论文速览:Automatic Flare Spot Artifact Detection and Removal in Photographs

强光处会出现耀斑伪影,耀斑伪影问题常常出现在手机拍照中,由于镜头设计的缺陷,强光伪影很难从镜头模组设计上去除(iphone12promax的夜间伪影尤为强烈,基本导致拍摄画面不可用),于是耀斑伪影问题交给计算摄影来解决。

这篇博客介绍论文 : 照片中耀斑伪影的自动检测和去除 Automatic Flare Spot Artifact Detection and Removal in Photographs 。2019年 Journal of Mathematical Imaging and Vision。

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论文速览:Optical Flow Estimation from a Single Motion-blurred Image

AAAI 2021接收论文,使用单帧模糊图像估计光流。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.02996v1.pdf

论文主要有三个贡献:一是首次实现通过单帧运动模糊图像估计光流和运动,二是从视频序列中生成运动模糊图像和groundtruth来训练网络,三是将结果用于运动模糊去除和运动目标分割。

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从RNN到Seq2Seq

循环神经网络RNN结构被广泛应用与NPL领域,在机器翻译、语音识别、文字识别等方向大放异彩。后来RNN产生了多种变种,其中Seq2Seq结构和Attention机制被证明在语义理解方面有很大的增益。博主也很久没有碰过这块内容了,简单的摘抄和拼凑,权当复习笔记了 0.0

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曝光图像融合算法之DeepFuse

曝光图像融合通常的应用场景是HDR,传统的图像融合算法分为两类,一类是像素级的图像融合,通过将图像不同频段分离,在像素层及进行融合,另一类是基于变换域的方法,把图像变换到频率、小波域进行图像融合,最后再反变换回来,有些类似于同态滤波的形式。博主之前介绍过Mertens Exposure Fusion、Pyramid Blending、Possion Blending等都是经典的传统图像融合算法。

传统图像融合算法在融合曝光程度差异小的图像时非常有效,但是图像之间曝光差异程度大的时候融合结果就会出现瑕疵,事实上极端曝光情况下的图像融合具有非常大的挑战,这篇博客介绍一种基于无监督的图片融合算法DeepFuse,看名字就知道这是一种CNN的算法实现。

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使用word发布wordpress博客

WordPress后台古腾堡编辑器越更新越用不习惯,加之博主最近网络变差之后,就一直寻求wordpress本地编辑博客的工具,之前一直使用windows live writer,WLW用起来挺顺手的,事实上windows live系列软件即使多年不更新,依然好用,只是偶尔换一台计算机就需要安装下软件,有时候临时使用本地编辑器编辑博客,最近突然发现,word也可以很轻松的把内容发布到博客,写一篇随笔。

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