前言1.什么是运动模糊在用摄像机获取景物图像时,如果在相机曝光期间景物和摄像机之间存在相对运动,例如用照相机拍摄快速运动的物体,或者从行驶中的汽车上拍摄外面静止不动的景物时,拍得的照片都可能存在模糊的现象,这种由于相对运动造成图像模糊现象就是运动模糊。2.运动模糊的图形修复的重要性运动模糊在我们生活中很常见,例如在高速行驶的火车和汽车中拍摄窗外景色,拍摄高速运动的物体,等都有可能出现这种现象。因此            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是运动模糊?-What is Motion Blur?维基百科将运动模糊定义为:运动模糊是在照片或序列帧中移动物体的明显拖尾,例如电影或动画。由于快速移动或长时间曝光,在记录单次曝光期间记录的图像发生变化时,会出现这种情况。当我们使用相机拍摄图像时,快门打开,传感器捕获图像,然后快门再次关闭。快门打开的时间越长,传感器捕获的光线就越多。但是,将快门打开更长时间同时意味着拍摄的图像可能会改变。想            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            introduce主流方法两种消除运动模糊的技术,一个叫做Coded Exposure Photography(编码曝光),确切的说是一种利用了Flutter Shutter(震颤快门)的编码曝光技术。多用于全局模糊。 另外一种则是Motion Invariant Photography(运动不变摄影)。多用于局部运动物体模糊。运动模糊的基本模型一个典型的场景,这里面背景和部分物体是固定的,但有一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言利用OpenCV的v2.getPerspectiveTransform()、cv2.warpPerspective()函数,实现图片的鸟瞰转换。   OpenCV 和 Python版本满足:Python 2.7/Python 3.4+ 和 OpenCV 2.4.X/OpenCV 3.0+.   代码地址:https://github.com/wangwangwang97/GitProject/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            def motion_blur(img, degree=10, angle=20):    image = img.copy()    # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵, degree越大,模糊程度越高    M = cv2.getRotationMat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            主要讲解了 OpenCV 的各种开发环境的配置,其中以Sublime 作为主要的配置环境的介绍,这里我们主要使用 VScode 进行开发。第二章 图像及视频的基本操作图像基本类库 Mat 的基本操作Mat 的基本操作:- Mat::row 、Mat::col 
        - Mat::rowRange 、Mat::colRange
        - Mat::clone 、Mat::cop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            不使用opencv的库函数,完全运用numpy和线性代数知识,我们能在多大程度上处理图像呢多通道转单通道可以使用(r,g,b)=(1/3,1/3,1/3)来转换也可以使用(r,g,b)=(0.299,0.587,0.114)来转换原图(pixiv id:490219):两种转换方式结果对比亮度、对比度x为像素矩阵1为全1矩阵a越大,对比度越高b越大亮度越高不同的a(0、0.4、0.8、1.2、1.            
                
         
            
            
            
            //
//#include "StdAfx.h"
#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <ctype.h>
usin            
                
         
            
            
            
            6. motion_deblur_filter.cpp通过Wiener滤波器恢复运动模糊图像(参数难调)您将学习如何使用维纳滤波器恢复具有运动模糊失真的图像/**
* @brief 学习如何使用Wiener滤波器恢复运动模糊失真的图像。
* @author 混沌鱼, karpushin@ngs.ru, https://github.com/VladKarpushin
*/
#includ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Opencv官网的这个例子是利用源图和场景中的匹配特征点估计出单应性矩阵(Homography Matrix),然后利用这个矩阵将模板投影在场景中(也即图中的那个绿色方框),可以看到对于遮挡情况也可以做识别。 两个不同视角的图像上的点对的homogeneous coordinate可以用一个射影变换(projective transformation)表述,即:x1 =H*x2,“Hom            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Goal在本教程中,您将学习:运动模糊图像(motion blur image)的 PSF 是什么如何恢复运动模糊图像restore a motion blur imageTheory对于退化图像模型理论(degradation image model theory)和 Wiener 滤波器理论( Wiener filter theory ),您可以参考教程 Out-of-fo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            通过后处理我们可以实现效果很好的运动模糊效果,但是怎耐性能却吃不消,于是,让我们变通一下,换个思路来实现另一种风情的运动模糊。实现思路 通过在顶点着色器中对顶点进行偏移,加上适当的噪波来实现随机性。对象在移动的时候,利用脚本实时更新偏移参数来实现最终的效果。顶点着色器部分(一)顶点着色器是本效果的核心实现,所以我们先来看下顶点着色器中的逐步分解与实现。首先呢,我们建一个默认的Unlit            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-11 12:48:25
                            
