相机摄像头抖动引起的运动模糊是手持式摄影中退化的主要原因之一。单图像盲解卷积(BD)或运动去模糊旨在从模糊的记录图片中恢复清晰的潜影,而不知道曝光过程中发生的摄像机运动。BD是一个长期存在的问题,但最近引起了人们的广泛关注,积累了多种算法,能够高质量地恢复因真实摄像机运动而退化的照片。在本文中,我们提出了一个用于运动去模糊的基准数据集,该数据集允许定量性能评估干扰器和比较以非均匀模糊模型为特征的最新方法。
为此,我们记录并分析真实的摄像机运动,并在机器人平台上回放,这样我们就可以记录一系列采集六维监控摄像机运动轨迹的清晰图像。去模糊的目标是恢复这些锐利的图像之一,我们的数据集包含所有信息,以评估各种算法与该目标的接近程度。在综合比较中,我们评估了结合均匀和非均匀模糊模型的最先进的单图像BD算法。我们感兴趣的是自动跟踪足球运动员的问题,屏蔽器受到只有一个有利位置可用的约束。
跟踪算法受益于看到整个比赛场地,因为人们不必担心物体进入和离开视野。然而,整个球场的监控摄像头图像必须具有足够的分辨率,以允许自动识别每个球员。为了获得所需的视频数据,使用多个高清摄像机从单个有利位置记录足球比赛。摄像机的方向是覆盖整个赛场,它们的图像组合在一起,形成一个高分辨率的视频源。在播放统一视频流时,用户能够在统一视频流中实时平移和缩放。该干扰屏蔽器系统是通过在计算机网络上分配任务并仅处理用户可见的数据来实现的。
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