Mahmood, Muhammad Tariq;Siddiqui, Shahbaz Ahmed;Choi, Young Kyu
반도체디스플레이기술학회지
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제18권4호
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pp.110-115
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2019
Blur detection and segmentation play vital role in many computer vision applications. Among various methods, local binary pattern based methods provide reasonable blur detection results. However, in conventional local binary pattern based methods, the blur map is computed by using a fixed threshold irrespective of the type and level of blur. It may not be suitable for images with variations in imaging conditions and blur. In this paper we propose an effective method based on local binary pattern with adaptive threshold for blur detection. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the multinomial logistic regression. The performance of the proposed method is evaluated using different datasets. The comparative analysis not only demonstrates the effectiveness of the proposed method but also exhibits it superiority over the existing methods.
Multimedia is a ubiquitous and indispensable part of our daily life and learning such as audio, image, and video. Objective and subjective quality evaluations play an important role in various multimedia applications. Blind image quality assessment (BIQA) is used to indicate the perceptual quality of a distorted image, while its reference image is not considered and used. Blur is one of the common image distortions. In this paper, we propose a novel BIQA index for Gaussian blur distortion based on the fact that images with different blur degree will have different changes through the same blur. We describe this discrimination from three aspects: color, edge, and structure. For color, we adopt color histogram; for edge, we use edge intensity map, and saliency map is used as the weighting function to be consistent with human visual system (HVS); for structure, we use structure tensor and structural similarity (SSIM) index. Numerous experiments based on four benchmark databases show that our proposed index is highly consistent with the subjective quality assessment.
최근 라이트 필드 카메라를 통한 컴퓨터 비전 연구가 활발히 진행되고 있다. 라이트 필드 카메라에서는 공간정보를 가지고 있기 때문에, depth map estimation, super resolution, 3D object detection 과 같은 분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 라이트필드 카메라를 통해 취득되는 7×7 배열의 이미지를 통해 blur 영상에서 객체를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 카메라에서 취약한 blur 영상을 라이트 필드 카메라를 통하여 검출한다. 제안하는 방법은 SSD 알고리즘을 사용하여 실제 라이트 필드 카메라에서 취득한 blur 영상을 사용하여 성능평가를 수행한다
카메라 초점에 의해 발생하는 흐림(blur)의 변화는 깊이값을 측정하는데 사용한다. DFD(Depth from Defocus)는 깊이값과 흐림의 비례 관계를 이용하여 흐림의 양을 측정하는 기술이다. 기존 DFD 방법은 입력으로 두 장의 비초점 영상(defocused image)을 사용하는데, 기술적인 문제로 낮은 품질의 복원된 초점 영상(infocused image)과 깊이맵을 얻고 있다. 상기 문제점을 해결하는 방법으로 초점영상과 비초점 영상을 이용함으로써 복원된 초점 영상의 품질 저하를 해결한다. 제안 방법에서는 Subbaro가 제안한 DFD 방법에 새로운 에지 흐림 측정 방법을 결합하여 보다 정확한 흐림 값을 구한다. 또한 명암의 변화가 적은 영역에서는 흐림의 양을 측정하기가 어렵기 때문에, 관심맵(saliency)을 이용하여 비에지 영역을 채울 수 있도록 하였다. 실험에서는 초점 조절 기능이 있는 카메라로부터 20장의 2K FHD 해상도의 초점 및 비초점 영상을 생성한 후에 제안 방법을 이용하여 깊이맵을 생성하고, 마지막으로 입력 초점 영상과 깊이맵으로부터 3D 입체영상을 제작하였다. 3D 모니터로 시청한 결과 안정된 3D 공간감과 입체감을 얻을 수 있었다.
This paper addresses a problem of defocus map recovery from single image. We describe a simple effective approach to estimate the spatial value of defocus blur at the edge location of the image. At first, we perform a re-blurring process using Gaussian function with input image, and calculate a gradient magnitude ratio with blurring amount between input image and re-blurred image. Then we get a full defocus map by propagating the blur amount at the edge location. Experimental result reveals that our method outperforms a reliable estimation of depth map, and shows that our algorithm is robust to noise, inaccurate edge location and interferences of neighboring edges within input image.
