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不鮮明ながらにポートレートが急にシャンとしたのがなんとなく分かる感じですね…。周辺の情報から写真の任意のエリアの物を消すフィルタが既にありますけど、その延長線上にあるんでしょうか。
手ぶれの動きによって消えてしまった情報は取り戻せないでしょうから、最初の方の風景写真とかに適用すると一部の人物が居なくなったりするような気がシロウト考えですがしますね。
「手ぶれ」というのは原理的に情報が失われるわけではありません．
情報が失われるかどうか，というのは，単純に考えると同じ結果を生じる複数の原因がありうるかで判断できます．
例えばモザイクは，平均値が同じだが異なる画素の分布が無数にあるため元の画素分布を知ることは不可能ですが，手ぶれの場合ある手ぶれ写真を生成するカメラの角速度と露光時間の組み合わせはユニークです．したがって，これを正確に把握してその逆関数を掛ければ原理的には元の画像が復活するはずです．
なるほど。って言うほど書かれていることがわかってないので恐縮ですがｗ手ぶれの軌道が重なるところとか想像していました。＜戻せないとか
そうですね。卵焼きから生卵なんて簡単に再生できます。
画像の端っこのほうはどうなるのかしらん
カメラが動いた範囲全体を含む画像を出力すればそこは問題ないかと。
とはいえ時間軸を持つデータは欠落すると思います。カメラの軌跡は間違いなく欠落しますし、画面内で移動した物体も一緒に削られる可能性がありそう。
他の方も挙げてる邪魔者消去フィルタみたいに、周囲のデータからそれっぽく補完じゃないでしょうか。
変数に対して式の数が足りないんじゃないかと思う。単純に考えるために、2画素のモノクロ画像を考える。
それぞれのドットの輝度は、画素1をX、画素2をYとする。この時点で未知数2個。これが手振れでX’とY’となっていたとする。
手振れによって画素1の輝度Xのa分が画素２のYの上に重ね焼きされていた。その場合成り立つ式はX'=(1-a)XY'=(1-a)Y+aX
aも未知数。変数3つに2つの式で、答えが求まるのだろうか。
aをいろいろ変えて変換後の画像を評価して、空間周波数から一番くっきりした画像を正解とするという方式？
それは単純化が悪い。無限画素に単純化して考えてみると分かるよ。
１次元であれば、ボケかた（畳み込み関数）が推定できれば畳み込み定理を使ってFFT２回するだけで元の信号を再現できますよ。別にすごいイノベーションではない。ただ、現実にはノイズが載っているので高周波成分を再現しようとするとすごいノイジーになりますね。というわけで、カクカクとぶれた場合は、原理的には復活可能。実際は、多分、高ダイナミックレンジのRAW画像でしか使い物にならず、多分無いよりましといった程度。
Computer Graphics分野ではモーションブラー [wikipedia.org]を計算して表現したりするけど、これはその逆じゃないかな。画面内で見かけの動きの大きさは奥に行けば小さくなるけどある程度連続はしているから、空間的なものも再現して精度を高めたりしているのではないかと妄想。
> 画面内で見かけの動きの大きさは奥に行けば小さくなるけど手ぶれの場合には、見かけ上のずれは(ほとんど)距離に依らないのでは無いでしょうか?
