Исследователи из Google недавно разработали новый метод создания размытых фотографий, используя пару не размытых изображений, снятых друг за другом. В опубликованной в издании arXiv статье специалисты изложили особенности своего подхода и сравнили его с несколькими базовыми методами.

Смазывание кадра происходит естественным образом, когда объекты в сцене или сама камера движутся во время съемки. Это приводит к тому, что движущиеся объекты или все изображение в целом выглядит размытым. В некоторых случаях этот эффект можно использовать для демонстрации скорости сфотографированного объекта или его отделения от основного фона.

«Размытие является ценным сигналом в контексте понимания изображения. Если взять снимок, содержащий в себе подобный эффект, то можно оценить величину и направление движения в сцене, приведшие к его возникновению. Эта оценка может оказаться семантически значимой или использоваться алгоритмом по устранению размытости для получения четкого изображения», – отметили Тим Брукс и Джонатан Баррон.

В недавнем исследовании ученые изучили возможность использования алгоритмов глубокого обучения для удаления нежелательной размытости с фотографий или определения динамики движения выбранной сцены. Однако для тренировки этих алгоритмов необходим значительный объем данных, который обычно генерируется с помощью обычных изображений, размытых искусственным образом. В конечном счете, эффективность работы алгоритмов с реальными изображениями будет во многом зависеть от реалистичности искусственных данных, используемых для их обучения.

«В этой статье мы рассматриваем обратную сторону ранее изученной задачи по удалению/оценке размытия как первостепенную проблему. Мы показываем быстрый и эффективный способ создания тренировочных данных, необходимых алгоритмам для обучения. В материале также количественно демонстрируется, что система обобщает искусственно созданные данные с реальными размытыми изображениями», – отметили Брукс и Баррон в своей работе.

Архитектура нейронной сети, разработанная Бруксом и Барроном, включает в себя новый слой «линейного предсказания», который обучает систему анализировать пару последовательно снятых снимков и создавать размытое изображение на их основе. Их модель требует огромного количества обучающих данных, поэтому исследователи создали и реализовали стратегию, которая использует методы интерполяции кадров для изготовления большого количества искусственных размытых фотографий и их четких вариантов.

Брукс и Баррон также сняли высококачественный тестовый набор реальных размытых изображений, полученных из видеороликов с замедленным движением, а затем использовали их, чтобы сравнить эффективность своей модели с базовыми методами. Их новый способ показал многообещающие результаты, превзойдя существующие способы, как в точности, так и в скорости.

«Наш подход является быстрым и точным. К тому же он использует легкодоступные изображения из видео или наборов снимков в качестве исходных данных. Таким образом, он обеспечивает нужными данными создателей приложений, добавляющих размытость в изображения, и помогает обучаться алгоритмам, которые, наоборот, удаляют этот эффект из фотографий», – написали специалисты в своей статье.

Опытные фотографы и кинематографы часто используют размытие в качестве художественного приема, однако создание красивых размытых фотографий может оказаться крайне сложной задачей. В большинстве случаев подобные изображения являются результатом длительного процесса проб и ошибок, требующего наличия специального оборудования и навыков.

Из-за трудностей в получении качественного эффекта размытости большинство потребительских камер предназначены для съемки изображений с минимально возможным уровнем размытия. Это означает, что фотографы-любители крайне ограничены в проведении экспериментов с размытостью изображений.

«Позволяя создавать размытые изображения из обычных снимков, которые снимаются стандартными потребительскими камерами, наша технология дает возможность неспециалистам добавлять нужный им эффект уже после съемки», – объясняют исследователи в своей статье.

В конечном итоге, подход, разработанный Бруксом и Барроном, может иметь целый ряд интересных применений. К примеру, он может позволить использовать соответствующий художественный прием случайным фотографам, а также генерировать более реалистичные размытые изображения, необходимые для тренировки алгоритмов глубокого обучения.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Вам может понравиться

Самарские ученые разработали подводного робота

В Самаре местные ученые провели испытания подводного робота «Глайдерон», который создан для… Яндекс НовостиПульс Мэйл Мы в Telegram

Искусственный интеллект научили «срывать» маски

Программисты из Белоруссии разработали алгоритм, позволяющий «срывать» маски с правоохранителей, которые избивают… Яндекс НовостиПульс Мэйл Мы в Telegram

Ученым удалось установить точный уровень радиации на Луне

Луна безопасна для исследования человеком. К такому выводу пришли ученые из Поднебесной,… Яндекс НовостиПульс Мэйл Мы в Telegram
Погода в России: