• 전기전자학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.46-65
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• 2017

This paper proposes a fast patch-based de-blurring algorithm including kernel estimation based on the angle between the edge and the blur direction. For de-blurring, image patches from the most informative edges in the blurry image are used to estimate a kernel with low computational cost. Moreover, the kernels of each patch are estimated based on the correlation between the edge direction and the blur direction. This makes the final kernel more reliable and creates an accurate latent image from the blurry image. The combination of directionally oriented kernel estimation and patch-based de-blurring is faster and more accurate than existing state-of-the art methods. Experimental results using various test images show that the proposed method achieves its objectives: speed and accuracy.

• 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.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제19권2호
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• pp.136-143
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• 2015

Image deblurring by a deconvolution method requires accurate knowledge of the blur kernel. Existing point spread function (PSF) models in the literature corresponding to lens aberrations and defocus are either parameterized and spatially invariant or spatially varying but discretely defined. In this paper, a parameterized model is developed and presented for a PSF which is spatially varying due to lens aberrations and defocus in an imaging system. The model is established from the Seidel third-order aberration coefficient and the Hu moment. A skew normal Gauss model is selected for parameterized PSF geometry structure. The accuracy of the model is demonstrated with simulations and measurements for a defocused infrared camera and a single spherical lens digital camera. Compared with optical software Code V, the visual results of two optical systems validate our analysis and proposed method in size, shape and direction. Quantitative evaluation results reveal the excellent accuracy of the blur kernel model.

• 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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권1호
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• pp.48-58
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• 2022

Blind restoration for motion-blurred images is always the research hotspot, and the key for the blind restoration is the accurate blur kernel (BK) estimation. Therefore, to achieve high-quality blind image restoration, this thesis presents a novel windowed-total-variation method. The proposed method is based on the spatial scale of edges but not amplitude, and the proposed method thus can extract useful image edges for accurate BK estimation, and then recover high-quality clear images. A large number of experiments prove the superiority.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.96-104
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• 2009

본 논문에서는 기준영상에 대한 정보가 없는 무기준(No-reference) 정지영상 객관적 화질 평가 방법을 제안한다. 제안하는 무기준 객관적 화질평가 방법은 인간의 시각체계에서 민감하게 반응하고 화질의 주된 열화 요인인 경계영역의 블록킹과 블러링을 측정하여 수치화 한다. 블록킹 정량화를 위해서, 우선 인접 화소간의 차이를 누적하여 블록킹이 발생하는 위치를 찾고 그 교차점에서 블록킹 현상을 2차원 계단함수로 모델링하여 블록킹의 국소적인 강도를 계산한다. 계산된 국소적 수치들은 적절한 함수화를 통하여 블록킹 수치로 사용된다. 이상적인 영상의 경계는 계단함수임을 가정하면 블러링된 영상에서의 경계의 전이 폭을 계산함으로써 블러링 정도를 예측할 수 있다. 주어진 영상을 다시 Gaussian 블러링 커널을 이용하여 블러링시킨 후 두 영상의 경계 마스크 영상을 이용하여 경계 블록을 결정한다. 경계블록을 수평, 수직, 두 대각선 방향으로 사영하여 얻은 사영신호로부터 국소적 극대 및 극소 위치를 이용하여 경계 전이의 폭을 추정한다. 또한 kurtosis와 SSIM을 이용하여 그 수치를 보정하여 블러링의 수치로 사용한다. 제안한 방법의 객관적 화질 수치는 주관적 화질 수치와 비교해 본 결과 높은 상관관계를 가지는 것을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.127-136
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• 2013

본 논문은 동영상 프레임 간 선명도를 균일하게 유지하면서 블러를 제거하는 기법을 제안한다. 고정된 변수들을 이용하는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 디블러링 기법은 영상에 따라 디블러 변수들을 조절함으로써 선명도를 균일하게 만들어 준다. 먼저, 입력 프레임의 초기 블러 커널을 추정하고, 디컨볼루션을 수행한 뒤, 선명도를 측정한다. 그리고 균일한 선명도를 유지할 수 있도록 측정된 선명도에 기반하여 정규화 변수와 커널을 조절하고, 다시 디컨볼루션을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 상당히 균일한 선명도를 유지하면서 디블러링을 수행함을 확인할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.855-870
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• 2019

In this paper, an adaptive iterative algorithm is proposed for motion deblurring by using the salient intensity prior. Based on the observation that the salient intensity of the clear image is sparse, and the salient intensity of the blurred image is less sparse during the image blurring process. The salient intensity prior is proposed to enforce the sparsity of the distribution of the saliency in the latent image, which guides the blind deblurring in various scenarios. Furthermore, an adaptive iteration strategy is proposed to adjust the number of iterations by evaluating the performance of the latent image and the similarity of the estimated blur kernel. The negative influence of overabundant iterations in each scale is effectively restrained in this way. Experiments on publicly available image deblurring datasets demonstrate that the proposed algorithm achieves state-of-the-art deblurring results with small computational costs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2191-2208
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• 2022

Motion blur in PET (Positron emission tomography) images induced by respiratory motion will reduce the quality of imaging. Although exiting methods have positive performance for respiratory motion correction in medical practice, there are still many aspects that can be improved. In this paper, an improved 3D unsupervised framework, Res-Voxel based on U-Net network was proposed for the motion correction. The Res-Voxel with multiple residual structure may improve the ability of predicting deformation field, and use a smaller convolution kernel to reduce the parameters of the model and decrease the amount of computation required. The proposed is tested on the simulated PET imaging data and the clinical data. Experimental results demonstrate that the proposed achieved Dice indices 93.81%, 81.75% and 75.10% on the simulated geometric phantom data, voxel phantom data and the clinical data respectively. It is demonstrated that the proposed method can improve the registration and correction performance of PET image.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5129-5152
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• 2016

Multi-view super-resolution (MVSR) aims to estimate a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images that are captured from different viewpoints (typically by different cameras). MVSR is usually applied in camera array imaging. Given that MVSR is an ill-posed problem and is typically computationally costly, we super-resolve multi-view LR images of the original scene via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). First, we reformulate the MVSR problem into two easier problems: an IF problem and a BD problem. We further solve the IF problem on the premise of calculating the depth map of the desired image ahead, and then solve the BD problem, in which the optimization problems with respect to the desired image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Our approach bridges the gap between MVSR and BD, taking advantages of existing BD methods to address MVSR. Thus, this approach is appropriate for camera array imaging because the blur kernel is typically unknown in practice. Corresponding experimental results using real and synthetic images demonstrate the effectiveness of the proposed method.