Defocus blur estimation is first preprocessing step in many computer vision applications including depth map extraction, image de-blurring, refocusing, 3-D imaging and gesture tracking. Fast and accurate estimation method is important because result of the estimation affects to computer vision applications. In this paper, we use dual aperture camera which captures RGB image and IR image as the reference image at the same time. We propose two kinds of processing methods. One is enhancement method for the low contrast edges which have many estimation errors and the other is fast estimation method of blur amount for the reference image which captured using dual aperture camera for the accurate estimation result. Firstly, we propose a simple contrast enhancement method using the RGB image for the IR image. Because of the enhanced contrast at edges in the IR image, we can obtain the robust estimation result irrespective of colors which have different contrast. Secondly, we propose blur estimation method of the reference image which captured using dual aperture camera. If we assume that blur shape is Gaussian distribution, we can define the relation between the RGB image and IR image which captured at the same time using dual aperture camera. This method does not need de-convolution to obtain the sharp reference image. So we can considerably reduce the processing time. Finally, we combine these two methods to obtain accurate depth map and reduce the processing time.
초점이 맞지 않아 생기는 흐려짐 추정은 깊이 맵, 이미지의 흐려짐 복원, 초점 이동, 3차원 이미징, 행위 추적과 같은 많은 컴퓨터 비전 어플리케이션의 첫 번째 전처리 과정이다. 그래서 빠르고 정확한 흐려짐 추정은 위의 어플리케이션의 결과에 영향을 미치기 때문에 중요한 문제이다. 이 논문에서는 정확한 추정을 위해서 기본 가시광선 영역의 이미지와 흐려짐 추정의 기준이 될 수 있는 적외선 영역의 이미지가 동시에 찍히는 이중 조리개 카메라를 사용하고, 가시광선 이미지의 흐려짐 추정 오류가 많은 적외선 이미지의 낮은 대비의 개선 방법과 가시광선 이미지의 흐려짐 추정의 기준이 되는 적외선 이미지의 흐려짐을 제외하기 위한 빠른 적외선 이미지의 흐려짐 추정 방법을 제안한다.
먼저, 문제가 되는 적외선 이미지의 낮은 대비를 가시광선 이미지의 대비 정보를 가지고 보정하는 방법을 제안한다. 낮은 대비를 향상시킬 때 잡음이 같이 증폭되지 않도록 가시광선 이미지의 두 가지 파장대의 이미지의 화소별로 계산해서 대비가 다른 색깔에 관계없이 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.
또한, 가시광선 이미지의 흐려짐 추정의 기준 이미지인 적외선 이미지의 흐려짐 추정 방법을 제안한다. 우리가 흐려짐의 모양이 가우시안이라고 가정하면 이중 조리개 카메라에서 가시광선 이미지와 적외선 이미지의 흐려짐 관계를 정의할 수 있다. 이를 이용하면 적외선 이미지의 흐려짐을 제거하기 위해서 계산량이 많은 디컨볼루션(deconvolution)을 수행할 필요가 없게 된다. 따라서 흐려지지 않은 적외선 기준 이미지를 적용하면서도 추가적인 시간이 들지 않게 된다.
