। यदि यह एक निश्चित दहलीज से परे है, तो आप निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि धुंध दिशात्मक है, इस प्रकार रैखिक गति धुंधला है। – luvieere

+0

धन्यवाद, जो मदद करता है। –

2

ऐसा करने के कई तरीके हैं , शायद इमेजिंग गुरुओं में से एक का एक बेहतर जवाब है। वैसे भी ...

मेरा पहला शॉट छवि का एक आवृत्ति विश्लेषण होना चाहिए (पढ़ें: 2 डी चौकोर परिवर्तन)। फिर उच्च आवृत्तियों के लिए एक दहलीज परिभाषित करें (यानी एक पिक्सेल से अगले में तेजी से परिवर्तन) सच/गलत के लिए। मोशन ब्लर उच्च आवृत्तियों को फ़िल्टर करता है। आपका माइलेज भिन्न हो सकता है, उदा। एक पूरी तरह से काले तस्वीर में कोई उच्च आवृत्तियों नहीं होगी हालांकि यह धुंधला नहीं है। इस्तेमाल किए गए लेंस और एपर्चर के आधार पर, छवि के कुछ भाग धुंधले हो सकते हैं क्योंकि वे पृष्ठभूमि में हैं। मुझे नहीं लगता कि यहां एक-आकार-फिट-सब समाधान है।

+0

बोके ब्लर और मोशन ब्लर के बीच यह अंतर कैसे होगा? –

0

आप रिचर्डसन-लुसी एल्गोरिदम का भी उपयोग कर सकते हैं। इसका ज्यादातर अंधा डी-कन्वोल्यूशन के लिए उपयोग किया जाता है, लेकिन जैसा कि आप जानते हैं कि यह गति धुंध है जिसे आपको हटाने की जरूरत है, आरएल एल्गोरिदम को एक व्यावहारिक पुनर्निर्माण की गणना करने के लिए कम पुनरावृत्तियों को लेना चाहिए।

संबंधित मुद्दे