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任何相机都可以捕捉超快动作

诸如水滴撞到地面或气球爆炸之类的东西的超高速视频很吸引人,但是它们需要一台价格高昂的摄像机才能将其呈现为慢动作-还是?计算摄影会是您唯一需要的额外工具吗?

就在您认为计算摄影没有什么令人惊奇的新功能时,法国洛桑联邦理工学院的一支团队证明,一台相当普通的相机可以捕捉高速视频,因此任何人都可以成为慢动作的家伙。

这怎么可能?

简单的答案是,模糊位才是重要因素。

当您拍摄快速移动的视频时,它会在相机拍摄到一帧时改变其位置。正是这种位置变化导致与标准相机拍摄的快速移动物体相关的模糊。有时,模糊足以产生艺术图像,但它还包含有关事物运动方式的信息。为了提取这些信息,算法必须先了解对象的外观,然后再开始移动和模糊。因此,第一步是对静止的物体拍照,以便可以看到将要创建模糊的所有组件。通过这种算法,算法可以使用模糊来创建中间清晰的帧,如果相机的帧率足够高,则可能会捕获到这些中间的帧。这确实会降低图像的颜色深度,因为灰色阴影会映射为运动。

我们将颜色分辨率换成时间分辨率。您可以在本文摘录的插图中看到总体思路:

快速相机

如果您有一个黑色,三角形,快速移动的对象A,则捕获的图像将像B中那样是一个模糊的三角形。如果将图像阈值设置为逐渐增加的灰度,则结果为C,这是您将拥有的一组中间帧如果您有一台高速相机,那就可以了。

不幸的是,结果比艺术的哇声更具有科学意义。这是水滴在表面上:

该技术已通过真正的高速相机进行了检查,并且可以正常工作。如果您需要记录本质上是二进制的高速事件,那么这是一种低成本的方法。

我们可以做得更好吗?

我的猜测是,模糊图像中的信息多于提取的信息。也许是更复杂的时间反卷积?这是神经网络的另一项工作吗?也许神经网络可以梦想中间框架?

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