Image Blur Estimation Using Dark Channel Prior

Dark Channel Prior를 이용한 영상 블러 측정

  • Received : 2014.06.24
  • Accepted : 2014.08.02
  • Published : 2014.07.30

Abstract

Dark channel prior means that, for undistorted outdoor images, at least one color channel of a pixel or its neighbors have values close to 0, and thus the prior can be used to estimate the amount of distortion for given distorted images. In other words, if an image is distorted by blur, its dark channel values are averaged with neighbor pixel values and thus increase. This paper proposes a method that estimates blur strengths by analyzing the variation of dark channel values caused by blur. Through experiments with images distorted by Gaussian and horizontal motion blur with given strengths, the usefulness of the proposed method is verified.

Dark channel prior는 열화되지 않은 실외 영상의 경우 각 픽셀과 이웃 픽셀의 컬러 채널 중에 하나는 0에 가까운 값을 가진다는 것으로, 열화된 영상의 열화 정도를 추정하는 데 활용될 수 있다. 즉, 영상이 블러에 의해 열화되면 dark channel 값이 주변 픽셀과의 평균을 통해 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 dark channel의 변화를 이용하여 영상블러의 세기를 측정하는 방법을 제안한다. 주어진 크기의 가우시안 블러와 수평 모션 블러를 삽입한 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 검증한다.

Keywords

References

  1. K. He, J. Sun, and X. Tang, "Single image haze removal using dark channel prior," Proc. of CVPR, pp. 1956-1963, 2009.
  2. H. Wen, Y. Tian, T. Huang, and W. Gao, "Single underwater image enhancement with a new optical model," Proc. of ISCAS, pp. 753-756, 2013.
  3. X. Jiang, et al., "Night video enhancement using improved dark channel prior," Proc. of ICIP, pp. 553-557, 2013.
  4. H. Kim, H. Jin, S. Hadap, and I. Kweon, "Specular reflection separation using dark channel prior," Proc. of CVPR, pp. 1460-1467, 2013.
  5. 박한훈, 조정아, 문광석, "Dark channel prior를 이용한 영상 블러 측정에 관한 연구," 한국신호처리시스템학회 하계학술대회 논문집, 2014.
  6. R. L. Lagendijk and J. Biemond, Iterative Identification and Restoration of Images, Kluwer Academic Publishers, 1991.
  7. Live database, http://live.ece.utexas.edu/research/quality/
  8. OpenCV library, http://opencv.willowgarage.com/wiki/
  9. J. Canny, "A computational approach to edge detection," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 8, Issue 6, pp. 679-698, 1986.