کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6939712 | 1449972 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Learn to model blurry motion via directional similarity and filtering
ترجمه فارسی عنوان
یاد بگیرید برای مدل سازی حرکت تار و خیز از طریق شباهت جهت گیری و فیلتر کردن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
It is difficult to recover the motion field from a real-world footage given a mixture of camera shake and other photometric effects. In this paper we propose a hybrid framework by interleaving a Convolutional Neural Network (CNN) and a traditional optical flow energy. We first conduct a CNN architecture using a novel learnable directional filtering layer. Such layer encodes the angle and distance similarity matrix between blur and camera motion, which is able to enhance the blur features of the camera-shake footages. The proposed CNNs are then integrated into an iterative optical flow framework, which enable the capability of modeling and solving both the blind deconvolution and the optical flow estimation problems simultaneously. Our framework is trained end-to-end on a synthetic dataset and yields competitive precision and performance against the state-of-the-art approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 75, March 2018, Pages 327-338
Journal: Pattern Recognition - Volume 75, March 2018, Pages 327-338
نویسندگان
Wenbin Li, Da Chen, Zhihan Lv, Yan Yan, Darren Cosker,