Удаление размытия - Deblurring

Удаление размытия представляет собой процесс удаления артефактов размытия из изображений [входное изображение говорит B, которое является размытым изображением, которое обычно происходит из-за дрожания камеры или какого-либо другого явления]. Теперь мы хотим восстановить Sharp Image S из размытого изображения, которое является B. Математически мы представляем B = S * K, где B - размытое входное изображение, нам нужно найти как резкое изображение S, так и K, которое является ядром размытия, а * называется свертка. Мы говорим, что S есть свернутый с K для создания размытого изображения B, где K - размытие, вызванное аберрация расфокусировки, Размытость, размытие по Гауссу или любое размытие. Итак, наша цель теперь восстановить S, который является изображением Sharp, а также K, и этот процесс известен как Deblurring, и некоторые люди также называют его Unblur, но Deblur - правильное техническое слово.

Размытие K обычно моделируется как функция разброса точки и является свернутый с гипотетическим резким изображением S, чтобы получить размытое изображение B, где как резкое изображение S (которое должно быть восстановлено), так и функция рассеяния точки K неизвестны. Это пример обратная задача. Почти во всех случаях в размытом изображении недостаточно информации для однозначного определения правдоподобного исходного изображения, что делает его некорректно поставленная проблема. Кроме того, размытое изображение содержит дополнительный шум, который усложняет задачу определения исходного изображения. Обычно это решается с помощью регуляризация срок, чтобы попытаться устранить неправдоподобные решения. Эта проблема аналогична удаление эха в области обработки сигналов. Тем не менее, когда когерентный пучок используется для визуализации, функция разброса точки можно смоделировать математически.[1] Собственно деконволюция из функция разброса точки K и размытое изображение B, размытое изображение B может быть удалено (не размыто), а резкое изображение S может быть восстановлено.

Смотрите также

внешняя ссылка

Программное обеспечение Unblur или Deblur

Рекомендации

  1. ^ Ахи, Киараш (26 мая 2016 г.). Анвар, Мехди Ф; Кроу, Томас В.; Манзур, Тарик (ред.). «Моделирование терагерцовых изображений на основе рентгеновских изображений: новый подход для проверки терагерцовых изображений и идентификации объектов с мелкими деталями за пределами терагерцового разрешения». Proc. SPIE 9856, Терагерцовая физика, устройства и системы X: передовые приложения в промышленности и обороне, 985610. Терагерцовая физика, устройства и системы X: передовые приложения в промышленности и обороне. 9856: 985610. Bibcode:2016SPIE.9856E..10A. Дои:10.1117/12.2228685. Получено 26 мая 2016.