Khử mờ với giải thuật Lucy-Richardson

Một phần của tài liệu Các thao tác ảnh cơ bản trong Toolbox pot (Trang 28 - 29)

- Sử dụng hàm deconvlucy để khử mờ một ảnh bằng cách sử dụng giải thuật Lucy- Richardson . Hàm này có thể được sử dụng hiệu quả khi biết được hàm PSF nhưng biết ít về nhiễu tác động phụ lên ảnh

- Hàm deconvlucy thi hành vài sự điều hợp tới giải thuật Lucy-Richardson . Sử dụng những điều hợp này ta có thể :

+ Giảm tác động của sự mở rộng nhiễu trên một ảnh khôi phục + Giải thích được tính không đồng nhất của chất lượng ảnh + Điều khiển camera đọc hết nhiễu nền

+ Cải thiện độ phân giải của ảnh phục hồi bằng cách lấy mẫu phụ

Giảm tác động của sự mở rộng nhiễu

- Sự mở rộng nhiễu là một vấn đề thường gặp của phương pháp giống cực đại ( maximum likelihood ) cố gắng lấp đầy dữ liệu gần nhất có thể . Sau một số vòng lặp , ảnh được khôi phục có thể có hình lốm đốm , đặc biệt với một đối tượng phẳng được quan sát tại tỉ số tín hiệu / nhiễu nhỏ . Những đốm này không đại diện cho bất kì một cấu trúc nào trong ảnh thực nhưng là giả tạo của việc làm khớp nhiễu trong ảnh quá gần .

- Để điều khiển sự mở rộng nhiễu , hàm deconvlucy sử dụng một tham số gọi là DAMPAR . Tham số này chỉ ra mức ngưỡng cho độ lệch của ảnh kết quả so với ảnh gốc . Với các pixel mà lệch khỏi vùng lân cận của các giá trị gốc của chúng , vòng lặp bị treo . - Damping cũng được sử dụng để giảm rung ( ringing ) – hình dạng của cấu trúc tần số cao trong ảnh khôi phục . Ringing không cần thiết đến kết quả của mở rộng nhiễu .

Tính không đồng nhất của chất lượng ảnh

Một phần của tài liệu Các thao tác ảnh cơ bản trong Toolbox pot (Trang 28 - 29)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(151 trang)
w