能否具体解释下svo的运动估计与深度估计两方面？ 非线性优化与g2o录像：http：//pan.baidu.com/s/1c2qPdle 由于不想在知乎打公式，所以请读者去看视频和讲座以了解其中原理（因为都已经讲过一遍了）。实现当中，SVO自己实现。
急！！！！！（1）数字电视技术（2）基于图像盲恢复的算法研究两个毕业设计题目哪个更简单些？ 你的问题描述过于简单了点，最好给出每个题目的具体要求。其实每个方向都可以有很艰难的内容，看你们老师的要求，以及你个人的基础和能力了。
关于运动模糊图像处理用那种软件，怎么样去一步一步去还原图像 首先，让模糊图案变得好看，有两种方法。一种是图像复原，一种是图像增强。图像复原是恢复原样，增强则视觉上好就可以。比如增加对比度，看着黑白分明了，这个是增强。简单的锐化也是。这个都是把原图像的基本特征向普通图片靠拢，给人以看着舒服的感觉。复原的基本原理，是找出一个造成原像失真的模型，然后根据这个模型来试图最大限度的去除失真。最常见的失真，有噪点，有运动模糊，有失焦这样的。建立正确的模型，估计出模型参数，用正确的滤波器，就很大程度上能修复图像。比如噪点，就可以通过取局部中值这样的方法去除。周期性噪声，在频域找到噪声源挖除。各种反变换，比如维纳滤波，Kalman 滤波，都是很常见的。效果上，可能没有电视上看得那么戏剧性，但如果模型正确，信息没有真正被噪声灭掉，那也可以有很不错的对比效果。不过，像电视上那样好像有个万能的算法，自己就知道该用什么模型什么参数只要点两下，应该是戏剧化的表现方法。但是也不是什么图像都能修复的。你有板子把脸挡住，模型很简单，但是什么都解不出来。比如，如果模糊图像是因为采样率不够，放大出来的，比如重复像素点出来的马塞克，或者线性/非线性，比如样条差值出来的均匀渐变的。
