Восстановление изображения - Image restoration

Восстановление изображения с помощью Искусственный интеллект

Восстановление изображения это операция получения искаженного / зашумленного изображения и оценки чистого исходного изображения. Коррупция может принимать разные формы, например: Размытость, шум и камера не сфокусирована.^[1] Восстановление изображения выполняется путем обращения вспять процесса, который размыл изображение, и это выполняется путем создания изображения точечного источника и использования изображения точечного источника, которое называется функцией рассеяния точки (PSF), чтобы восстановить информацию изображения, потерянную в процессе размытия.

Восстановление изображения отличается от улучшение изображения в том, что последний разработан, чтобы подчеркнуть особенности изображения, которые делают изображение более приятным для наблюдателя, но не обязательно для получения реалистичных данных с научной точки зрения. Методы улучшения изображения (например, контрастное растяжение или устранения размытия с помощью процедуры ближайшего соседа), предоставляемые пакетами изображений, не используют априори модель процесса, создавшего изображение.

С помощью улучшения изображения можно эффективно удалить шум, жертвуя некоторым разрешением, но это неприемлемо для многих приложений. В флуоресцентный микроскоп, разрешение по оси Z и так плохое. Для восстановления объекта необходимо применять более совершенные методы обработки изображений.

Целью методов восстановления изображений является уменьшение шума и восстановление потери разрешения. Методы обработки изображений выполняются либо в области изображения, либо в частотной области. Самый простой и стандартный метод восстановления изображений - это деконволюция, который выполняется в частотной области и после вычисления преобразование Фурье изображения и PSF и отменить потерю разрешения, вызванную факторами размытия. Этот метод деконволюции из-за его прямого обращения PSF, который обычно имеет плохую матрицу номер условия, усиливает шум и создает несовершенное изображение без размытия. Также обычно предполагается, что процесс размытия инвариантен к сдвигу. Следовательно, были разработаны более сложные методы, такие как упорядоченное удаление размытия, чтобы обеспечить надежное восстановление при различных типах шумов и функций размытия. Он бывает 3-х видов: 1. Геометрическая коррекция2. радиометрическая коррекция 3. удаление шума

Рекомендации

1. Восстановление изображения