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[導(dǎo)讀] 無論是日常的拍攝還是出門旅行拍攝,不可避免地會(huì)在拍攝的時(shí)候遇到一些亂入畫面的干擾因素,影響了畫面整體的美觀。日前,Google 和麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員可能研究出了一個(gè)解決方案:有一種算法,可以從背景

 

無論是日常的拍攝還是出門旅行拍攝,不可避免地會(huì)在拍攝的時(shí)候遇到一些亂入畫面的干擾因素,影響了畫面整體的美觀。日前,Google 和麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員可能研究出了一個(gè)解決方案:有一種算法,可以從背景中將前景分離出來,并刪除令人討厭的障礙物。

該算法的工作原理是,人們?cè)谂恼諘r(shí)并不會(huì)完全穩(wěn)定住手機(jī),拍攝的每一張照片都會(huì)有輕微的移動(dòng),算法會(huì)檢測一系列照片中前景和背景之間的差異,這就像是拍攝全景照片時(shí),相同的部分會(huì)被拼接在一起。

Google 研究科學(xué)家 Michael Rubinstein 表示,該算法背后的基本原理是運(yùn)動(dòng)視差現(xiàn)象,在視覺中離我們更近物體的移動(dòng)速度,比較遠(yuǎn)物體的速度更快。因此,在干擾物距離相機(jī)比較近的場景中,由于拍攝者的輕微移動(dòng),照片前景中干擾物的移動(dòng)會(huì)和背景出現(xiàn)差異。

Rubinstein 表示:“由于前景和背景的移動(dòng)不同,我們就可以使用這些信息來找出不同的圖層,在最后的相片中,我們能通過算法去掉其中的一個(gè)。”

這項(xiàng)研究將會(huì)在晚些時(shí)候發(fā)表,論文中所展示的圖像,大部分都是由 Android 手機(jī)所拍攝,并展示了最初和最后成像之間的顯著差異。在其中一張圖片中,動(dòng)物園中的老虎館外圍有一個(gè)黑色的鐵絲網(wǎng),在最后的成像中鐵絲網(wǎng)完全被刪除了。


而在另一張圖片中,窗戶玻璃所反射出的格仔恤衫在最終的成像中也被刪除了。


MIT 的研究人員及論文的第一作者 Tianfan Xue 表示,除了能夠去除窗戶上的反射和鐵絲網(wǎng)的干擾,該算法還可以糾正窗戶上許多其他不同類型的障礙物,如雨滴或灰塵。這一算法也適用于其他反射面。不過他表示,只有干擾物保持靜止不動(dòng)的時(shí)候,這個(gè)算法就可以刪除它(言外之意就是,如果干擾物是過往的行人或汽車等物體,這一算法就無法發(fā)揮作用)。

Rubinstein 表示,Google 對(duì)這個(gè)算法十分地感興趣,也許最終會(huì)把這項(xiàng)研究變成另一個(gè)相機(jī)功能,就像如今許多智能手機(jī)都有的全景拍攝功能。不過目前還沒有具體的計(jì)劃將其帶到用戶的口袋里。

而在這項(xiàng)功能正式推出之前,仍然有幾個(gè)局限性需要解決。該算法在物體運(yùn)動(dòng)時(shí)無法工作,并且在弱光下表現(xiàn)并不出色。目前,該算法一次性不能處理多個(gè)干擾物。在明年的 Android N(也許吧) 中,是否可以看到這項(xiàng)功能的加入?

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