Efficient Image Deblurring using Edge Prediction

에지 예측을 기반으로 한 효율적인 영상 디블러링 -선명한 에지 예측을 기반으로 한 장의 영상으로부터의 모션 블러 제거-

We propose an efficient method for single image motion deblurring using edge prediction. Previous methods for motion deblurring from a single image have been based on total variation or natural image statistics. In contrast, our method predicts sharp edges by applying bilateral and shock filters and manipulating image gradients directly, and estimates motion blur using the predicted sharp edges. Sharp edge prediction makes our method possible to deblur efficiently with less computation. Results show that our method can effectively and efficiently restore images degraded by large complex motion blur.

본 논문은 한 장의 영상으로부터 균일 모션 블러를 빠르게 제거하는 방법을 제시한다. 한 장의 영상으로부터 모션 블러를 제거하는 기존의 방법들은 주로 전변량(total variation)이나 자연 영상 통계(natural image statistics)를 이용하였다. 반면 본 논문이 제시하는 방법은 양방향 필터(bilateral filter)와 쇼크 필터(shock filter), 그리고 영상 그레디언트(gradient)의 조작을 통해 선명한 에지를 예측하고, 이를 통해 모션 블러를 추정한다. 본 논문이 제시하는 선명한 에지 예측 기법을 통해 적은 계산량으로 효율적으로 블러를 추정할 수 있다. 실험결과를 통해 본 논문이 제시하는 방법이 넓고 복잡하게 블러된 영상을 효과적이고 빠르게 복원할 수 있음을 볼 수 있다.