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加入运动模糊(Motion Blur)与去除运动模糊(Demotion Blur)

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简介：
本项目专注于研究和实现两种图形处理技术：运动模糊用于增加动态效果的真实感；去运动模糊则致力于提升快速移动物体在高速动作场景下的清晰度。 图像运动模糊与去运动模糊的OpenCV实现，在Linux版本下进行开发，包括函数的具体实现、测试代码以及演示示例（demo）及其结果展示。

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  • 加入运动模糊(Motion Blur)与去除运动模糊(Demotion Blur)
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    本项目专注于研究和实现两种图形处理技术：运动模糊用于增加动态效果的真实感；去运动模糊则致力于提升快速移动物体在高速动作场景下的清晰度。 图像运动模糊与去运动模糊的OpenCV实现，在Linux版本下进行开发，包括函数的具体实现、测试代码以及演示示例（demo）及其结果展示。
     
  • 快速运动模糊：Mobile URP VR AR LWRP 1.2 Fast Motion Blur
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    快速运动模糊是针对Mobile URP、VR、AR及LWRP 1.2设计的一种高效渲染技术，显著提升动态场景中的视觉清晰度与流畅性。 支持 Unity 2017.1.0f 版本以上的版本。 LWRP（Lightweight Render Pipeline）仅适用于 Unity 2019.1.0f1 及以上版本。 URP（Universal Render Pipeline）仅适用于 Unity 2019.3.0f3 及以上版本。 VR 支持单次传递和多次传递渲染。 请注意，运动模糊效果应用于相机上，但某些对象可以从该效果中排除出来。 这是市场上最快的解决方案之一。此包包含用于在屏幕上应用运动模糊的着色器，并且特别针对移动设备进行了优化以确保最佳性能与帧率表现。经过了低端移动设备 Meizu M2 Note 的加载场景测试来进一步提升其效率和流畅度。 快速运动模糊 - 这是 Asset Store 中最快的相机运动模糊解决方案之一，经过完全优化，在适当设置下可以在低端移动设备上实现 45-55 FPS 的运行效果。 所有这些测试均在包含以下内容的 Meizu M2 Note 设备上进行： 101 种不同的游戏对象， 使用了 101 种材质， 一个定向光源（实时）， 场景内共有约 45k 多边形。
     
  • 09179862_deblur_去除运动模糊_
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    本项目致力于研究和开发图像去运动模糊技术，通过先进的算法处理，恢复清晰度高的图片，改善因物体或相机移动导致的画面模糊问题。 拍摄照片时如果物体产生运动会导致照片模糊，而使用该程序可以有效去除这种模糊效果。
     
  • 运动除模糊
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    运动除模糊是一套提升摄影技术的文章或教程系列，专注于通过调整快门速度、ISO和光圈等技巧来捕捉清晰无瑕的动作瞬间。适合所有级别的摄影师阅读实践。 在图像处理领域，运动去模糊是一项关键的技术，用于恢复由于物体或相机的移动导致的模糊图像。这项技术提高了摄影、视频分析及自动驾驶等多个领域的图像清晰度。 描述中的“世界一流的运动去模糊代码”表明这是基于贾佳亚教授研究工作的高质量实现。作为计算机视觉领域的知名专家，他的工作对这一领域产生了深远的影响。该段落暗示了此代码可能包含创新的算法和先进的技术，例如有效的运动补偿策略与去模糊方法。 标签包括“运动去模糊”，即我们的主要讨论主题；“核估计”是指在确定造成图像模糊的具体原因时所使用的技术，用于识别导致图像失真的成像核（也称为模糊掩模）；而“反盲卷积”则是指一种常用的去模糊算法，其中通过估算未知的模糊核并进行逆向处理来恢复清晰度。 文件RobustMotionDeblur_CPU表明这是一个专为CPU设计的运动去模糊实现。鲁棒性一词可能意味着该算法在应对各种复杂情况时仍能保持良好的性能。 一个典型的运动去模糊过程通常包括以下步骤： 1. **建立模糊模型**：描述图像因物体或相机移动而变模糊的过程，这需要创建一个数学模型，并包含表示这种移动的核函数。 2. **估计核**：在没有确切了解造成模糊的原因时，通过分析图像来估算它。这种方法可能涉及使用先验知识或者迭代优化技术以提高准确性。 3. **反卷积处理**：一旦确定了模糊核，则可以通过反向操作去除模糊效果。然而直接执行这一过程可能会放大噪声，因此需要采用稳定的方法如迭代反卷积或结合平滑滤波器来减少这种影响。 4. **图像恢复与优化**：通过进一步的后处理步骤（例如去噪和锐化）提高最终输出的质量。 贾佳亚教授的研究很可能提出了一种新的方法或者改进了现有的反盲卷积算法，使得在运动去模糊过程中能够更准确地估计模糊核，并且可以有效地去除模糊效果同时保留图像细节信息。 RobustMotionDeblur_CPU文件可能包含整个流程的源代码实现情况，包括核心的去模糊算法、用于估算核函数的功能以及针对CPU计算环境进行优化的部分。对于那些希望深入了解这项技术或在其项目中应用它的人来说，这个资源是非常宝贵的。通过学习和研究这些代码，人们可以了解先进的运动去模糊算法的工作原理，并且知道如何在实际问题中加以运用。
     
