麻省理工学院已经开发了一种算法,可以消除照片中的反射窗






如果来的窗口,并尝试通过玻璃拍照,这将是很难避免的他自己的身影的反射。废物处理设施会比暗空间之外更明显。专业摄影师解决这个问题,总结相机镜头正对着该玻璃和应用各种其它方法,例如,偏振滤光器。但是经常有只“眼”的智能手机,或拍摄是有限的能力,并与反射的存在竖起。研究人员在麻省理工学院已经发现的算法解决了这个问题。

该算法将提交于6月计算机视觉和模式识别(计算机视觉和模式识别)会议,但现在<一href="https://newsoffice.mit.edu/2015/algorithm-removes-reflections-photos-0511">доступны一些细节。工作的事实,即反射被重复,因为窗口的结构的几倍。根据这一原则,在各种情况下的基础上,自动清洗进行数码照片。

据宜昌施(宜昌西施),在波士顿为在寒冷季节经常使用的双层玻璃窗,保温的第一作者。因此,通常我们从每个眼镜两次反射。但是,这并不意味着该算法将只对双窗口,一个厚的玻璃也给出了两个反射,一个来自外的第二的内侧。不设置第二反射任务的细节它是去除不必要的元素几乎不可解,因为结果是外部的图像照片和反射玻璃的总和。如果A + B = C,那么A和B只能恢复到C这将是不可能的。

第二反射给出必要的信息来校正图像。反射的单个像素的值具有大致相同的,而且它更容易找到合适的解决方案,但其数量仍然很高。要选择所需的石及其他共同作者 - 计算机科学和计算机工程弗雷杜兰德和比尔·弗里曼(工作主管)和迪利普·克里希南(博士,现在谁的作品在谷歌研究)教授 - 加入到算法的期望,作为一个反映,因此和可拆卸的看法有统计规律被称为自然的图像。

据推测,在外界的未修改图形表示在像素尖锐的颜色变化是罕见的组的水平,并且如果发生,精确的界限。如果某些像素代表蓝色和红色的物体之间的边界,预期该图片的一侧,将有一个蓝色色调,而另一个 - 的红色。在计算机视觉领域中通常是由梯度表征的像素上的颜色变化过程的一个共同的方向和强度的每个块的原理实现的。然而,石和他的同事发现,这种技术,在这种情况下不工作也很好。






因此丹尼尔·弗里曼从卓然组和耶路撒冷希伯来大学的亚伊尔魏斯已经创建了一种算法,分割图像分成8×8像素块组。这些各基团的用50万。训练图像进行分析,并且数据的基础上,得到可靠的方式从窗口的图像区分反射。为了检验师和他的同事们进行了谷歌的搜索和照片托管的Flickr,询问表的问题“的问题与反思在照片中的窗口。”消除的结果,这是不能在图像之后,197收集图像。这96例中,两个图像之间的转变是足够宽加载算法。

说,电气工程在Technion以色列约阿夫Shehner教授认为,试图消除之前拍摄的照片,这些不需要的元素,但有些方法仅由一个反射。这个问题就变得更加复杂,并成功只是局部的,自动化的方式来分离反射从恢复图像不是。工作时是在几个方面有所突破。 Shehner认为,随着时间的推移,如果算法完成,这将是能够进入数码摄影处理和计算机视觉算法的共同包在机器人的帮助。研究人员没有上除去摄影师的反射的图像的可能性报告,但是,可能的是,它有可能使用。后者可能有兴趣在执法和偷窥。

该算法将提交于6月在波士顿计算机视觉与模式识别会议。
<子>图片:<一href="https://newsoffice.mit.edu/2015/algorithm-removes-reflections-photos-0511">Массачусетский技术学院。 SUB>

来源: geektimes.ru/post/250678/

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