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High quality imagedeblurringwitghpanchromaticpixels
- 2. この文献でいいたいこと
試作した白色画素付きセンサで Deblur
メリット
白色画素は高速・高感度・ブレなし撮影
デメリット
白色画素は色が無い
ブレ無しグレー画像とブレ有りカラー画像から
ブレ無しカラー画像を推定する
- 3. 従来の Deblur(1)
一枚画像からの推定
Fergus ら (2006 siggraph)
Shan ら (2008 Siggraph)
Natural Image Prior
Multi Scale Inference
Natural Image Prior
Map Estimation
Levin ら (2009 CVPR)
Map Estimation
- 4. 従来の Deblur(2)
Computational Photography 的アプロー
チ
Ben Ezra ら ( CVPR 08)
低解像度ブレなしと高解像度ブレ有りを併
用
Raskar ら (2006 siggraph)
Coded Exposure
Joshi ら (2009 siggraph)
Deblur with gyro
- 5. 従来の Deblur(3)
Yuan ら (2007 Siggraph)
Image Debluring with Blured/Nosy Pair
ISO 設定/画像アライメント/シャッター速度設定が難しい
- 6. 目的
シャッター速度制御可能な白色画素
位置合わせ不要
CMOS/5Mpix
白色ブレなしとカラーブレ有りからカ
ラーブレなしを推定
- 7. New Color Filter でのデモザイ
ク
RGGB ではないため新たなデモザイク
手法が必要
Noise Reduction
Pan Image Reconstruction
Bayer Pattern Interpolation
Color Difference image computing
Color Difference image upsampling
Image Demosaicing
- 8. New Color Filter でのデモザイ
ク
RGGB ではないため新たなデモザイク
手法が必要
Noise Reduction
Pan Image Reconstruction (b)
- 9. New Color Filter でのデモザイ
ク
RGGB ではないため新たなデモザイク
手法が必要
Bayer Pattern Interpolation
Color Difference image computing (c)
- 10. New Color Filter でのデモザイ
ク
RGGB ではないため新たなデモザイク
手法が必要
Color Difference image upsampling
Image Demosaicing
- 11. Debluring with Pan Pixels
定式化
B= ブレ画像、 L =ブレなし画像、 K =
PSF 、 N =ノイズ
Two Shuttered Imaging Device
(a) : 高感度 短時間露光 (P1) グレー画像
(b) : ブレ有り長時間露光 (P2) グレー画像
(c) : ブレありカラー画像
(d) : 高ノイズ短時間露光 カラー画像
今回のデバイスは、 (a),(c) を使う
- 13. 推定:目的関数
MAP 推定
カーネル推定とブレなし画像推定の繰り返
し
カーネル推定
ブレなし画像推定
- 14. 実験結果
比較方法
Non-blind な方法と比較
Blind な方法と比較
カーネルが大きい場合
カーネルにノイズがのる場合