Informatics Point
Информатика и проектирование
Теперь перейдем к более формальному и научному описанию процессов искажения и восстановления. Будем рассматривать только полутоновые черно-белые изображения в предположении, что для обработки полноцветного изображения достаточно повторить все необходимые шаги для каждого из цветовых каналов RGB. Введем следующие обозначения:(x, y) - исходное неискаженное изображение.(x, y) - искажающая функция.(x, y) - аддитивный шум.(x, y) - результат искажения, т.е. то, что мы наблюдаем в результате (смазанное или расфокусированное изображение).
Сформулируем модель процесса искажения следующим образом:
g(x, y) = h(x, y) * f(x, y) + n(x, y) . (1)
Задача восстановления искаженного изображения заключается в нахождении наилучшего приближения f'(x,y) исходного изображения. Рассмотрим каждую составляющую более подробно. С f(x, y) и g(x, y) все достаточно понятно. Разберем функцию h(x, y): в процессе искажения каждый пиксель исходного изображения превращается в пятно для случая расфокусировки и в отрезок для случая простого смазывания. Либо же можно сказать наоборот, что каждый пиксель искаженного изображения "собирается" из пикселей некоторой окрестности исходного изображения. Все это друг на друга накладывается и в результате мы получаем искаженное изображение. То, по какой функции размазывается или собирается один пиксель и называется функцией искажения.
Другие синонимы - PSF (Point spread function, т.е. функция распределения точки), ядро искажающего оператора, kernel и другие. Размерность этой функции меньше размерности самого изображения. К примеру, в начальном рассмотрении примера, размерность функции была 2, т.к. каждый пиксель складывался из двух.
Искажающие функции
Посмотрим, как выглядят типичные искажающие функции. Будем использовать стандартный инструмент - Matlab, он содержит в себе все необходимое для самых разнообразных экспериментов с обработкой изображений и позволяет сосредоточиться на самих алгоритмах, перекладывая всю работу на библиотеки функций. Приведем примеры вида PSF:
в случае размытия по Гауссу функцией fspecial('gaussian', 30, 8).
в случае смазывания фунцией fspecial('motion', 40, 45).
Операция применения искажающей функции к другой функции (в данном случае к изображению) называется сверткой (convolution), т.е. некоторая область исходного изображения сворачивается в один пиксель искаженного изображения. Обозначается через оператор "*" (не путать с умножением). Математически для изображения f с размерами MxN и искажающей функции h c размерами mxn это записывается так:
g(x,y) = h(x,y)*f(x,y) = h(i,j)f(x+i,y+j). (2)
Где ,
. Операция, обратная свертке, называется деконволюцией (deconvolution), решение такой задачи нетривиально.
Проектирование канала сбора аналоговых данных микропроцессорной системы
Применяя микропроцессоры и микро-ЭВМ для контроля за сложными
производственными процессами, можно обрабатывать в реальном масштабе времени
сигналы, поступаю ...
Разработка технологического процесса сборки и монтажа усилителя тока
В
настоящее время, когда развивающаяся рыночная экономика заставляет предприятия
специализирующиеся на выпуске радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) работать в
...
Разработка и проектирование беспроводной компьютерной сети класса
Монтаж
кабеля проводной сети в труднодоступных местах, систематические выдёргивания
кабеля из компьютера - все эти проблемы с проводной сетью существуют во ...
Меню сайта
2022 © www.informaticspoint.ru