Academic literature on the topic 'Defocus blur estimation'

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.<br>This dissertation presents two different defocus blur estimation methods for still images. Both methods assume a Gaussian Point Spread Function (PSF) and explore the ratio of gradient magnitudes of reblurred images computed at edge location with different scales, which provides a closed form mathematical formulation for the local blur assuming continuous-time signals. The first approach computes 1D profiles along edge points orthogonal to the local contour, and evaluate the location of the edge (maximum of the derivative) to adaptively select the number of reblurring scales. Considering the time consumption of exploring 1D oriented edge profiles, a second method was proposed based on 2D multiscale image gradients, and local reblurring parameters were selected based on the agreement of an edge detector computed at several scales. Given an initial estimate of the blur scale at edge locations provided by either of these two methods, a correction step that accounts for the discretization of the continuous formulation is also proposed. A novel local filtering method that smooths the refined estimates along the image contours is also proposed, and a fast joint domain filter is explored to propagate blur information to the whole image to generate the full blur map. Experimental results on synthetic and real images show that the proposed methods have promising results for defocus blur estimation, with a good trade off between running time and accuracy when compared to state-of-the art defocus blur estimation methods. To deal with blurry video sequences, temporal consistency was also included in the proposed model. More precisely, Kalman Filters were applied to generate smooth temporal estimates for each pixel when the local appearance of the video sequence does not vary much, and allowing sharp transitions during drastic local appearance changes, which might relate to occlusions/disocclusions. Finally, this dissertation also shows applications of the proposed methods for image and video blur estimation. A new image retargeting method is proposed for photos taken by a shallow Depth of Field (DoF) camera. The method includes defocus blur information with the seam carving framework aiming to preserve in-focus objects with better visual quality. Assuming the in-focus pixels related to regions of interest of a blurry image, the proposed retargeting method starts with a cropping method, which removes the unimportant parts (blurry) of the image, then the seam carving method is applied with a novel energy function that prioritizes in-focus regions. Experimental results show that the proposed blur aware retargeting method works better at preserving in-focus objects than other well known competitive retargeting methods. The dissertation also explores the proposed blur estimation method in the context of image and video deblurring, and results were compared with several other blur estimation methods. The obtained results show that metrics typically used to evaluate blur estimation methods (e.g. Mean Absolute Error) might not be correlated with the quality of deblurred image metrics, such as Peak Signal to Noise Ratio.