• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.653-669
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• 2024

Dynamic scene deblurring is a complex computer vision problem owing to its difficulty to model mathematically. In this paper, we present a novel approach for image deblurring with the help of the sharp reference image, which utilizes the reference image for high-quality and high-frequency detail results. To better utilize the clear reference image, we develop an encoder-decoder network and two novel modules are designed to guide the network for better image restoration. The proposed Reference Extraction and Aggregation Module can effectively establish the correspondence between blurry image and reference image and explore the most relevant features for better blur removal and the proposed Spatial Feature Fusion Module enables the encoder to perceive blur information at different spatial scales. In the final, the multi-scale feature maps from the encoder and cascaded Reference Extraction and Aggregation Modules are integrated into the decoder for a global fusion and representation. Extensive quantitative and qualitative experimental results from the different benchmarks show the effectiveness of our proposed method.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제15권3호
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• pp.67-71
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• 2016

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.

• 방송공학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.281-289
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• 2000

영상을 획득하는 과정에 있어서 영상 획득 장치 또는 피사체의 흔들림은 영상에 손상을 가져온다. 이러한 손상을 움직임 열화(motion blur)라고 부르며, 영상의 선명도를 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 최근 연구에서 밝힌 극점자취 방법을 통해 주어진 열화영상에서 열화의 PSF(Point Spread Function) 특성을 구하는데 사용되는 중요한 파라메터를 추출 할 수 있다. 이러한 극점 자취방법으로, 노이즈에 의한 열화에 관계없이 적은 연산량으로 움직임 열화의 방향을 추출할 수 있다. 본 논문에서는 통계적 극점 자취 접근법을 새롭게 제안한다. 저주파 영역에서 움직임 열화방향의 추정오차를 줄이기 위해 ML(Maximum Likelihood)분류를 통해 오차를 유발하는 극점을 선택하여 가중치를 적용, 그 영향을 최소화한다. 선형 예측법을 사용하여, 불규칙적 자료가 극점으로 선택되는 것을 방지한다 제안된 MALM(Moving average least mean)방법은 두번째로 큰 극점의 검출을 위해 움직임의 정도를 판별하는데 사용된다. MALM방법은 자체적으로 노이즈 제거 과정을 내포하고 있으므로 노이즈가 많은 환경에서도 파라메터를 추출할 수가 있다. 실험에서 우리는 제안된 방법을 통해 얻어진 정보를 사용하여, 열화 된 이미지를 효율적으로 복구해 낼 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.77-83
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• 1998

일반적으로 동영상은 물체의 움직임에 의해 움직임 열화를 겪는다. 본 논문의 목적은 이러한 움직임 열화의 해석을 위한 모델을 제시하고 정칙화된 반복 기법을 이용하여 이를 제거하기위한 복원방식을 제안하는 것이다. 제안된 모델에서는 기존의 공간 불변적인 모델의 한계를 극복하기 위하여 움직이는 물체와 정지된 배경과의 경계에서 일어나는 현상을 수학적으로 해석하게 된다. 그리고 복원 과정에서의 객체기반적 처리를 위하여 움직임을 기반으로 하는 영상 분할 기법을 소개하는데, 이 기법은 기존의 연구를 바탕으로 본 연구에 맞도록 응용하여 사용한다. 제안된 모델을 근거로 한 영상복원 기법은 제약조건을 이용한 반복적 방법으로서 사전에 추정된 열화정보를 이용하여 움직임 열화를 제거하개 된다. 제안된 방법의 성능은 실험결과로서 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.200-209
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• 2016

본 논문에서는 촬영 시 발생하는 블러 현상을 효율적으로 제거하기 위해 IMU 센서와 노출시간이 길고, 짧은 두 영상을 이용한 비균일 디블러 알고리즘을 제안한다. 종래 센서 정보를 이용한 블러 커널 추정 기법들은 센서 정보의 한계로 인해 성능이 만족스럽지 못하다. 그 한계를 극복하기 위해 우리는 노출시간이 서로 다른 여러 영상들을 이용한 커널 개선 과정을 제안하여, 추정된 커널의 정확도를 향상시킨다. 또한 종래 비균일 디블러 기법들이 블러 커널이 커질수록 심한 화질 열화를 겪는 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 호모그래피 기반 잔여 디콘볼루션을 제안하여 디콘볼루션 과정에서 발생하는 링형 현상과 같은 화질 열화를 최소화한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘의 화질이 기존 기법에 비해 주관적/객관적으로 현저하게 우수함을 볼 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.863-864
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• 2008

To predict the iris matching performance and guarantee its reliability, image quality measure prior to matching is desired. An analysis on iris image degradation factors which deteriorate matching performance is a basic step for iris image quality measure. We considered five degradation factors-white-out, black-out, noise, blur, and occlusion by specular reflection-which happen generally during the iris image acquisition process. Experimental results show that noise and white-out degraded the EER most significantly, while others on EER were either insignificant or degradation images resulted in even better performance in some cases of blur. This means that degradation factors that affect the performance can be different from those based on human perception or image degradation evaluation.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.1-8
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• 2016

In this paper, we proposed a new driving scheme to reduce the motion blur and save the power for OLEDs(organic light emitting diodes). We adopted a DVS (dynamic voltage scaling) method to reduce power consumption and the division of TV field to improve motion blur. In the proposed scheme, BEW (Blur Edge Width) was decreased to the ratio of 1/4 compared to the conventional scheme under the optimal conditions. In this scheme, the gray levels to which the DVS method can be applied were divided into much smaller groups depending on the number of subfields. Therefore, our scheme does not guarantee less power consumption for every image compared to the conventional scheme. However, the new scheme can move the gray levels adopting the DVS to higher gray levels. Thus, we can save power even when having images at high gray levels.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.109-111
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• 2021

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

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.383-388
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• 2005

Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.827-828
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• 2008

Blur identification is the first and the most important step of restoring images. Edge region of the image usually conveys important information of blur parameters. In this paper we propose a region-based edge extraction method for estimating point-spread-function (PSF). As a result, the proposed method can detect the starting and the ending points of a step response, and provides the PSF parameters to the restoration process.