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图像识别技术在闪影术中的使用应用
2016-09-23
高动态范围成像能够结合同一场景的不同曝光度图像,那么也可能通过结合闪光和非闪光图像来达到更好的曝光效果和色彩平衡并减少噪声。闪光图像的问题是色彩通常不自然,它无法捕捉周围环境的光照,可能会有很强的阴影或高光,而且亮度上远离摄像机会有径向衰减。光照不足条件下拍摄的非闪光照片又常常有过多的噪声和模糊。有没有一种方法能结合在闪光前一瞬间拍摄的非闪光照片和接下来的闪光照片来生成既有的色彩值和清晰度又有较低噪声水平的照片呢?高动态范围成像方法使我们可以获得比通常单幅图像更大的动态范围,而超分辨率可以让我们生成比普通照片空间分辨率更高、噪声更少的图像。通常,超分辨率指将几幅输入图像合并且配准以生成高分辨率的合成图像。然而,一些新方法可以对单一图像进行超分辨率处理,因此他们和模糊去除方法有紧密的联系。
图像识别
最自然的解决超分辨率问题的方法是写出随机的图像形成方程以及图像先验,然后利用贝叶斯推理来获得高分辨率的清晰图像。我们可以通过一般化图像去模糊中用到的图像形成方程来做到这点,这个在中的模糊核估计中也有用到。这样,我们就有一些观察到的图像,以及它们各自对应的图像卷绕函数。大多数超分辨算法中,配准是用输入帧中的某一帧作为参考帧估计出来的;可以用于基于特征的或直接参数化配准方法进行。

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