잡음과 번짐 추정을 이용한 Ghost-Free 영상 Fusion
Ghost-Free Image Fusion Using Noise and Blur Estimation
- 주제(키워드) Image Fusion , Noise estimation , Blur estimation , Ghost removal
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박래홍
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046987
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
본 연구에서는 저조도 환경에서 노출이 다른 두 장의 영상의 fusion을 이용하여 효과적으로 화질이 개선된 영상을 얻는 방법을 제안한다. 본 논문은 두 장의 영상을 이용하는데; 첫째는, 짧은 노출 시간 동안 촬영된 영상으로써 잡음을 많이 포함하지만 영상의 윤곽선이 잘 보존되어 있는 것을 특징으로 하고 둘째는, 긴 노출 시간 동안 촬영된 영상으로써 밝기는 보존되나 번짐 현상이 발생하였다. 잡음과 번짐으로 인한 열화를 최소화 하는 영상의 fusion을 위하여 번짐과 잡음의 정도를 추정하여 weight를 구한다. 우선, blur을 추정하기 위하여 먼저 긴 노출 영상에서의 여러 scale을 이용하여 edge를 검출하고 검출된 edge에서 번짐 정도를 추정한다. 또한 잡음의 정도는 짧은 노출 영상에서 잡음을 검출하고 잡음의 정도를 추정하여 구한다. 연속된 두 장에서 ghost artifact을 없애주기 위해 두 입력 영상의 비를 sigmoid 함수 형태로 표현한 comparison function을 이용하여 motion map을 구하여 적용한다. 앞서 구한 weight 들을 이용하여 두 장의 입력 영상을 fusion함으로써 최종 결과 영상을 얻는다. 본 논문에서 제안된 방법은 두 장의 다른 노출 영상의 fusion에서 여러 장으로 확장하여, camera response function과 같은 카메라 특성의 이용이나, radiance map의 추정 없이 high dynamic range image 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 여러 장의 실험 영상을 통하여 기존의 영상 fusion 방법보다 detail을 보존하고 ghost artifact을 없애는 면에서 효과적이다.
more초록/요약
In this paper, we propose an efficient image enhancement method by fusion of two different exposed images in low light condition. We use two defective images with different exposures; one is a long-exposed image that contains a lot of noise but preserves the boundaries and the other is a short-exposed image that preserves the brightness but contains blurring. The weights used for image fusion without artifacts from blurring and noise are computed using noise and blur estimation. To estimate the blur, edges in long-exposed image are detected at multiple scales and the amount of blurriness is estimated at detected edges. Also, we can detect the noise and estimate the amount of noise using a local statistics in short-exposed image. Ghost artifacts between two successive images are avoided according to the motion map that is detected by a sigmoid comparison function based on the ratio of two input images. We can get a fused image by fusion of two degraded images using the weighs. The proposed method can be extended to high dynamic range imaging without using information of a camera response function or generating a radiance map. Experimental results with various sets of images show the effectiveness of the proposed method in enhancing details and removing ghost artifacts.
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