Методы восстановления расфокусированных и смазанных изображений

Авторы: Констандогло А.В.
Опубликовано в выпуске: #5(46)/2020
DOI: 10.18698/2541-8009-2020-5-612
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика
Ключевые слова: восстановление изображения, расфокусировка, смаз движения, функция рассеяния точки, фильтр Винера, метод регуляризации Тихонова, деконволюция Люси-Ричардсона, слепая деконволюция
Опубликовано: 30.05.2020

Выполнены обзор и анализ общих методов восстановления искаженных изображений. Проанализированы методы инверсной фильтрации, фильтрации Винера, Тихонова, Люси – Ричардсона, слепой деконволюции. Проведено имитационное моделирование восстановления искусственно равномерно размытого и зашумленного изображения в среде MATLAB с использованием описанных алгоритмов. Показано, что основную сложность представляет поиск параметров искажения. Для частных случаев существуют методы быстрой оценки этих параметров, но в общем случае данная задача нетривиальна. В качестве ее решения рассмотрен итерационный пирамидальный подход нахождения параметров искажения. На основе результатов анализа выделены основные ограничения методов восстановления.

Литература

[1] Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М., Техносфера, 2012.

[2] Dash R., Majhi B. Motion blur parameters estimation for image restoration. Optik, 2014, vol. 125, no. 5, pp. 1634–1640. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2013.09.026

[3] Липлянин А.Ю., Хижняк А.В., Михненок Е.И. и др. Анализ методов восстановления оптико-электронных изображений, смазанных при движении. Доклады БГУИР, 2018, № 2(112), с. 40–46.

[4] Field D. What is the goal of sensory coding? Neural Computat., 1994, vol. 6, no. 4, pp. 559–601. DOI: https://doi.org/10.1162/neco.1994.6.4.559

[5] Гонсалес Р., Вудс Р, Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М., Техносфера, 2006.

[6] Panfilova K., Umnyashkin S. Linear blur compensation in digital images using Lucy-Richardson method. IEEE EIConRusNW, 2015, pp. 163–167. DOI: https://doi.org/10.1109/EIConRusNW.2016.7448179

[7] Шемплинер В.В. Восстановление дефокусированных изображений методом двумерного преобразования Фурье и регуляризации Тихонова. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2008, т. 8, № 3, с. 60–70.

[8] Карнаухов В.Н., Мозеров М.Г. Восстановление мультиспектральных изображений методом реконструкции градиентов и оценка параметров смаза на основе модели многоцелевого согласования. Информационные процессы, 2016, т. 16, № 2, с. 162–169.

[9] Miskin J., MacKay D.J.C. Ensemble learning for blind image separation and deconvolution. 2000. In: Advances in independent component analysis. Springer, 2010, pp. 123–141.

[10] Fergus R., Singh B., Hertzmann A.T., et al. Removing camera shake from a single photograph. ACM TOG, 2006, vol. 25, no. 3, pp. 787–794. DOI: https://doi.org/10.1145/1141911.1141956