إعادة تشكيل حركة غير مرئية فعالة في العالم الحقيقي عبر تجزئة بكسلات الضبابية

بفضل التطورات الحديثة في تقنية الكاميرات المحمولة، أصبح من الممكن التقاط صور عالية الدقة، مثل الصور بجودة 4K، مما أدى إلى زيادة الطلب على نماذج فعالة لتصحيح الضبابية الناتجة عن حركة كبيرة. في هذا البحث، نكتشف أن أخطاء البقية الصورية، أي الفروق بين البكسلات الضبابية والواضحة، يمكن تصنيفها إلى فئات معينة وفقًا لنوع الضبابية الناتجة عن الحركة ودرجة تعقيد البكسلات المجاورة. مستوحين من هذا الاكتشاف، نقوم بتفكيك مهمة تصحيح الضبابية (المهمة الانحدارية) إلى مهامتين: تجزئة البكسلات الضبابية (تصنيف البكسلات حسب نوع الضبابية على مستوى البكسل)، وتحويل القيم المنفصلة إلى مستمرة (انحدار باستخدام خريطة تصنيف الضبابية). وبشكل خاص، نُنتج أخطاء البقية الصورية المُجزأة من خلال تحديد البكسلات الضبابية، ثم نحولها إلى شكل مستمر، وهو ما يُعد أكثر كفاءة حسابيًا من حل المشكلة الانحدارية الأصلية بشكل مباشر باستخدام قيم مستمرة. وجدنا هنا أن نتيجة التجزئة، أي خريطة تقسيم الضبابية، تُظهر تشابهًا بصريًا ملحوظًا مع أخطاء البقية الصورية. وبنتيجة ذلك، تُظهر نموذجنا الفعّال أداءً مماثلًا للأساليب الرائدة في المعايير الواقعية، مع أن طريقة عملنا تكون حتى 10 مرات أكثر كفاءة من الناحية الحسابية.