Image enhancement through new techniques in computational photography

Abstract

Dijital bir görüntünün kalitesi, görüntü kaydetme sürecinde etkin olan sensör hataları, sensör dinamik aralığı, düşük uzamsal çözünürlük, merceklerden kaynaklanan bozulmalar, kamera sarsıntısı ve nesne hareketi gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Bu çalışma; dijital görüntülerde bulanıklık, sınırlı odak derinliği, düşük dinamik aralık ve yetersiz çözünürlük için bazı bozulmaları en aza indirmek için yeni teknikler geliştirmeye odaklanmaktadır.Tek bir bozulmuş görüntüden uzamsal-değişken netleştirme amaçlı esnek bir algoritma geliştirilmiştir. Algoritma, görüntüdeki temel bulanıklık bölgelerini bulmaya yönelik kaba bir nokta dağılım fonksiyonu (PSF) kestirimi ve kümeleme, PSF kestirimini iyileştirme, dekonvolüsyon ve füzyon aşamalarının içerir. Odak istifleme ve yüksek dinamik aralıklı (HDR) görüntülemede kamera dizisiyle çekilen çoklu pozlama ve odaklama görüntüleri kullanılarak geniş odaklı ve yüksek dinamik aralıklı görüntü oluşturulmaktadır. Işık alanı görüntülemedeki sınırlı uzamsal çözünürlük sorunu iki farklı şekilde ele alınmıştır: normal bir kamera ve ışık alanı kamerası içeren hibrit görüntüleme ve dekonvolüsyon ile tek bir görüntüden yüksek çözünürlüklü ışık alanı çıkarımı.Geliştirilen tüm algoritmalar gerçek verisetleri üzerinde test edilmiştir; hem nitel hem de nicel karşılaştırmalar önerilen algoritmaların mevcut literatür çalışmalarından üstünlüğünü göstermek için yapılmıştır.

Quality of a digital image depends on several factors operative during the image formation process, e.g. sensor defects, sensor dynamic range, poor spatial resolution,lens distortion, camera shake and object motion. This study focused on developing new techniques in computational photography for minimizing some degradations in digital images, including blurring, limited depth of field, low dynamic range, and insufficient resolution.A flexible framework is developed for space-variant deblurring using a single degraded image. Coarse PSF estimation of image patches and PSF clustering are performed to identify regions of uniform blur in an image followed by PSF refinement, deconvolution, and fusion. Focus stacking and high dynamic range (HDR) imaging are combined to generate all-in-focus HDR image using multiple exposure and multiple focus images, captured through a camera array. The limited resolution problem is addressed in the context of light field imaging in two different ways: hybrid stereo imaging involving a regular camera and a light field camera and deconvolution based high-resolution light field extraction from a single image capture. All the developed algorithms are tested on real datasets and both qualitative and quantitative comparisons have been made with the state-of-the-art methods to show the superiority of the proposed algorithms.