Nella prima parte di questo progetto abbiamo implementato tre differenti tecniche al fine di identificare regioni messe a fuoco e sfocate di un'immagine.
Vengono mostrano i risultati per ogni metodologia, sottolineando vantaggi e svantaggi di ciascuno di essi. Infine le tre tecniche vengono combinate per ottenere un algoritmo unico maggiormente efficiente.
Nella seconda parte viene sfruttato il lavoro fatto precedentemente. Infatti, a partire dalle 'mappe' contenenti informazione circa le regioni a fuoco o non a fuoco, si riescono ad ottenere mappe di opacità dell'immagine.
Nel progetto vengono mostrati sia risultati illustrati (mappe finali) che grafici rappresentanti l'analisi di test (evidenziando l'andamento di recall-precision-accuracy).
Alla fine si menzionano possibili miglioramenti futuri utili al fine di ottenere risultati più effcienti.
[1] "Image Partial Blur Detection and Classication". Renting Liu, Zhaorong Li, Jiaya Jia
[2] "An Iterative Optimization Approach for Unified Image Segmentation and Matting". Jue Wang, Michael Cohen