SEMINAR COMPUTATIONAL PHOTOGRAPHY

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Transkript:

Beseitigung von Bewegungsunschärfe Oliver Kelling, Mirco Menze SEMINAR COMPUTATIONAL PHOTOGRAPHY 1

Einführung Milderung bzw. Vermeidung von Unschärfe durch: 1. Kürze Belichtungszeiten 2. Stabilisierende Linsen 3. Stativ 4. Blitz Ansätze lösen das Problem nicht für langebelichtungen unter schlechten Lichtverhältnissen. 2

Gliederung 1. Grundlagen 2. Wie kann Bewegungsunschärfe entfernt werden 1. Beschreibung der Bewegung mit PSF 2. Entfaltung mit Richardson Lucy 3. Ermittlung der PSF 1. Aus mehreren Bildern 2. Aus einem Bild 4. Zusammenfassung 5. Quellen 3

Wie kann Bewegungsunschärfe beseitigt werden? Unscharfes Bild, Bewegung gnicht bekannt Bewegung muss beschrieben werden Mehrere Bewegungen unterschiedlicher Richtung und Intensität Beschreibung durch Blur Kernel (PSF, Point Spread Function) Model: I L K ( N) 4

Blur Kernel (PSF) 5

Faltung Entfaltung = I L K ( N) Viele bekannte Verfahren z.b. Richardson Lucy 6

Faltung Entfaltung d i j PSF ij u j d i = Pixel im Unscharfen Bild an Position ii i u j =Pixel im scharfen Bildan Position j 1 2, 0, 1 2 7

Ermittlung der PSF 1. Grundlagen 2. Wie kann Bewegungsunschärfe entfernt werden 1. Beschreibung der Bewegung mit PSF 2. Entfaltung mit Richardson Lucy 3. Ermittlung der PSF 1. Aus mehreren Bildern 2. Aus einem Bild 4. Zusammenfassung 5. Quellen 8

Mehrere Bilder (Hybrider Ansatz) Bewegungsvorhersage g g während der Aufnahme Nutzung zweier Sensoren während der Belichtungdes ersten Sensors speichert zweiter Sensor (mit niedriger Auflösung) eine Folge von Bildern Ergebnis: Belichtungszeiten von bis zu 4s 9

Mehrere Bilder 10

Einzelnes Bild I L K ( N) Nur wenige Informationen stehen zur Verfügung: I bekannt Über L und K müssen Annahmen getroffen werden 11

Der Gradient Gradienten zeigen größte Änderung von Pixelwerten in einem Bereich 12

Der Gradient Annahme: Verteilung der Gradienten ist in jedem natürlichen Bild ähnlich 13

Der Gradient I L K ( N) 14

Zusammenfassung Einzelnes Bild: schwierig, da sehr wenige Informationen vorhanden sind man muss Annahmen treffen (Gradientenverteilung) Mehrere Bilder: Bestimmung der Point Spread Function gut möglich Hybrider Ansatz: Messung der Kamerabewegung während der Bildaufnahme (mithilfe zweier Linsen) und Entfernung der Unschärfe bester Ansatz Belichtungenbis 4smöglich 15

Quellen FERGUS, R., SINGH, B., HERTZMANN, A., ROWEIS, S. T., AND FREEMAN, W. T. Removing camera shake from a single photograph. ACM Trans. Graph. 25, 3 (2006), 787 794. CUNNINGHAM, D. Image Motion Deblurring. Abrufbar unter: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/cvonline/local_copies/av0506/s019 8594.pdf. Letzter Zugriff: 1. Juni 2010. SHESTEROV O. Motion Deblurring. Abrufbar unter: http://cvpr.unimuenster.de/teaching/ws04/seminarws04/downloads/motiondeblurring Folien.pdf. Letzter Zugriff: 14. Juni. 2010. TOENNIES K. Grundlagen der Bildrestauration. Abrufbar unter: http://wwwisg.cs.uni magdeburg.de/bv/skript/gbv/bv06.pdf. Letzter Zugriff: 14. Juni 2010. Die 1. Ableitung der Gradient. Abrufbar unter: http://www.cs.uni unipaderborn.de/fileadmin/informatik/ag Domik/teaching/lectures/ws0809_dbv/slides/ErsteAbleitung.pdf. Letzter Zugriff: 10. Juni 2010 ImageMagick v6 Examples Convolution of Images. Abrufbar unter: http://www.imagemagick.org/usage/convolve/. Letzter Zugriff: 10. Juni 2010 16