将原图像看做是自相关及其功率谱是各向同性的一阶马尔可夫过程,采用基于方向微分的运动模糊方向鉴别方法，对运动模糊图像进行方向性的高通滤波(方向微分),当滤波方向为运动模糊方向时 ,由于此方向模糊图像对应的高频成分最少,高通滤波(方向微分)使模糊图像能量损失最大,得到的微分图像灰度值（双线性插值）之和必然最小.所以方向微分得到的图像灰度值之和中的最小值对应的方向即为运动模糊的方向-The original image as is the autocorrelation and power spect

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目前主题回归多模式潜在狄利克雷分配（tr-mmLDA），一个新颖的统计主题模型的图像和视频注释的任务。 在我们的新注释模型的核心是一种新颖的潜变量回归方法来捕获图像或视频特征和注释文本之间的相关性。 我们的方法不是在两个数据模态之间共享一组潜在主题，如在对应关系LDA的公式中，我们的方法引入了回归模块来关联两组主题，其捕获更一般的关联形式，并允许主题的数量 2个数据模态不同。 我们证明tr-mmLDA对2个标准注释数据集的功率：一个5000图像子集的COREL和一个2687图像的LabelMe数

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