無(wú)論是日常的拍攝還是出門(mén)旅行拍攝，不可避免地會(huì)在拍攝的時(shí)候遇到一些亂入畫(huà)面的干擾因素，影響了畫(huà)面整體的美觀。日前，Google 和麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員可能研究出了一個(gè)解決方案：有一種算法，可以從背景中將前景分離出來(lái)，并刪除令人討厭的障礙物。

該算法的工作原理是，人們?cè)谂恼諘r(shí)并不會(huì)完全穩(wěn)定住手機(jī)，拍攝的每一張照片都會(huì)有輕微的移動(dòng)，算法會(huì)檢測(cè)一系列照片中前景和背景之間的差異，這就像是拍攝全景照片時(shí)，相同的部分會(huì)被拼接在一起。

Google 研究科學(xué)家 Michael Rubinstein 表示，該算法背后的基本原理是運(yùn)動(dòng)視差現(xiàn)象，在視覺(jué)中離我們更近物體的移動(dòng)速度，比較遠(yuǎn)物體的速度更快。因此，在干擾物距離相機(jī)比較近的場(chǎng)景中，由于拍攝者的輕微移動(dòng)，照片前景中干擾物的移動(dòng)會(huì)和背景出現(xiàn)差異。

Rubinstein 表示：“由于前景和背景的移動(dòng)不同，我們就可以使用這些信息來(lái)找出不同的圖層，在最后的相片中，我們能通過(guò)算法去掉其中的一個(gè)。”

這項(xiàng)研究將會(huì)在晚些時(shí)候發(fā)表，論文中所展示的圖像，大部分都是由 Android 手機(jī)所拍攝，并展示了最初和最后成像之間的顯著差異。在其中一張圖片中，動(dòng)物園中的老虎館外圍有一個(gè)黑色的鐵絲網(wǎng)，在最后的成像中鐵絲網(wǎng)完全被刪除了。

而在另一張圖片中，窗戶(hù)玻璃所反射出的格仔恤衫在最終的成像中也被刪除了。

MIT 的研究人員及論文的第一作者 Tianfan Xue 表示，除了能夠去除窗戶(hù)上的反射和鐵絲網(wǎng)的干擾，該算法還可以糾正窗戶(hù)上許多其他不同類(lèi)型的障礙物，如雨滴或灰塵。這一算法也適用于其他反射面。不過(guò)他表示，只有干擾物保持靜止不動(dòng)的時(shí)候，這個(gè)算法就可以刪除它(言外之意就是，如果干擾物是過(guò)往的行人或汽車(chē)等物體，這一算法就無(wú)法發(fā)揮作用)。

Rubinstein 表示，Google 對(duì)這個(gè)算法十分地感興趣，也許最終會(huì)把這項(xiàng)研究變成另一個(gè)相機(jī)功能，就像如今許多智能手機(jī)都有的全景拍攝功能。不過(guò)目前還沒(méi)有具體的計(jì)劃將其帶到用戶(hù)的口袋里。

而在這項(xiàng)功能正式推出之前，仍然有幾個(gè)局限性需要解決。該算法在物體運(yùn)動(dòng)時(shí)無(wú)法工作，并且在弱光下表現(xiàn)并不出色。目前，該算法一次性不能處理多個(gè)干擾物。在明年的 Android N(也許吧) 中，是否可以看到這項(xiàng)功能的加入?