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Image Desblurring

El desenfoque, o degradación, de una imagen puede deberse a muchos factores:

  • Movimiento durante el proceso de captura de imagen, por la cámara o, cuando se utilizan largos tiempos de exposición, por el sujeto

  • Óptica fuera de foco, uso de una lente gran angular, turbulencia atmosférica o un tiempo de exposición corto, lo que reduce el número de fotones capturados

  • Distorsión de la luz dispersa en la microscopía confocal

Una imagen borrosa o degradada puede describirse aproximadamente por esta ecuación, dondeg = Hf + n

g

La imagen borrosa

H

El operador de distorsión, también llamado el (PSF).point spread function En el dominio espacial, el PSF describe el grado en que un sistema óptico difumina (propaga) un punto de luz. El PSF es la transformada inversa de Fourier de la función de transferencia óptica (OTF). En el dominio de frecuencia, el OTF describe la respuesta de un sistema lineal de posición invariable a un impulso. El OTF es la transformada de Fourier de la función de dispersión de puntos (PSF). El operador de distorsión, cuando se congenera con la imagen, crea la distorsión. La distorsión causada por una función de dispersión de puntos es solo un tipo de distorsión.

f

La imagen verdadera original

n

El ruido aditivo, introducido durante la adquisición de la imagen, daña la imagen

Nota

La imagen no existe realmente.f Esta imagen representa lo que tendrías si tuvieras perfectas condiciones de adquisición de imágenes.

Sobre la base de este modelo, la tarea fundamental de desblurring es deconvolve la imagen borrosa con el PSF que describe exactamente la distorsión. La deconvolución es el proceso de revertir el efecto de la convolución.

Nota

La calidad de la imagen desborrosa se determina principalmente por el conocimiento del PSF.

Para ilustrar, este ejemplo toma una imagen clara y deliberadamente lo difumina Convolving con un PSF. El ejemplo utiliza la función para crear un PSF que simula un desenfoque de movimiento, especificando la longitud del desenfoque en píxeles, () y el ángulo del desenfoque en grados ().fspecialLEN=31THETA=11 Una vez creado el PSF, el ejemplo utiliza la función para asociar el PSF con la imagen original, para crear la imagen borrosa,.imfilterIBlurred (Para ver cómo desblurring es el reverso de este proceso, utilizando las mismas imágenes, ver.)Deblur con el filtro Wiener

I = imread('peppers.png'); I = I(60+[1:256],222+[1:256],:); % crop the image figure; imshow(I); title('Original Image');

LEN = 31; THETA = 11; PSF = fspecial('motion',LEN,THETA); % create PSF Blurred = imfilter(I,PSF,'circular','conv'); figure; imshow(Blurred); title('Blurred Image');

Funciones desblurring

La caja de herramientas incluye cuatro funciones de desenfoque, enumeradas aquí en orden de complejidad. Todas las funciones aceptan un PSF y la imagen borrosa como sus argumentos primarios.

deconvwnr

Implementa una solución de mínimos cuadrados. Debe proporcionar cierta información sobre el ruido para reducir la posible amplificación de ruido durante el desdesenfoque. Consulte para obtener más información.Deblur con el filtro Wiener

deconvreg

Implementa una solución de mínimos cuadrados restringida, donde puede colocar restricciones en la imagen de salida (el requisito de suavizado es el valor predeterminado). Debe proporcionar cierta información sobre el ruido para reducir la posible amplificación de ruido durante el desdesenfoque. Consulte para obtener más información.Deblur con un filtro regularizado

deconvlucy

Implementa un algoritmo acelerado y amortiguado de Lucy-Richardson. Esta función realiza múltiples iteraciones, utilizando técnicas de optimización y estadísticas de Poisson. No es necesario proporcionar información sobre el ruido aditivo en la imagen dañada. Consulte para obtener más información.Deblur con el algoritmo de Lucy-Richardson

deconvblind

Implementa el algoritmo de deconvolución ciega, que realiza el desdesenfoque sin conocimiento del PSF. Usted pasa como argumento su suposición inicial en el PSF. La función devuelve un PSF restaurado además de la imagen restaurada.deconvblind La implementación utiliza el mismo modelo iterativo y de amortiguación que la función.deconvlucy Consulte para obtener más información.Deblur con el algoritmo de deconvolución ciega

Al utilizar las funciones de desenfoque, tenga en cuenta lo siguiente:

  • Desblurring es un proceso iterativo. Es posible que tenga que repetir el proceso de desdesenfoque varias veces, variando los parámetros que especifique a las funciones de desdesenfoque con cada iteración, hasta que logre una imagen que, en función de los límites de su información, sea la mejor aproximación del original Escena. A lo largo del camino, debe hacer numerosos juicios sobre si las características recién descubiertas en la imagen son características de la escena original o simplemente artefactos del proceso de desdesenfoque.

  • Para evitar "sonar" en una imagen desborrosa, puede utilizar la función para preprocesar la imagen antes de pasarla a las funciones de desenfoque.edgetaper Consulte para obtener más información.Evite el timbre en imágenes Desborrosas

  • Para obtener información sobre cómo crear sus propias funciones de desdesenfoque, consulte.Cree sus propias funciones de Desdesenfoque