重み付けされたフーリエ・バースト累算による手ブレ除去

Removing Camera Shake via Weighted Fourier Burst Accumulation
Mauricio Delbracio and Guillermo Sapiro IEEE Transactions on Image Processing, Vol.24, No.11, pp.3293-3307, 2015

“最近の多くのアプローチでは,1つまたは複数の入力画像を用いて手ブレによる画像ぼけの除去を試みるが,これは逆および良設定デコンボリューション問題を明示的に解決することによって行われる.撮影者が現在のほぼすべてのデジタルカメラで使用できる連射機能により撮影すると,撮影した画像を組み合わせてきれいなシャープバージョンを得ることが可能であることが示されている.これは,ブラー推定およびその後の逆問題を解くことなく行われる.提案するアルゴリズムは非常に簡単である.フーリエ領域で加重平均を行い,フーリエスペクトルの大きさに応じた重み付けを行う.この方法は,生理学的な手ブレに動機付けされ,理論的に支持された加重平均をフーリエ領域で行う,整列および平均手順の一般化として見ることができる.この方法の原理は手ブレがランダムな性質を有するため,連続した各画像は一般に異なる方法でぼやけている.実際のカメラデータを用いた実験と広範な比較により,提案されたフーリエバースト累算アルゴリズムは,カメラ付き携帯電話上でのオンボード実装のためのシンプルさと最先端の結果を1桁高速に達成することが示される.
最後に,実際の高ダイナミックレンジ(HDR:high dynamic range)シーンでの実験も行い,その方法をHDR撮影に直接拡張する方法を示す.”

効率的なフーリエ集約による手持ちビデオのブレ除去

Hand-Held Video Deblurring Via Efficient Fourier Aggregation
Mauricio Delbracio, Guillermo Sapiro
IEEE Transactions on Computational Imaging, Vol.1, No.4, pp.270-283, 2015
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手持ちカメラで撮影されたビデオは,主に撮影者の手の必然的な自然な振れによって引き起こされる,かなりの量のぼやけに悩まされる.本研究では,フーリエ領域の情報をビデオ内の連なるフレームから組み合わせることにより,手ぶれによるブレを除去するアルゴリズムを提案する.複数の動きのあるオブジェクトやオクルージョンが存在する典型的なビデオの動的な性質は,特に複雑さが低い場合には,手ぶれの除去に関するこの問題を非常に困難にする.入力ビデオフレームが与えられると,まず,時間的に隣接するフレームの一貫した登録バージョンを作成する.その後,一貫して登録されたフレームのセットは,フーリエ領域で,フーリエスペクトルの大きさに応じた重みでブロック的に融合される.この方法は,手ぶれのぶれがランダムな性質を有するという生理的な事実から動機付けられる.したがって,連なるビデオフレームは,一般に異なるようにぼやけている.幅広い比較とともに,自然に記録された多数のビデオを使った実験は,提案されたアルゴリズムが最先端の結果を達成すると同時に,競合他社よりもはるかに高速であることを示している.