Spatially varying defocus blur estimation and applications

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Karaali, Ali
• Orientador(a): Jung, Claudio Rosito
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Processamento de imagens; Computacao grafica : Aplicacoes
• Palavras-chave em Inglês: Spatially varying defocus; Defocus blur estimation; Image retargeting; Image deblurring; Video deblurring
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/157544

Esta tese apresenta dois métodos diferentes de estimativa de desfocagem usando uma única imagem. Ambos os métodos assumem uma função de espalhamento de ponto (Point Spread Function - PSF) Gaussiana e exploram a razão de magnitudes de gradientes de versões re-borradas da imagem original com escalas diferentes nas bordas da imagem, o que fornece uma expressão matemática fechada para borramento local. A primeira abordagem calcula perfis 1D ao longo de pontos de borda ortogonais ao contorno local, e avalia a localização da borda (máximo da derivada primeira) para selecionar adaptativamente o número de escalas no re-borramento. Considerando o consumo de tempo de explorar perfis de aresta orientados 1D, um segundo método foi proposto com base em gradientes de imagem diretamente no domínio 2D, e os parâmetros de re-borramento locais foram selecionados com base na concordância de um detector de bordas calculado em várias escalas. Dada uma estimativa inicial da escala de desfocagem nas posições de borda proporcionada por qualquer um destes dois métodos, é também proposto um passo de correção que atenua os erros introduzidos pela discretização da formulação contínua. Um novo método de filtragem local que suaviza as estimativas refinadas ao longo dos contornos de imagem também é proposto, e um filtro de domínio conjunto (jointdomain filter) rápido é explorado para propagar informações de desfocagem para toda a imagem, gerando o mapa de desfocagem completo. Os resultados experimentais em imagens sintéticas e reais mostram que os métodos propostos apresentam resultados promissores para a estimativa de borramento por desfoco, com um bom compromisso entre qualidade e tempo de execução quando comparados a técnicas estado-da-arte. Para lidar com sequências de vídeo desfocadas, a consistência temporal também foi incluída no modelo proposto. Mais precisamente, Filtros de Kalman foram aplicados para gerar estimativas temporais suaves para cada pixel quando a aparência local da sequência de vídeo não varia muito, permitindo transições durante mudanças drásticas da aparência local, que podem se relacionar com oclusões/desoclusões. Finalmente, esta tese também mostra aplicações dos métodos propostos para a estimativa de desfocagem de imagem e vídeo. Um novo método de redimensionamento (retargeting) de imagens é proposto para fotos tiradas por câmera com baixa profundidade de campo. O método inclui informação de desfocamento local no contexto do método seam carving, visando preservar objetos em foco com melhor qualidade visual. Assumindo que os pixels em foco estejam relacionados às regiões de interesse de uma imagem com desfocamento, o método de redimensionamento proposto começa com um método de corte (cropping), o qual remove as partes sem importância (borradas) da imagem, e então o método seam carving é aplicado com uma nova função de energia que prioriza as regiões em foco. Os resultados experimentais mostram que o método proposto funciona melhor na preservação de objetos em foco do que outras técnicas de redimensionamento de imagens. A tese também explora o método de estimação de desfocagem proposto no contexto de des-borramento de imagens e sequências de vídeo, e os resultados foram comparados com vários outros métodos de estimação de desfocagem. Os resultados obtidos mostram que as métricas tipicamente usadas para avaliar métodos de estimação de desfocagem (por exemplo, erro absoluto médio) podem não estar correlacionadas com a qualidade das métricas de imagem desfocada, como a Relação Sinal-Ruído de Pico.