Computational Fotografie und Videografie

Original: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cyy/projects/comphoto/index.html


Übersicht

Computational Fotografie ist ein aufstrebenden Gebiet, mit dem Ziel, die Berechnungsmethoden zu verwenden, um eine Kamera Einschränkungen bei der Auflösung, Seitenverhältnis, Dynamikbereich, Sehfeld und Qualität zu brechen. Entlang dieser Linie gab es folgende Ergebnisse.
  • High dynamic Range Image. Wiederherstellung eines HDRBildes aus unterschiedlich belichteten Fotos ist sehr beliebt geworden. Es erfordert jedoch oft ein Stativ, die Kamera zu halten, noch da, wenn man Fotos mit einer Handkamera, lange gemachten Fotografien oft verschwimmen. Wir haben vorgeschlagen eine Methode um HDR Foto mit handgeführten Kameras indem iterativ eine Unschärfe Kernel Schätzung, HDR Bildrekonstruktion und Kamera Kurve Recovery zu ermöglichen. Wann und wie erhalten Konvergenz, wir gleichzeitig ein HDRBild mit reichen und klare Strukturen, die KameraAntwort Kurve und BlurKernel. Der vorgeschlagene Algorithmus macht einfach HDRBildAufnahme. Es wurde von CVPR 2009 angenommen.
  • Begrenzte Videostabilisierung. Lässig Videos Amateure oft erlittenen Exponate ärgerlich Jitter durch wackeligen Bewegung eines instationären handheldKamera. Begrenzte Videostabilisierung entfernt unerwünschte video Perturbationen aufgrund unstable Kamera Anträge zur Verbesserung des Benutzers Erfahrungen in lässig Videos ansehen. ICCV 2009 haben wir ein Konzept um ein Video zu stabilisieren durch Glättung Feature Bahnen ohne explizit Schätzung Kamerabewegung vorgeschlagen. Die Methode ist stabiler als die bisherigen Methoden, die oft auf Bewegungsschätzung angewiesen sind.
  • Bildgrößenanpassung. Bildgröße, hat vor kurzem erhebliche Aufmerksamkeit erhalten und viele inhaltsbezogene Methoden vorgeschlagen worden. Allerdings achten nur wenige speziell auf LineStrukturEigenschaften zu bewahren. Seit Menschen sind oft sehr empfindlich zu Verzerrungen geometrische Strukturen wie Linien, sehen solche Verzerrungen oft mehr wahrnehmbar und störend. Wir haben vorgeschlagen eine Methode, um gleichzeitig verringern Content Verzerrung des bekannten Regionen und wichtige Linienstruktur Eigenschaften der Bildgröße: Parallelität, Kollinearität und Orientierung. Es wurde von CVPR 2012 angenommen
  • MoiréMusterSynthese. ICCV 2013 haben wir eine Methode zum Ziel-gesteuerte MoiréMuster Synthese vorgeschlagen: Angesichts einer Zielbild ich finde zwei krummlinigen Gitter Bilder L1 und L2, so dass das MoireMuster der ihre Überlagerung in der Nähe ich. Die Technik kann verwendet werden, zur Erzeugung von Moiré Kunst und Moiré Kryptographie.
  • Form beibehalten Verwerfungen. CVPR 2014 haben wir eine neuartige parametrische Verwerfung ist eine räumliche Kombination aus eine projektive Transformation und eine Ähnlichkeit Transformation vorgeschlagen. Die vorgeschlagene Verwerfung hat die Stärken beider projektive und Ähnlichkeit verzerrt. Es bietet gute Ausrichtungsgenauigkeit wie projektive Verwerfungen unter Beibehaltung der Perspektive des einzelnen Bildes als Ähnlichkeit Verwerfungen. Es kann auch mit mehr erweiterte Ausrichtung lokal-Warp-basierte Methoden wie die als-projektive-wie-möglichVerwerfung für bessere Ausrichtungsgenauigkeit kombiniert werden. Mit der vorgeschlagenen Verwerfung kann das Sichtfeld erweitert werden, durch Bilder, die mit weniger projektive Verzerrung (gestreckt, Formen und Größen vergrößert) zusammengefügt.
Wir haben auch untersucht, Methoden um noch Bilder in video Texturen zu animieren. Die Ergebnisse wurde SIGGRAPH 2005 veröffentlicht.
Publikationen
CVPR 2014
ICCV 2013
Che-Han Chang, Min-Chun Hu, Wen-Huang Cheng, Yung-Yu Chuang
ICCV 2013
CVPR 2012
Ken-Yi Lee, Yung-Yu Chuang, Bing-Yu Chen, MingOuhyoung
ICCV 2009
CVPR 2009
SIGGRAPH 2005

Unterstützung

Diese Forschung wird unterstützt durch:
  • NSC101-2628-E-002-031-MY3
  • NSC102-2622-E-002-013-CC2
  • NSC100-2628-E-002-009
  • NSC100-2622-E-002-016-CC2
  • NSC97-2622-E-002-010-CC2
  • NTU-98R0062-04

cyy -a-t- csie.ntu.edu.tw

Cyy-a-t-csie.ntu.edu.tw

Comments are closed.