포커스 검출

• Main Authors: WEI JIANING, MIZUKURA TAKAMI, SHUDA TOMONORI, BERESTOV ALEXANDER, LI PINGSHAN, TU XUE, MATSUI AKIRA
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 25.07.2018
• Subjects: ACCESSORIES THEREFOR; APPARATUS OR ARRANGEMENTS EMPLOYING ANALOGOUS TECHNIQUES USINGWAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; APPARATUS OR ARRANGEMENTS FOR TAKING PHOTOGRAPHS OR FORPROJECTING OR VIEWING THEM; CINEMATOGRAPHY; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE; ELECTRICITY; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY; PHOTOGRAPHY; PHYSICS; PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION

포커스 검출은 이미지가 인포커스로 있는지 아닌지의 여부를 결정하는 것이다. 포커스 검출은 카메라 오토포커스 성능을 개선시키기 위해 사용되는 것이 가능하다. 하나의 특징만을 사용하는 것에 의한 포커스 검출은 인포커스 그리고 약간 아웃포커스 이미지들을 구별하는 데 충분한 신뢰성을 제공하지 못한다. 선명도를 평가하는 데 사용되는 다수의 특징을 결합한 포커스 검출 알고리즘이 본 명세서에서 설명된다. 아웃포커스 이미지들로부터 인포커스 이미지들을 분리하기 위한 포커스 검출기를 개발하기 위해 인포커스 및 아웃포커스 이미지들을 갖는 큰 이미지 데이터 세트가 사용된다. 선명도를 평가하고 큰 블러 이미지들을 결정하기 위해 반복 블러 추정, FFT 선형성, 에지 퍼센티지, 웨이브릿 에너지 비율, 개선된 웨이브릿 에너지 비율, 체비셰프 모멘트 비율 및 색수차 특징들과 같은 많은 특징들이 사용되는 것이 가능하다. Focus detection is to determine whether an image is in focus or not. Focus detection is able to be used for improving camera autofocus performance. Focus detection by using only one feature does not provide enough reliability to distinguish in-focus and slightly out-of-focus images. A focus detection algorithm of combining multiple features used to evaluate sharpness is described herein. A large image data set with in-focus and out-of-focus images is used to develop the focus detector for separating the in-focus images from out-of-focus images. Many features such as iterative blur estimation, FFT linearity, edge percentage, wavelet energy ratio, improved wavelet energy ratio, Chebyshev moment ratio and chromatic aberration features are able to be used to evaluate sharpness and determine big blur images.