Методы обработки видео

[DX168B]

Всем привет.
Такая проблема.
Имеется записанное видео из регистратора видеонаблюдения.
Ввиду того, что съемка велась ночью, картинка черно-белая и с шумом.
На видео еще заснят движущийся объект. Естественно, при покадровом просмотре, объект этот
выглядит смазанным на всех кадрах. Кадров немного. Около шести. И если с
шумом еще что-то можно сделать, то избавиться от смазанностей движения и восстановить
очертания объекта мне кажется или нереальным или очень сложным.

Собственно, вопрос. Есть ли какой софт, позволяющий хоть как-то решить эту проблему?
Ну, типа восстановить вид объекта из нескольких кадров.
Видео показать не могу, так как оно может пойти в материалы следствия.

[Maykill]

а уверен, что у тебя примут в качестве доказательства ОБРАБОТАНЫЙ видеоматериал
Я-бы тупо отдал проф.экспертам (обычно суд сам назначает эту процедуру)
Гарантированно у них- примут

[DX168B]

Нужно хотя-бы удостовериться, что материал вообще пригоден для экспертизы, ибо там качество пипец.
Да и самому хотелось бы разглядеть харю на видео. Да и академический интерес есть.
Принимаются даже ПО в виде исходного кода на C++.
В принципе, была идея определить вектор смаза, потом прочесть пиксели
по модулю вектора, посчитать среднее яркости и нарисовать изображение по этим значениям.
Есть даже готовые функции для этого, однако большинство из них считает вектор в обе стороны
(по положительному модулю и по отрицательному. То есть, с инверсией знаков реальной и мнимой части вектора.) от опорной точки и результат получается не очень.

[Maykill]

на хабре чел вроде делал
https://habrahabr.ru/post/147828/

[vlasovzloy]

в голливудское фбр только, у них могут и увеличить в несколько раз и прочее. программе имхо не хватит шести кадров алгоритм выработать

[DX168B]

Поковырял я видео с помощью OpenCV библиотек.
В принципе, мне удалось восстановить изображение. Не так все было и печально.
Посредством детекторов удалось выделить неподвижные части пробегающего человека и провести над этой частью различные обработки.
Это деблюр выделенной детектором области каждого кадра и последующее наложение этих областей друг-на-друга.
Алгоритмы подбирал экспериментально, до приемлемого результата.
Самой неподвижной частью была его голова. Вроде бы все удачно, однако на исходном видео казалось,
будто он пробегая повернулся лицом в сторону камеры и обратно, однако на деле оказалось, что он все время смотрел прямо.
Из-за очень неудачного ракурса съемки, лица его не разглядеть. Если бы он повернулся в сторону камеры,
то его можно было бы разглядеть и опознать.
В целом, из-за не совсем грамотной установки камер, видеонаблюдение оказалось бесполезным в данном случае.
Завтра отчитаюсь СБ предприятия об этом.

А так, в целом, библиотека OpenCV довольно интересная. И простая в освоении.
Там есть даже поддержка распознавания посредством нейросетей.