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            论文##开源代码# Detecting Line Segments in Motion-blurred Images with Events论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.07365作者单位:武汉大学开源代码:https://levenberg.github.io/FE-LSD/使线段检测器在运动模糊下更可靠是视觉 SLAM 和 3D 重建等实际应用中最重要的挑战之            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-04 18:43:58
                            
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            Unity Shader 学习笔记(23) 运动模糊参考书籍:《Unity Shader 入门精要》运动模糊两种常见方法:积累缓存(accumulation buffer),混合连续多张图像。即需要同一帧里渲染多次场景,性能消耗较大。速度缓存(velocity buffer),存储各个像素当前移动速度,利用该值判断模糊方向和大小,但曲线运动较大时会出现错误。积累缓存保持之前渲染结果不断叠加混合,模            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-01-27 19:38:02
                            
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            今天说一下运动模糊的制作好了,我采用的引擎是ogre+ode,已经有人把ogreode做好了,而且还做了一个汽车可以在里面跑,可是那个汽车竟然没有运动模糊,而且那个汽车跑的也实在太慢了,我看来要想办法加入点东西才行。先说下运动模糊的原理,其实我也是边看边说,呵呵,先说一下最基础的运动模糊,就是dx里面那个例子的。首先,运动模糊属于全屏特效,所以肯定要创建一个和屏幕大小一样的渲染目标。然后,再创建二            
                
         
            
            
            
            1.介绍30的游戏来说。但是,在已有的游戏引擎加入运动模糊是具有挑战性的,因为大多数运动模糊技术需要重新渲染场景,以产生基于每个像素的速度缓冲。这种多轮渲染的方法是具有限制性的:许多应用程序在将场景多次送往图形管线时,并不能保持原有的帧速。1280*720或者更大的帧缓存上使用多个渲染目标。  在这章中,我们将介绍一项使用深度缓冲作为纹理输入到片段着色器程序来生成场景速度映射图的技术。片段着色器程            
                
         
            
            
            
            # 使用 Python 实现运动模糊的完整指南
在图像处理领域,运动模糊是一种有趣的效果,它模拟了在拍照时物体运动的模糊效果。在本教程中,我们将从零开始学习如何在 Python 中实现运动模糊。下面是我们要遵循的步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述                 |
|------|----------------------|
| 1    | 导入必要的库            
                
         
            
            
            
            维纳滤波—deconvwnr函数利用维纳滤波器来对图像模糊修复function image_restoration_deconvwnr()
    %Read image
    I = im2double(imread('lena.tif'));
    I=rgb2gray(I);
    figure,subplot(2,3,1),imshow(I);
    title('Original            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介   在接触过的qcom和mtk平台中,camera调试软件和流程基本都是大同小异。所以查了点资料,然后模仿这些软件,自己练习写了下最开始的
两步:暗电流和len shading补偿。 基本原理产生原因   在camera模组中,会因为sensor本身的暗电流,从而对图像参数噪声。同时也会因为模组镜头的原因,导致拍摄照片的亮度,中间亮而四周相对较暗。
所以在模组工作中,我们需要对模组做暗电流的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MATLAB在图像复原中的应用研究摘 要:图像复原是图象处理的一个重要课题。图像复原也称图象恢复,是图象处理中的一大类技术。它的主要目的是改善给定的图像质量。当给定了一幅退化了的或者受到噪声污染了的图像后,利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复原有图像是复原处理的基本过程。可能的退化有光学系统中的衍射,传感器非线性畸变,光学系统的像差,摄影胶片的非线性,大气湍流的扰动效应,图像运动造成的模糊及几何            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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