The blur amount of an image changes proportional to scene depth. Depth from Defocus (DFD) is an approach in which a depth map can be obtained using blur amount calculation. In this paper, a novel DFD method is proposed in which depth is measured using an infocused and a defocused image. Subbaro's algorithm is used as a preliminary depth estimation method and edge blur estimation is provided to overcome drawbacks in edge.
깊이맵은 3D 입체영상의 생성을 위해 중요한 요소이다. 하지만 깊이 카메라를 이용하여 획득한 깊이맵들은 낮은 해상도를 갖는 단점이 있기 때문에 이를 고해상도로 변환하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 일반적으로 PSNR, Sharpness Degree, Blur Metric 등과 같은 객관적인 평가방법으로 성능을 검증해왔다. 이러한 평가방법 이외에 DIBR로 가상시점(virtual view)을 생성하여 주관적으로 평가하는 연구도 있으나, 입체영상을 생성하여 깊이맵 업샘플링의 성능을 분석하는 것은 많지 않다. 본 논문에서는 다양한 깊이맵 업샘플링 방법들을 이용하여 생성된 입체영상의 주관적 평가와 업샘플링 방법의 객관적 평가 결과의 상관관계 및 선형회귀법을 이용하여 관련성을 분석한다. 실험결과에서는 에지 PSNR이 시각적 피로도와의 상관관계가 가장 높고, Blur Metric은 가장 낮다는 것을 보여준다. 또한 선형회귀에서는 최적의 입체영상을 얻을 수 있는 객관적 평가의 가중치를 구하고, 기존 또는 새로운 업샘플링 알고리즘의 3D성능을 예측할 수 있는 공식을 보여준다.
본 논문은 영상 보간법을 이용하여 저해상도 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 변환하는 방법을 제안한다. 현재의 카메라 센서는 고해상도 색상 영상을 제공하는데 반해, 깊이 측정 장치는 저해상도의 깊이맵을 주로 제공한다. 본 논문은 기존의 양선형 보간법, 고등차수 보간법, 양측 보간법을 바탕으로 깊이맵에서 추출한 고주파 성분을 적용하여 깊이맵의 선명도를 증가한다. 이를 위해, 제안 방법은 고주파 성분 추출 단계, 고주파 성분 적용 단계, 및 영상 보간 단계를 거친다. 실험에서는 다양한 깊이맵 데이터에 제안 방법을 적용하였는데, 성능검증 방법으로 선명도(sharpness degree)와 블러 메트릭 (blur metric)의 두 객관적 측정을 통해서 제안 방법이 기존 방법에 비해 선명도가 약 2배 정도 증가했음을 보여준다. 또한 블러 메트릭은 평균 14%가 감소되었다.
Bokeh effect is a stylistic technique that can produce blurring the background of photos. This paper implements to produce a bokeh effect with a single image by post processing. Generating depth map is a key process of bokeh effect, and depth map is an image that contains information relating to the distance of the surfaces of scene objects from a viewpoint. First, this work presents algorithms to determine the depth map from a single input image. Then, we obtain a sparse defocus map with gradient ratio from input image and blurred image. Defocus map is obtained by propagating threshold values from edges using matting Laplacian. Finally, we obtain the blurred image on foreground and background segmentation with bokeh effect achieved. With the experimental results, an efficient image processing method with bokeh effect applied using a single image is presented.
최근 카메라와 디스플레이의 발전에 따라 고해상도 영상이 요구되고 있다. 하지만 깊이를 획득하는 깊이센서 장치는 색상 영상에 미치지 못하는 저해상도 깊이맵을 주로 제공한다. 이에 따라 저해상도의 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 상향변환이 필요하다. 하지만 대부분의 보간법들은 edge에서 blur가 발생하는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 distance transform(DT)를 이용하여 edge의 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵 생성 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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