1.1 散焦模糊簡介:
散焦模糊是光學透鏡焦距限制的自然結果。因此,對於給定的相機設定,位於焦距
f上的場景點發出的光線將恰好匯聚在焦平面上的同一點上
, 所有來自物體任意一點的光束都會聚到乙個單一的感測器點,使得影象畫素具有最佳的銳度。然而,來自其他距離的物體的光線不會匯聚到同一點,而是匯聚到感測器平面上的乙個小塊,稱為瀰散圓。
散焦模型假設:散焦影象可以表示為對焦(銳)
原始影象與散焦函式的卷積(以點擴散函式為特徵的,
psf)加雜訊。散焦模糊估計的目的就是當給定
psf函式時,求出每乙個畫素點對應的
delta
值。一般的模型和套路:基於邊緣進行模糊估計,假設
psf
1.2 matlab實驗 進行去模糊和去噪
一般在對於模糊和雜訊問題時,大家都是通過交替迭代來求解這兩個問題。下面是乙個簡易的去模糊和去噪的解耦實驗:原圖採用psf_a(
已知psf)
進行濾波模糊得到去噪後影象(模糊影象)。將原圖轉到頻域得到
image_fft
,設定乙個
psf_b,
使psf_b
與psf_a
相同。psf_b
轉到頻域並取逆得到
inv_psf_b_fft
(一維/
二維訊號)
, 空域卷積等價頻域乘積
.因此去模糊則只需要
image_fft
與inv_psf_b_fft
作除法,再轉到空域,即去模糊得到的圖。
下面顯示得影象依此為:原圖,去噪後影象(模糊圖),去模糊得到的圖,
inv_psf_b_fft
,處理後的
inv_psf_b_fft
,原圖的頻譜圖。 1
實驗1(inv_psf_b_fft為1
維訊號):通過控制卷積核的頻率來平衡去噪和去模糊。 (
1)當psf_b
與psf_a
完全相同時。只有去模糊效果。去模糊得到的圖與原圖相同。
(基於逆卷積核的頻域進行去噪)對
inv_psf_b_fft
進行處理,因為雜訊一般在高頻段,因此將
inv_psf_b_fft
的高頻對應的幅度值置為
0。這樣去模糊得到的圖丟失一部分高頻資訊,同時部分雜訊也相應地過濾掉。但是恢復後的影象出現振鈴現象(直接在頻域進行截斷操作,都會出現類似現象,理性低通濾波器)。
)基於psf_b
引數來平衡去噪和去模糊。
a. 當psf_b
的alpha
小於psf_a
的alpha
時:0.85 倍。
可以發現這樣去模糊得到的圖丟失一部分高頻資訊,同時部分雜訊也相應地過濾掉。因此這個引數需要除錯。
b. 當
psf_b
的alpha
小於psf_a
的alpha
時:1.25 倍。
去模糊程度過大,雜訊放大
)提取高頻資訊,將
inv_psf_b_fft
的直流頻率對應的幅度值置為
0 (高頻濾波器)
2 實驗2
(inv_psf_b_fft為2
維訊號):
通過控制卷積核的頻率來平衡去噪和去模糊,同理。
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