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프레임 간 선명도 균일화를 위한 선명도 메트릭 기반의 동영상 디블러링 알고리즘
A Video Deblurring Algorithm based on Sharpness Metric for Uniform Sharpness between Frames 원문보기

Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea = 전자공학회논문지, v.50 no.4, 2013년, pp.127 - 136  

이병주 (인하대학교 전자공학부) ,  이동복 (인하대학교 전자공학부) ,  송병철 (인하대학교 전자공학부)

초록
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본 논문은 동영상 프레임 간 선명도를 균일하게 유지하면서 블러를 제거하는 기법을 제안한다. 고정된 변수들을 이용하는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 디블러링 기법은 영상에 따라 디블러 변수들을 조절함으로써 선명도를 균일하게 만들어 준다. 먼저, 입력 프레임의 초기 블러 커널을 추정하고, 디컨볼루션을 수행한 뒤, 선명도를 측정한다. 그리고 균일한 선명도를 유지할 수 있도록 측정된 선명도에 기반하여 정규화 변수와 커널을 조절하고, 다시 디컨볼루션을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 상당히 균일한 선명도를 유지하면서 디블러링을 수행함을 확인할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a video deblurring algorithm which maintains uniform sharpness between frames. Unlike the previous algorithms using fixed parameters, the proposed algorithm keeps uniform sharpness by adjusting parameters for each frame. First, we estimate the initial blur kernel and perform deco...

주제어

#sharpness equalization   #sharpness metric   #video deblurring  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
블러 커널 추정 단계는 어떻게 나뉘는가? 블러 커널 추정 단계는 다시 초기 커널 추정 과정과 커널 개선 과정으로 나뉜다. 본 논문에서는 블러 커널 추정 기법으로 Xu 등이 제안한 기법을 채택하였다[3].
평탄한 영역은 선명도와 직접적인 관계가 적으며 잡음이 포함되어 있는 경우가 많기 때문에 선명도를 측정 하는데 있어 오히려 정확도를 감소시키게 되는데 이를 해결하는 방법은? 평탄한 영역은 선명도와 직접적인 관계가 적으며 잡음이 포함되어 있는 경우가 많기 때문에 선명도를 측정 하는데 있어 오히려 정확도를 감소시키게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 에지 맵을 구하고, 에지에서의 그레디언트만을 이용하여 해당 영상의 선명도를 계산한다.
블러를 제거하기 위한 소위 디블러링 (de-blurring) 기법은 어떻게 분류되는가? 그동안 블러 현상을 제거하기 위해 많은 연구가 있었 지만[1∼9], 여전히 어려운 문제로 남아있다. 블러를 제거하기 위한 소위 디블러링 (de-blurring) 기법은 크게 단일 영상 기반 기법과 복수 영상 기반 기법으로 분류될수 있다. 대표적인 단일 영상 기반 기법으로서 Fergus 등은 선명한 영상들이 갖는 통계적인 특성을 이용하여 블러 커널을 추정하고 영상을 복원하는 방법을 제시하였으며[1], Levin 등은 희박성 정규화 항 (sparsity prior) 을 갖는 모델을 제시하고, 반복적 재가중치 최소 제곱 (iteratively re-weighted least squares; IRLS) 방식을 이용하여 영상을 복원하는 방법을 제시하였다[2].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. R. Fergus, H. Singh, A. Herzmann, S. T. Reweis, and W. T. Freeman. "Removing camera shake from a single photograph," in Proc. ACM SIGGRAPH, pp. 787-794, 2006. 

  2. A. Levin, Y. Weiss, F, Durand, and W. T. Freeman, "Understanding and evaluating blind deconvolution algorithms," in Proc. CVPR, 2009. 

  3. L. Xu and J. Jia, "Two-phase kernel estimation for robust motion deblurring," in Proc. ECCV, pp. 157-170, 2010. 

  4. S. Cho and S. Lee, "Fast motion deblurrin," ACM Trans. Graphics, vol. 28, no. 5, p. 145, Dec. 2009. 

  5. J. Chen, L. Yuan, and C. -K. Tang, "Robust dual motion deblurring," in Proc. CVPR, 2008. 

  6. L. Yuan, J. Sun, L. Quan, and H, Y, Shum, "Image deblurring with blurred/noisy image pair," ACM Trans. Graphics, vol. 26, no. 3, July 2007. 

  7. M. Ben-Ezra and S. K. Nayar. "Motion-based motion deblurring," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 26, no. 6, pp. 689-698, June 2004. 

    상세보기 crossref

  8. A. Agrawal, Y. Xu, and R. Raskar, "Invertibe motion blur in video," ACM Trans. Graphics, vol.28, no.3, p.95, August 2009. 

  9. H. Takeda and P. Milanfar, "Removing motion blur with space-time processing," IEEE Trans. Image Process., vol. 20, no. 10, pp. 2990-3000, October 2011. 

    상세보기 crossref

  10. Y. Wang and W. Yin, "Compresses sensing via iterative support detection," CAAM Technical Report TR09-30, 2009. 

  11. N. Otsu, "A threshold selection method from gray level histogram," IEEE Trans. Syst. Man Cyber,, vol. 9, pp. 62-66, Jan. 1979. 

    상세보기 crossref

  12. F. Crete, T. Dolmiere, P. Ladret, and M. Nicolas, "The blur effect: perceptual and estimation with a new no-reference perceptual blur metric," in Proc. SPIE Electronic Imaging, 2007. 

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