본 논문은 다중 컬러 필터 조리개 (multiple color-filter aperture; MCA) 시스템에서 영역 적응적 히스토그램 평활화를 사용하여 저노출 환경에서도 강건한 새로운 디지털 다중초점 (multifocusing) 방법을 소개한다. MCA 시스템은 획득된 영상의 컬러 채널 간에 발생하는 부정합 (misalignment) 정도를 측정하여 카메라의 거리에 따른 장면의 상대적 심도 정보를 추출한다. 추출된 상대적 심도 정보는 관심영역 (regsion-of-interests; ROIs) 분류 (classification), 정합 (registration), 융합 (fusion) 등의 과정을 통하여 다중초점 영상을 생성한다. 그러나 MCA 시스템은 유한한 구경의 조리개로 때문에 저노출 환경에서 성능의 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공간 적응적 히스토그램 확장을 이용한다. 실험결과에서 볼 수 있듯이, 제안한 기술은 저노출 환경에서도 콘트라스트가 향상된 다중초점 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.
In this paper, we present a novel digital multifocusing approach using adaptive region-based histogram equalization for the multiple color-filter aperture (MCA) system with insufficient amount of incoming light. From the image acquired by the MCA system, we can estimate the depth information of objects at different distances by measuring the amount of misalignment among the RGB color planes. The estimated depth information is used to obtain multifocused images together with the process of the region-of-interests (ROIs) classification, registration, and fusion. However, the MCA system results in the low-exposure problem because of the limited size of the apertures. For overcoming this problem, we propose adaptive region-based histogram equalization. Based on the experimental results, the proposed algorithm is proved to be able to obtain in-focused images under the low light level environment.
