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자료유형
학술저널
저자정보
Mahmood, Muhammad Tariq (Korea University of Technology and Education, School of Computer Science and Engineering) Siddiqui, Shahbaz Ahmed (Korea University of Technology and Education, School of Computer Science and Engineering) Choi, Young Kyu (Korea University of Technology and Education, School of Computer Science and Engineering)
저널정보
한국반도체디스플레이기술학회 반도체디스플레이기술학회지 반도체디스플레이기술학회지 제18권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
110 - 115 (6page)

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Blur detection and segmentation play vital role in many computer vision applications. Among various methods, local binary pattern based methods provide reasonable blur detection results. However, in conventional local binary pattern based methods, the blur map is computed by using a fixed threshold irrespective of the type and level of blur. It may not be suitable for images with variations in imaging conditions and blur. In this paper we propose an effective method based on local binary pattern with adaptive threshold for blur detection. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the multinomial logistic regression. The performance of the proposed method is evaluated using different datasets. The comparative analysis not only demonstrates the effectiveness of the proposed method but also exhibits it superiority over the existing methods.
#Blur detection #Multinomial logistic regression #Blur map #Blur Segmentation #Local binary pattern

목차

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참고문헌 (13)

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Zhao, W. / 2019 / Defocus Blur Detection via Multi-Stream Bottom-Top-Bottom Network / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence google schola 타릭 / 2014 / 유전 알고리즘 기반의 초점 측도 조합을 이용한 3차원 표면 재구성 기법 / 반도체디스플레이기술학회지 13(2):23~28 google schola 최영규 / 2019 / 3차원 가중최소제곱을 이용한 SFF에서의 초점 측도 개선 / 반도체디스플레이기술학회지 18(3):66~71 google schola Zhuo, S. / 2011 / Defocus map estimation from a single image / Pattern Recognition 44(9):1852~1858 google schola Shi, J. / 2014 / Discriminative blur detection features / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition google schola

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