クレペリン検査の加算結果の行から元の数字の行を推算するようなものなんじゃね？と大妄想。一意に推算可能なものなのか（異なる元の行から同じ加算結果が得られることってないのか）は偉い人に任せる。でもRGB3つのチャンネルがあるから互いに補強しあったりできたりすんの？とかさらに大妄想。
つけ足しちゃうぜ。もしかして画像の縁端部分が大きなカギだったりすんのか？ 妄想しすぎですねすみません。
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海軍に入るくらいなら海賊になった方がいい -- Steven Paul Jobs
いろいろの積み重ね (スコア:2)
不鮮明ながらにポートレートが急にシャンとしたのがなんとなく分かる感じですね…。
周辺の情報から写真の任意のエリアの物を消すフィルタが既にありますけど、その延長線上にあるんでしょうか。
手ぶれの動きによって消えてしまった情報は取り戻せないでしょうから、最初の方の風景写真とかに適用すると一部の人物が居なくなったりするような気がシロウト考えですがしますね。
Re:いろいろの積み重ね (スコア:2)
「手ぶれ」というのは原理的に情報が失われるわけではありません．
情報が失われるかどうか，というのは，単純に考えると同じ結果を
生じる複数の原因がありうるかで判断できます．
例えばモザイクは，平均値が同じだが異なる画素の分布が無数に
あるため元の画素分布を知ることは不可能ですが，手ぶれの場合
ある手ぶれ写真を生成するカメラの角速度と露光時間の組み合わせ
はユニークです．したがって，これを正確に把握してその逆関数を
掛ければ原理的には元の画像が復活するはずです．
Re:いろいろの積み重ね (スコア:2)
なるほど。って言うほど書かれていることがわかってないので恐縮ですがｗ
手ぶれの軌道が重なるところとか想像していました。＜戻せないとか
Re:いろいろの積み重ね (スコア:2)
そうですね。
卵焼きから生卵なんて簡単に再生できます。
Re: (スコア:0)
画像の端っこのほうはどうなるのかしらん
Re: (スコア:0)
カメラが動いた範囲全体を含む画像を出力すればそこは問題ないかと。
とはいえ時間軸を持つデータは欠落すると思います。
カメラの軌跡は間違いなく欠落しますし、画面内で移動した物体も一緒に削られる可能性がありそう。
Re: (スコア:0)
他の方も挙げてる邪魔者消去フィルタみたいに、周囲のデータからそれっぽく補完じゃないでしょうか。
Re: (スコア:0)
変数に対して式の数が足りないんじゃないかと思う。
単純に考えるために、2画素のモノクロ画像を考える。
それぞれのドットの輝度は、画素1をX、画素2をYとする。この時点で未知数2個。これが手振れでX’とY’となっていたとする。
手振れによって画素1の輝度Xのa分が画素２のYの上に重ね焼きされていた。その場合成り立つ式は
X'=(1-a)X
Y'=(1-a)Y+aX
aも未知数。変数3つに2つの式で、答えが求まるのだろうか。
aをいろいろ変えて変換後の画像を評価して、空間周波数から一番くっきりした画像を正解とするという方式？
Re: (スコア:0)
それは単純化が悪い。無限画素に単純化して考えてみると分かるよ。
線状のブレに限る（はず） (スコア:0)
１次元であれば、ボケかた（畳み込み関数）が推定できれば畳み込み定理を使ってFFT２回するだけで元の信号を再現できますよ。別にすごいイノベーションではない。ただ、現実にはノイズが載っているので高周波成分を再現しようとするとすごいノイジーになりますね。というわけで、カクカクとぶれた場合は、原理的には復活可能。実際は、多分、高ダイナミックレンジのRAW画像でしか使い物にならず、多分無いよりましといった程度。
Re:いろいろの積み重ね (スコア:2)
Computer Graphics分野ではモーションブラー [wikipedia.org]を計算して表現したりするけど、これはその逆じゃないかな。
画面内で見かけの動きの大きさは奥に行けば小さくなるけどある程度連続はしているから、空間的なものも再現して精度を高めたりしているのではないかと妄想。
Re:いろいろの積み重ね (スコア:1)
> 画面内で見かけの動きの大きさは奥に行けば小さくなるけど
手ぶれの場合には、見かけ上のずれは(ほとんど)距離に依らないのでは無いでしょうか?
Re:いろいろの積み重ね (スコア:2)
クレペリン検査の加算結果の行から元の数字の行を推算するようなものなんじゃね？と大妄想。
一意に推算可能なものなのか（異なる元の行から同じ加算結果が得られることってないのか）は偉い人に任せる。
でもRGB3つのチャンネルがあるから互いに補強しあったりできたりすんの？とかさらに大妄想。
Re:いろいろの積み重ね (スコア:2)
つけ足しちゃうぜ。もしかして画像の縁端部分が大きなカギだったりすんのか？ 妄想しすぎですねすみません。