Extended depth-of-field (Focus stacking)

[mrgloom 242]

вообщем нужен такой алгоритм

http://en.wikipedia.org/wiki/Focus_stacking

но в википедии не написано как выделять границы, тем более что границы дадут не 100% покрытие даже если сложить 2 изображения.

тут нашел еще

"best exposed" and/or "best focused" regions of multiple images into a single "fused" composite image

http://www.tawbaware.com/tufuse.htm

но материала как то не особо много по этой теме.

[mrgloom 242]

хотя может быть это в общеем называется просто Image fusion?

http://en.wikipedia.org/wiki/Image_fusion

[mrgloom 242]

еще сюда приплюсуем смежную задачу.

я взял и сперевел видео в отдельные фото и получилось что изображение плавает+ есть нечеткие снимки, так вот если с первым непонятно что делать(возможно регистрация\стабилизация?), то со свторым надо научится отличать нечеткие фото от нормальных.

допустим можно выделить границы лапласианом, а что дальше? подсчитать кол-во границ выше порога? и снять статистику со всего сета изображений и потом какие то фото отбросить?

[Smorodov 579]

По вычислению степени размытия: http://www.computeroptics.smr.ru/KO/PDF/KO35-1/12.pdf

[mrgloom 242]

я подумал, а может сделать deblur http://habrahabr.ru/users/yuvladimir/topics/ ?

[Smorodov 579]

Деблюр хорош когда известно ядро свертки которым делалось размытие, иначе это очень долгая процедура.

Для видео можно superresolution попробовать, тем более что имеется много кадров..

Вот тут было: http://www.compvision.ru/forum/index.php?showtopic=924

[mrgloom 242]

да, посмотрел там надо подбирать параметры вручную, так что это не вариант.

для видео там что то обусждалось

http://compression.ru/video/deblur/index.html

http://videoprocessing.ucsd.edu/~stanleychan/deconvtv_folder/deconvtv_video.html

но мне для моей задачи надо не убрать блюр в видео, а просто выкинуть смазанные кадры после перевода в jpg и кстати почему они появляются? на видео то этого незаметно.

[mrgloom 242]

хотя нет, посмотрел с загрузкой процессора на 100%, т.е. видео шло урывками и там это заметно, некоторые кадры действительно смазаны.

[mrgloom 242]

нащел еще вот такое на фото с видео как раз что то типа linear motion blur

http://www.cs.cmu.edu/~htong/pdf/ICME04_tong.pdf

только очень уж не хочется возится с вейвлетами.

[mrgloom 242]

я так понимаю что у superresolution проблема в том, что надо еще перед применением регистрировать кадры, т.е. применимо только когда не дрожит всё.

вообще можно попробовать какой нибудь фильтр от MSU только там уже ссылок на многое нету.

[mrgloom 242]

заметил, что когда изображение не смазано, то на нем присутвует мелкий гаусов шум, а как можно сдетектировать такой шум?

еще нашел

http://stackoverflow.com/questions/7765810/is-there-a-way-to-detect-if-an-image-is-blurry

http://stackoverflow.com/questions/5180327/detection-of-blur-in-images-video-sequences

может быть можно PSNR или что то такое приспособить?

вообще наверно можно принять такую метрику sum(im-medianfilter(im))

[Smorodov 579]

Шум сильно меняется от кадра к кадру.

Думаю что если вычесть кадр из усредненного по нескольким кадрам изображения, то останется высокочастотный шум.

[mrgloom 242]

почему шум должен сильно меняться? (хотя может от освещения зависит)

там мелкий шум от камеры типа такого

http://www.compression.ru/video/denoising/images/susi_noise.jpg

еще конечно надо снять статистику со всей видеопоследовательности, но вроде при моушн блюре шум как раз размазывается, а при статичной картинке он присутствует.

[Smorodov 579]

Да я не про статистические характеристики шума, а про саму картинку.

Шумные пиксели не повторяются на двух кадрах.

Шумов может быть два типа:

Шум камеры - должен зависить только от характеристик сенсора, как правило имеет нормальное распределение.

Если взять темный участок, то там, по идее должен остаться только шум.

Шум, обусловленный алгоритмами сжатия, но это скорее не шум, а артефакты.

[mrgloom 242]

Да я не про статистические характеристики шума, а про саму картинку.

Шумные пиксели не повторяются на двух кадрах.

у меня проблема не в шуме, а в смазанности изображения, шум я пытался использовать на пользу, предполагая, что шум присутвует только на чёткой картинке, но это оказалось не всегда так.

попробовал blur metric отсюда

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/24676-image-blur-metric

во-первых оказалось, что и на смазанных картинках может быть шум от сенсора, а во-вторых сложно выбрать порог+ надо не полностью по порогу выкидывать, а только изображения в окрестности ,а то мы потеряем связь в видеопоследовательности.

скорее всего моя метрика sum(im-medianfilter(im)) тоже не будет работать.

попробовал deshaker, но он только стабилизирует картинку, а это не особо и нужно(это я про использование видео для SFM)

http://www.guthspot.se/video/deshaker.htm

нашел еще, но это не совсем то.

https://sites.google.com/site/qingzongtseng/find-focus

[mrgloom 242]

http://grail.cs.washington.edu/projects/photomontage/

photomontage использует graph-cut и gradient-domain fusion и может использоваться для extended depth of field.

так же можно отметить, что код довольно кривой и под новый wxWidgets-2.8.12 без напильника не собирается.

сюда же graph cut seams

http://www.cc.gatech.edu/cpl/projects/graphcuttextures/

и еще про вопрос не четких кадров из видео

http://research.microsoft.com/en-us/um/redmond/groups/ivm/sharppanoramas/

но это полезно для панорам из видео и SFM из видео(которого почему то так еще и не сделали)