Jitter Removal in Image and Sequence

去除重影（消抖）

在《jitter removal images and video sequences Using robust decision Based Adaptive spatio temporal median Algorithm》文章中，（为什么这篇文章要记录一下，之前看的100多篇都没记录，我觉得还是记录一下印象更深刻）他们提出了一种比较特别的方法：a detail preserving median based filter for jitter artifacts detection and removal,或者叫做 decision based adaptive spatio temporal median algorithm. 我靠，这么长的名字。然后全篇看完，以及我看到最后那几个公式，居然是直接截图拷过去的，再搜了一下会议名字ICINA（超级无敌大水货，实际上是好像没有什么介绍）

重影也就是你看到图像有重叠的感觉，这个东西我觉得可以用来做配准，图像拼接，以及去噪，数字防抖。

但是在文章中对于去除重影做法大致如下：（文中说得很模糊，而且很多细节没给出，我怀疑他们的做法没效。）
1、对于图像而言，进行边缘检测，然后在边缘附近找找是否有和边缘一样的像素值（在这里我觉得可以加窗，这样就可以找到是否存在了）找到一样的，就认为那个像素是有错的。这样我们就把整幅图像这样来一遍，我们找到了有错的图像（其实我觉得这样做的话，重影和原来的边缘不好区分啊，作者没有解释，没有分析）
2、进行简单的中值滤波，3x3；
3、进行Adaptive中值滤波，这里就用到了传说中高大上的Adaptive windows median filter（就是计算原始windows 3x3里面错误的数目，然后设定阈值，超过就扩大窗口5x5）
4、将2和3的结果比较，看看那种滤波效果好，然而作者再一次没有给出，当然可以用MSE，计算BMA啊都可以吧。
5、把以上做法用到视频的时候，增加了一个后处理过程。通过当前帧和参考帧，用MVE得到MVE帧，这样对于要处理的帧就有了原始帧，MVE帧，中值滤波之后的帧。比较这三帧同一位置像素值，若超过一定阈值，就认为是噪声，用中值代替。这就是屌炸天的temporal median filter.

在这篇论文里，提出了这些简单的方法进行去除重影，还是有点儿意思的。在最后计算SSIM的时候作者写错了公式。我觉得作者是把做的东西申请专利了，所以写得模糊了一些，这种写法很常见。以及作者应该试过很多方法，从论文里可以看出。