• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.484-494
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• 2018

Cho 등의 균일 모션 블러 제거 알고리듬은 영상 내 외곽선 영역을 선명하게 복원하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 한 장의 정지 영상에서 발생하는 블러 (Blur)현상을 블러된 계단형 신호를 뚜렷한 외곽선으로 복원해주는 쇼크 필터 (Shock filter)와 영상에서 특징을 추출하여 학습하는 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN)을 이용하여 선명한 영상을 복원하고 이 영상으로부터 균일 모션 (Uniform motion) 블러를 측정하여 영상 내 블러 현상을 제거하는 효과적인 알고리듬을 제안하고자 한다. 제안된 알고리듬은 쇼크 필터와 합성곱 신경망을 이용하여 선명한 영상을 복원함으로써 기존 알고리듬의 단점을 개선하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬에 비해 객관적 및 주관적인 평가에서 우수한 복원 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권3호
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• pp.1-11
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• 2008

본 논문은 모바일 단말기에 탑재된 카메라를 이용하여 정지영상을 획득할 때 발생할 수 있는 blur현상을 3축 가속도 센서를 이용하여 실시간 보정 할 수 있는 방법을 제안한다. Blur현상은 획득한 이미지에서 발생하는 번짐 효과이다. 소형의 모바일 단말기는 사용자의 미세한 손 떨림에도 크게 흔들릴 수 있기 때문에 blur현상이 크게 나타나며, 이를 적절하게 보정할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에선 3축 가속도센서를 진자운동에 적용하여 출력결과의 신뢰성을 확보하였고, blur현상을 Uniform 분포와 Gaussian 분포로 모델링하였다. 실험을 통하여 실제 blur 현상이 Non-Gaussian 형태로 모델링됨을 확인하였고, 이 blur모델의 역과정인 deblurring 특성함수를 설계하였다. 이 특성함수에 3축 가속도센서에서 발생하는 미세한 떨림 정보를 적용하여 실험 이미지를 deblurring한 결과, 이미지 blur현상을 적절하게 보정할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.127-135
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• 2013

저조도 환경에서 카메라로 영상을 획득하기 위해 일반적으로 가시광 플래시를 사용하거나 장노출 기법을 사용하게 된다. 그러나 가시광 플래시를 사용할 때 플래시 광에 의한 색 왜곡이나 적목 현상, 눈부심에 의한 거부감을 발생시킨다. 또한 장노출을 사용하게 되면 물체의 움직임에 의한 흔들림 현상이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고, 저조도 환경에서 고화질의 영상을 획득하기 위하여 멀티 스팩트럴 플래시(Multi-spectral flash image)를 이용하여 영상을 획득하는 방법이 소개되었다. 이 방법은 가시광과 UV/IR스펙트럼의 다섯 채널을 이용하여 가시광영상의 색 정보와 UV/IR 스팩트럼 영상의 세부정보를 최적화하여 영상을 획득하는 방법이다. 하지만, 픽셀 기반의 최적화 과정에 있어 색 왜곡과 다른 잡음을 발생시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 색 왜곡과 잡음을 개선하기 위해 영역 기반의 가중치 맵을 최적화 방법에 적용하여 색 왜곡을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상에 대하여 Canny 에지 검출 방법을 사용하여 영상의 윤곽을 검출하였다. 이를 가중치 맵으로 최적화방법에 적용함으로, 세부 영역에 대하여 UV/IR 플래시 영상의 정보에 가중치를 부여하고, 평탄한 영역에 대하여 가시광 영상의 색 정보를 가중치를 부여하여 색 왜곡을 개선하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 실험을 통하여 제안한 방법과 이전방법을 비교하였고, 객관적 평가와 주관적 평가 모두 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.