Los objetos borrosos ocurren con frecuencia en escenas donde la cámara se está moviendo. Esto hace que los contornos de los objetos no se vean claramente o bien que toda la imagen aparezca borrosa, como desenfocada. En algunos casos las imágenes borrosas por movimiento podrían ser usadas para indicar la velocidad del sujeto fotografiado o para separarla del fondo de la imagen.
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“El efecto de imagen borrosa por movimiento da pistas valiosas para entender el contexto de una imagen“, dicen Tim Brooks y Jonathan Barron. Los investigadores escribieron en el artículo correspondient: “Dada una sola imagen conteniendo objetos borrosos, uno puede estimar la dirección relativa y la magnitud de la escena al ver cuanto ha afectado el desenfoque observado. Este movimiento puede tener significado semántico o puede ser usado para quitarle lo borrosa a la imagen a través de un algoritmo para sintetizarlo en una imagen más clara y precisa”.

Investigaciones recientes hablan del uso de algoritmos de aprendizaje profundo para quitar las imágenes borrosas con movimiento de una foto o bien, inferir la dinámica del movimiento dada una escena. Para entrenar a estos algoritmos, sin embargo, los investigadores necesitan una gran cantidad de datos, los cuales se generan típicamente generando una imagen borrosa de manera sintética en cada escena. En última instancia, la extensión de los algoritmos de aprendizaje profundo pueden quitar lo borroso en los objetos por el movimiento y en gran medida, usar los datos que le dan realismo …