Unter Deblurring versteht man einen Algorithmus, der versucht aus einem verwackelten Bild die Bewegungsunschärfe, die durch die Kamerabewegung entstanden ist, herauszurechnen. Und wie schon so oft in der jüngeren Vergangenheit empfehlen sich auch für diese Aufgabe neuerdings neuronale Netze.
Ein aktuelles Paper beschreibt einen Stand der Technik unter dem Working Title “DeblurGAN”. Zum selbst ausprobieren stellen die Autoren auch den Sourcecode als Pytorch-Projekt auf GitHub zur freien Verfügung. Außerdem präsentieren sie eine clevere Idee, um die Qualität des Deblurrings auch mathematisch erfassen zu können. (Nämlich mit wie hoher Sicherheit eine KI im berechneten Bild Objekte klassifizieren kann).
// Top-News auf einen Blick:
- Blackmagic DaVinci Resolve 20 Beta 2 bringt neue Funktionen und Bugfixes
- Blackmagic Camera for Android 2.1 bringt neue Features
- Neuer superschneller PoX Flash-Speicher könnte DRAM und SSDs ersetzen
- Achtung: Verpixelte Videos können wieder kenntlich gemacht werden
- KI-generierte Fake-Trailer: Wie Hollywood an der Irreführung der Zuschauer ...
- Beleuchtung für Foto und Video lernen mit kostenlosem Tool von Google
Die Ergebnisse sind dabei nicht immer perfekt, aber ein weiteres mal beeindruckend. Es ist davon auszugehen, dass Deblurring in naher Zukunft zu einem Standard-Algorithmus in der Videobearbeitung aufsteigen wird. Auch das Motion Tracking im allgemeinen dürften durch das Deblurring in Zukunft stark aufgewertet werden. Denn bislang zerstört ein starker Motion-Blur durch eine zu schnelle Kamerabewegung in der Regel den gesamten Take. Sollte dieser in Zukunft leicht und authentisch zu eliminieren sein, kann man vielleicht bald wirklich das Stativ bedenkenlos zu Hause lassen...
