모션 블러란 카메라나 촬영대상의 움직임에 의해서 화소가 혼합되어 이미지의 경계가 흐려지는 현상을 말한다. 촬영 순간 카메라와 촬영 대상간의 상대적 움직임에 의해 촬영된 이미지에는 움직인 방향으로 모션 블러가 발생할 수 있다. 촬영 대상들이 서로 다른 속도로 이동하면 지역적으로 다양한 크기의 모션 블러가 발생할 수 있다. 이러한 지역적으로 다양한 모션 블러가 발생한 이미지를 복원하기 위해서는 지역적으로 다양한 블러의 크기를 추출해야만 한다. 본 논문에서는 지역적으로 다양한 모션 블러가 발생된 이미지로부터 RATS(Robust Automatic Threshold Selection)를 이용하여 지역적으로 다양한 블러의 크기를 각 지역별로 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 또한 이전 방법과의 비교 실험을 통해 성능을 검증한다.
Motion blur is a blurring effect on an image caused by the relative motion between the camera and objects in the scene. When an image is captured, motion blurs are caused by relative motion between the camera and the scene. When different objects are moving at different speeds, the characteristics of the blur effect for each object appear differently. To restore the spatially variant blurred image, each of the blur extents should be identified. In this paper, we propose a new method for the identification of blur extent locally using RATS from the image in which the spatially variant motion blur is caused Experiment shows that the proposed algorithm successfully segments the objects with different blurs and identifies the blur extents quite well
