Názory k článku
Neuronová síť z VUT v Brně umí automaticky zostřit rozmazané fotky

Drtivá většina těch ukázek zostření ale neobsauje rozmazané fotky. I po zvětšení všechny vypadají, že mají jen pěkně uniformní "linear motion blur". Což je něco, co NASA umí zostřit už desítky let. Při fotografování vesmírných objektů jsou doby expozice v minutách, někdy i hodinách. Během té doby se objekt pohne o nějaký malý úhel. Výsledkem je fotka, kde je objekt rozmáznutý. Jenže když víte, odkud a kam se pohnul, tak už to dokážete zostřit. Prostě proto, že víte, že se pohyboval rovnoměrných lineárním pohybem z místa A do místa B.

Klasické rozmazané fotografie ale vznikají nerovnoměrných pohybem. Takže rozmáznutí se spíše než čárám podobá fajfkám. Je jen pár výjimek, například kamery zabírající pohybující se auta. Takže zrovna na SPZ se to dá úspěšně použít a také se to používá.

Zajímalo by mě proto, zda tenhle SW umí zostřit i fotky rozmazané třebas proto, že fotíte z ruky s dlouhou dobou expozice. Na to SW také je, ale vyžaduje člověka, aby nakreslil tu "fajfku" (dráhu pohybu). To člověk zvládne například když je na fotce nějaký zdroj světla nebo naopak tmavší objekt.

A úplně úžasné by bylo, kdyby to zvládlo zostřit i fotky s gausovým šumem atd. Jenže to už jsme asi u toho, že kde není detail, tam není co zostřit.

Správný odkaz: http://www.fit.vutbr.cz/~ihradis/CNN-Deblur/

koukám že to doplní i chybějící uškubnutý kus novin ..pěkné ale co tak k tomu přidat modul vyhledávání že se to pokusí přečíst a kdyžtak i vyhrabat někde na netu a dokompletovat ? Prostě offline to pojede nějak plus minus jak to má natrénováno a jeste se to pokusí najít originál a priucit se :-)

Tak to je slušný. Je vidět, že kompresní algoritmy mají ještě velké nebo spíš obrovské rezervy.

tam to stejne bude potrebovat lidskou kontrolu tudiz se zdroje defacto neusetri ale usetri se nejaka manualni prace

Zaostřování obrázků se dělalo dekonvolucí. V čem má být tohle řešení lepší?

Tato metoda taky pouziva dekonvoluci. Neuronova sit se pouziva "pouze" pro vyber spravneho dekonvolucniho jadra.

Mýlíte se, ta metoda je odhad PSF a dekonvoluce tímto PSF v jednom. Na vstupu je rozmazaný obrázek, na výstupu je restorovaný obrázek. Co popisujete vy by odpovídalo obrázku na vstupu, PSF na výstupu a dodatečné dekonvoluci jako posprocesing. Elegance této metody spočívá v tzv end-to-end přístupu jenž je v kontrastu s konvečními přístupy na bázi řetězení dílčích kroků zpracování (viz odhad PSF a následná aplikace PSF u slepé dekonvoluce). Detaily jsou zde: http://www.fit.vutbr.cz/~ihradis