Department of Image Processing

Project leader: Kotera

Others: Jindřich Soukup

Supported by: GAUK 938213/2013

Abstract:

---

Při pořízení digitálního snímku dojde často k jeho poškození rozmazáním (pohybem, rozostřením apod.) a šumem. Poškození lze v mnoha praktických případech modelovat konvolucí g=u*h+n kde g je pořízený obrázek, u původní nepoškozený obrázek, h konvoluční maska (rozmazání) a n náhodný šum. Úkolem dekonvoluce je ze získaného obrázku g zrekonstruovat původní obrázek u. Pokud není konvoluční maska h předem známá, jedná se o tzv. slepou dekonvoluci, neboť je nutné ji odhadnout spolu s rekonstruovaným obrázkem. Jedná se o velice obtížný a špatně určený (ill-posed) problém, neboť není k dispozici dostatečné množství dat a ta jsou navíc zatížena šumem. Současné metody jsou na tomto poli úspěšné jen částečně, neexistuje žádná jednotná teorie optimální slepé dekonvoluce. Existuje varianta zvaná vícekanálová slepá dekonvoluce, která pracuje s více snímky g_i stejné scény u, které jsou poškozeny neznámými a obecně různými konvolučními jádry h_i. V tomto případě je problém z matematického hlediska výrazně lépe určený a lze zde dosáhnout poměrně kvalitní rekonstrukce. Námi vyvíjená metoda leží na předělu těchto přístupů, chceme vhodně vytěžit informaci z jediného vstupního snímku tak, aby bylo možné převést problém v principu na vícekanálovou dekonvoluci a těžit tak z jejích výborných výsledků.