Прием “усечение–размытие–поворот” для восстановления искаженных изображений
Аннотация:
Рассматривается задача восстановления искаженных (смазанных, дефокусированных, зашумленных) серых и цветных изображений. Устранение смазывания и дефокусирования изображений выполняется путем решения интегральных уравнений методом регуляризации Тихонова или параметрической фильтрации Винера, а устранение шума – методом адаптивной фильтрации Винера или медианной фильтрации. Вместо так называемых “граничных условий” предлагается обобщенный прием усечения изображения, а для понижения эффекта Гиббса – обобщенный прием размытия краев изображения. Для моделирования смазывания изображения под произвольным углом предложен прием поворота изображения. Методика реализована в виде m-файлов в системе MatLab. Выполнена обработка модельных и натурных изображений.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Проявление внутримолекулярных вибронных взаимодействий в тонкоструктурных спектрах флуоресценции и возбуждения флуоресценции полиеновых δ-диметиламинокетонов
- Оптические свойства металлодиэлектрических одномерных дифракционных решеток
- Влияние параметров катадиоптрического световозвращателя на характеристики его углового поля
- Сегментация и сопровождение объектов на сложном фоне
- Антенно-связанные микроболометры
- Прибор “Русалка” для измерения содержания углекислого газа и метана в атмосфере с борта международной космической станции
- Погружаемый измеритель показателя ослабления света морской водой
- Принципы построения помехоустойчивых миниатюрных лазерных импульсных дальномеров, высотомеров и датчиков для бортовых и транспортных систем
- Особенности построения позиционных датчиков угла современных геодезических приборов
- Зависимости интенсивности полос поглощения в высокочистых кварцевых стеклах от флюенса электронного пучка
- Резонансная лазерная спектроскопия ионных пар в кристалле Nd3+:LaF3