  • 去除运动模糊的代码
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    本项目提供了一套有效的算法和源代码，用于在图像处理中去除或减少由于快速移动物体或相机抖动造成的运动模糊效应。适合计算机视觉与图像处理的研究者和技术爱好者使用。 在图像处理领域内，运动模糊是一个常见问题，在拍摄快速移动物体或相机自身有位移的情况下尤为明显。这种现象会导致图像细节的丢失，并影响视觉效果。本段落将详细介绍一种基于投影法的运动模糊去除技术，并探讨如何使用C++编程语言来实现这一算法。 该方法的核心是通过逆向执行导致图像变得模糊的空间变换（例如，投影）以恢复出清晰图像。这种方法的关键在于准确估计引起这种失真的几何矩阵。为了理解这项技术的基础原理，我们需要先了解运动模糊模型：当物体或相机移动时，在它们的行进路径上形成的像素点会被拉伸成线性图案。 在C++程序中实现这一过程的第一步是读取并预处理图像（例如灰度化和直方图均衡），以增强对比度。然后，使用边缘检测算法如Canny、Sobel或Prewitt来定位这些线条状的模糊区域，从而确定运动的方向与长度。 接下来需要分析边缘信息，并计算出主要方向及相应的线性参数，这通常涉及到角度估计以及直线拟合技术的应用。例如，可以采用RANSAC（随机采样一致性）算法去除干扰噪声并找到代表大部分边界的最佳直线模型。 一旦获得这些关键的模糊特性后，则可以根据它们来构造投影矩阵，并利用逆向变换公式对图像进行处理以消除运动模糊效果。此步骤中，OpenCV库中的线性代数函数可以提供必要的计算支持。 在实践中，可能还需要采用迭代反投影法等优化策略进一步提高去模糊的质量。这种方法通过多次执行正向和逆向的投影操作逐渐逼近理想结果，并依据预定条件（如达到最大迭代次数或图像质量指标）停止运算过程。 最后，本段落提到的一个名为“ProjectiveDeblur”的文件很可能包含了上述所有步骤的具体实现代码。阅读并理解这段源码有助于深入学习运动模糊去除的技术细节及其应用价值，同时也能为自己的项目提供实用工具和灵感。 总的来说，基于投影法的运动模糊消除技术是一种强大的图像恢复手段，它依赖于对失真机制的理解以及精确的空间变换操作。通过使用C++语言实现这一过程，可以将理论知识转化为有效的算法，并改善因物体或相机移动造成的模糊现象。对于从事计算机视觉、图像处理等相关领域的工作人士来说掌握这项技能具有很高的实用价值。
     
  • 快速去模糊_v0_1_1.zip_运动去模糊_快速去模糊_fast_deblurring
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    快速去模糊_v0_1_1是一款针对图像处理的应用程序，专为运动去模糊设计。它采用先进的算法，能够迅速提升图片清晰度，恢复细节，操作简便快捷。 2009年Sunghyun Cho在ACM会议上发表了关于快速运动去模糊的研究成果。
     
