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画像からモーションブラーを除去する一般的に受け入れられている方法はありますか。簡単な場合、動きは直線で発生すると仮定できます。モーション推定とデコンボリューションで構成される2つの部分のプロセスだと思いますが、実際にはどのように行われますか？

23 image-processing  blur 

私は8次のIIRフィルターを実装しようとしていますが、これまで読んだすべてのアプリケーションノートと教科書には、2次のセクションとして2を超える次数のフィルターを実装するのが最善であると書かれています。tf2sosMATLABで2次セクションの係数を取得するために使用しましたが、予想どおり、4 2次セクションの6x4係数が得られました。SOSとして実装する前は、8次フィルターには7つの以前のサンプル値を保存する必要がありました（および出力値も）。ここで、2次セクションとして実装するとき、フローが入力から出力までどのように機能するか、2つの前のサンプル値のみを保存する必要がありますか？または、最初のフィルターの出力はx_in2番目のフィルターのように送られますか？

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GLSLにガウスぼかしフラグメントシェーダーを実装しました。私はそのすべての背後にある主要な概念を理解しています：畳み込み、線形性を使用したxとyの分離、半径を増やすための複数のパス... まだいくつか質問があります： シグマと半径の関係は何ですか？ シグマは半径に相当することを読みましたが、シグマがピクセルでどのように表現されるかわかりません。または、「半径」は単なるピクセルの名前ではなく、シグマの名前ですか？ シグマを選択するにはどうすればよいですか？ シグマを増やすために複数のパスを使用することを考慮して、所定のパスで必要なシグマを取得するために適切なシグマを選択するにはどうすればよいですか？結果のシグマがシグマの平方和の平方根に等しく、シグマが半径に等しい場合、希望する半径を取得する簡単な方法は何ですか？ カーネルの適切なサイズはどのくらいですか？また、シグマとどのように関連していますか？ ほとんどの実装が5x5カーネルを使用するのを見てきました。これはおそらく、適切な品質の高速実装に適した選択肢ですが、別のカーネルサイズを選択する別の理由はありますか？シグマはカーネルサイズとどのように関連していますか？私のカーネルの外の係数が無視でき、正規化されるように、最良のシグマを見つける必要がありますか？

18 image-processing  gaussian  blur 

携帯電話のカメラで撮った画像の一部に焦点を当て、顔などと言います。私が知りたいのは-およそ-どこに焦点が当てられているかです。たとえば、フォーカスされた領域の周囲の境界ボックス。例：

10 image-processing  opencv  blur 

私はいくつかのデコンボリューション技術を研究しています、以下のようなモーションブラーを取り除くために： リチャードソンルーシー ウィーナー どちらを使用するかの長所/短所はありますか？ たとえば、Richardson-Lucyテクニックの長所と短所はどれですか。

8 image-processing  deconvolution  inverse-problem  blur  motion