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김용민(Young Min Kim),박기태(Ki Tae Park),이동석(Dong Seok Lee),최원주(Wonju Choi),문영식(Young Shik Moon) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.8
본 논문은 비디오에서 안개 제거로 인한 플리커링(깜빡임) 현상을 효율적으로 제거하기 위한 방법을 제시한다. 단일 영상에서 사용하는 안개 제거 방법을 비디오 시퀀스에 그대로 적용하면, 안개제거를 위한 대기값이 매 프레임 마다 개별적으로 계산되기 때문에 플리커링 현상이 발생할 수 있다. 기존의 플리커링 현상을 제거하는 방법으로는 인접한 프레임간의 전달맵의 높은 상관관계 계수를 이용하는 방법이 존재한다. 하지만, 비디오 시퀀스에서 빈번하게 변경되는 대기값에 의해서도 플리커링 현상이 발생할 수 있기 때문에 인접한 프레임간의 상관관계를 효율적으로 고려한 대기값 추정방법이 필요하다. 본 논문에서는 안정적인 대기값 추정을 위해 평균값을 이용해 플리커링 현상을 제거하는 효율적인 안개 제거 기법을 제안한다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 방법보다 플리커링 현상을 줄여 좋은 성능결과를 보여 주는 것을 확인하였다. In this paper, we propose a novel method to effectively eliminate flickering artifacts caused by dehazing in video sequences. When applying a dehazing technique directly to each image in a video sequence, flicker artifacts may occur because atmospheric values are calculated without considering the relation of adjacent frames. Although some existing methods reduce flickering artifacts by calculating highly correlated transmission values between adjacent frames, flickering artifacts may still occur. Therefore, in order to effectively reduce flickering artifacts, we propose a novel approach considering temporal averages of atmospheric light values calculated from adjacent frames. Experimental results have shown that the proposed method achieves better performance of video dehazing with less flickering artifact than existing methods.
카메라 움직임 추정 및 패치 기반 디컨볼루션을 이용한 동영상의 번짐 현상 제거 방법
정우진(Woojin Jeong),박진욱(Jin Wook Park),이종민(Jong Min Lee),송태언(Tae Eun Song),최원주(Wonju Choi),문영식(Young Shik Moon) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.12
동영상 촬영 시 급격한 카메라의 흔들림은 의도하지 않은 번짐 현상을 발생시켜 동영상의 품질을 낮추는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 동영상의 품질을 높이기 위해 동영상에서 카메라 흔들림으로 인해 발생한 번짐 현상을 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 매 프레임 별로 이루어진다. 각 프레임마다 이전 프레임과 현재 프레임, 다음 프레임을 이용하여 카메라 움직임을 계산한다. 그리고 카메라의 움직임을 바탕으로 점 확산 함수를 계산하고 프레임을 패치 단위로 쪼개어 패치별번짐 현상을 제거한다. 이때 품질을 높이기 위하여 번짐 영상으로부터 외곽선을 예측하는 방법을 사용한다. 번짐 현상이 제거된 패치는 다시 하나의 프레임으로 합한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 동영상에서의 카메라 흔들림으로 인한 번짐 현상을 효과적으로 제거함을 확인하였다. Undesired camera shaking can make a blur effect, which causes a degradation of video quality. We propose an efficient method of removing the blur effects on video captured from a single camera. The proposed method has a sequential process that is applied to each frame. The first stage is to estimate the camera motion for each frame. In order to estimate the camera motion, we compute the optical flow using 3 consecutive frames. Then a patch-wise image deconvolution is applied. During the deconvolution, edge prediction is used to improve the quality of image deconvolution. After patch-wise image deconvolution, deblurred patches are integrated into an image to produce a deblurred frame. The above process is performed for each frame. The experimental result shows that the proposed method removes the blur effect efficiently.