  • WPF 实时模糊效果（Live Blur）
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    实时模糊效果(Live Blur)是利用WPF技术实现的一种动态图像处理功能，能够让用户界面中的元素在运行时呈现出柔和、虚化的视觉效果，提升用户体验。 在WPF中实现实时毛玻璃效果是一项有趣的技术挑战。通过使用视觉特效或特定的控件库，可以创建出吸引人的用户界面元素。为了实现实时模糊（live blur）功能，开发人员通常需要深入了解WPF中的渲染管道和性能优化技巧。这包括探索如何高效地处理图像模糊而不牺牲应用程序的整体响应性。 一种常见的方法是利用HwndSource来获取屏幕截图并应用高斯模糊算法。这种方法虽然有效但可能会影响应用的帧率。另一种更现代的方法是使用Direct2D集成到WPF，它提供了更好的性能和灵活性，以便实现复杂的视觉效果如实时毛玻璃效果。 开发人员还可以考虑第三方库或自定义控件来简化这一过程，并且确保在选择任何解决方案时都考虑到跨平台兼容性和维护性问题。
     
  • 自适应去除运动模糊的代码
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    本项目提供了一套高效的算法代码，用于智能识别并修正图像中的运动模糊问题，适用于多种场景和应用需求。 在图像处理领域，运动模糊是一个常见的问题，在摄影或视频拍摄过程中尤为突出。由于相机抖动或者被摄物体的移动，会导致照片出现不同程度的模糊现象。自适应消除运动模糊的技术提供了一种解决方案，利用盲卷积算法来恢复清晰度。 产生运动模糊的主要原因是曝光时间过长或被摄物快速移动导致像素点在感光面上形成线段而非单一焦点。传统方法通常需要已知具体的模糊核才能进行处理，但在实际情况中这一信息往往难以获取，因此引入了盲卷积的概念。 盲卷积是一种无监督的图像恢复技术，它假设原始清晰图像与被模糊后的图像之间存在一个未知的数学关系，并且这种模糊是由一个未明确定义的模糊核引起的。在Matlab编程环境中，算法的目标是估计出这个模糊核并反向应用以恢复原图。该过程通常涉及到复杂的优化问题和迭代方法，如梯度下降法、共轭梯度法或Levenberg-Marquardt算法等。 作为一款强大的数值计算与数据可视化工具，Matlab非常适合用于图像处理及计算机视觉的研究工作。在这个项目中，可能使用了Matlab的图像处理工具箱来实现盲卷积技术，包括但不限于：模糊图象读取、预处理步骤（如灰度化和归一化）、卷积运算、反向卷积以及损失函数计算等。 具体来说： 1. **输入与预备**：加载并可能对模糊图片进行一些基础的图像调整。 2. **初始设定**：提供一个初步估计的模糊核，可以是高斯滤波器或其他简单形式。 3. **迭代修正**：利用当前估算出的模糊核计算预测图，并通过比较原始和预测图来评估误差（如均方差）。 4. **优化流程**：依据损失函数的方向调整模糊核参数直到满足预定标准，采用的方法可以是梯度下降等技术。 5. **结束条件**：当达到预设的最大迭代次数或改进程度不再明显时停止计算，并输出最终的清晰图像结果。 6. **后期处理**：可能包括对恢复后的图片进行额外的优化工作如去噪和对比度提升，以改善视觉效果。 这样的代码实现为解决相机抖动引起的运动模糊问题提供了一个有效工具。尽管这些技术在实践中非常有用，但同时也需要考虑到计算资源的需求以及对于极端复杂情况下的限制性表现。
     
  • Blur-Java：用Java实现的高斯模糊
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    Blur-Java是一款利用Java语言开发的图像处理工具，专注于提供高效的高斯模糊算法，适用于需要进行图片美化或隐私保护的应用场景。 # 高斯模糊演示（Java） 此代码库包含使用高斯模糊来压缩图像的示例程序。 图像被缩小至200x200像素，并应用了高斯模糊效果。 这种技术最适合通过移动网络传输预览图片，以减少数据量并加快加载速度。 ### 输入 - 高度：3264 像素 - 宽度：2448 像素 - 文件大小：1.2 MB ### 输出 - 高度：200 像素 - 宽度：200 像素 - 文件大小：4 KB ## 使用方法 ```shell git clone 项目仓库地址 # 克隆代码库 cd 项目目录 gradle fatjar # 构建 jar 包 cd build/libs java -jar blur-java-1.0.jar # 运行程序 ```
     
  • 去除运动模糊——使用维纳滤波方法
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    本文章介绍了一种利用维纳滤波技术来消除图像中的运动模糊问题的方法。通过理论分析和实验验证相结合的方式，详细阐述了如何有效应用该算法，为图像处理领域提供了新的解决方案。 本资源包含了用于去除运动模糊的Matlab源码及测试图，并采用了经典的维纳滤波方法。