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不鮮明ながらにポートレートが急にシャンとしたのがなんとなく分かる感じですね…。周辺の情報から写真の任意のエリアの物を消すフィルタが既にありますけど、その延長線上にあるんでしょうか。
手ぶれの動きによって消えてしまった情報は取り戻せないでしょうから、最初の方の風景写真とかに適用すると一部の人物が居なくなったりするような気がシロウト考えですがしますね。
「手ぶれ」というのは原理的に情報が失われるわけではありません．
情報が失われるかどうか，というのは，単純に考えると同じ結果を生じる複数の原因がありうるかで判断できます．
例えばモザイクは，平均値が同じだが異なる画素の分布が無数にあるため元の画素分布を知ることは不可能ですが，手ぶれの場合ある手ぶれ写真を生成するカメラの角速度と露光時間の組み合わせはユニークです．したがって，これを正確に把握してその逆関数を掛ければ原理的には元の画像が復活するはずです．
１次元であれば、ボケかた（畳み込み関数）が推定できれば畳み込み定理を使ってFFT２回するだけで元の信号を再現できますよ。別にすごいイノベーションではない。ただ、現実にはノイズが載っているので高周波成分を再現しようとするとすごいノイジーになりますね。というわけで、カクカクとぶれた場合は、原理的には復活可能。実際は、多分、高ダイナミックレンジのRAW画像でしか使い物にならず、多分無いよりましといった程度。
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犯人は巨人ファンでA型で眼鏡をかけている -- あるハッカー
いろいろの積み重ね (スコア:2)
不鮮明ながらにポートレートが急にシャンとしたのがなんとなく分かる感じですね…。
周辺の情報から写真の任意のエリアの物を消すフィルタが既にありますけど、その延長線上にあるんでしょうか。
手ぶれの動きによって消えてしまった情報は取り戻せないでしょうから、最初の方の風景写真とかに適用すると一部の人物が居なくなったりするような気がシロウト考えですがしますね。
Re: (スコア:2)
「手ぶれ」というのは原理的に情報が失われるわけではありません．
情報が失われるかどうか，というのは，単純に考えると同じ結果を
生じる複数の原因がありうるかで判断できます．
例えばモザイクは，平均値が同じだが異なる画素の分布が無数に
あるため元の画素分布を知ることは不可能ですが，手ぶれの場合
ある手ぶれ写真を生成するカメラの角速度と露光時間の組み合わせ
はユニークです．したがって，これを正確に把握してその逆関数を
掛ければ原理的には元の画像が復活するはずです．
線状のブレに限る（はず） (スコア:0)
１次元であれば、ボケかた（畳み込み関数）が推定できれば畳み込み定理を使ってFFT２回するだけで元の信号を再現できますよ。別にすごいイノベーションではない。ただ、現実にはノイズが載っているので高周波成分を再現しようとするとすごいノイジーになりますね。というわけで、カクカクとぶれた場合は、原理的には復活可能。実際は、多分、高ダイナミックレンジのRAW画像でしか使い物にならず、多分無いよりましといった程度。