Документация

Размытие изображений с помощью слепой деконволюции

В этом примере показано, как удалить размытие изображения с помощью слепой деконволюции. Пример иллюстрирует итеративный характер этой операции, делая два прохода при удалении размытия изображения с использованием дополнительных параметров.

Чтение изображения в рабочую область и его отображение.

I = imread('cameraman.tif');
figure
imshow(I)
title('Original Image')

Создайте функцию разброса точек (PSF). PSF описывает степень, в которой оптическая система размывает (распространяет) точку света.

PSF = fspecial('motion',13,45);
figure
imshow(PSF,[],'InitialMagnification','fit')
title('Original PSF')

Создайте в изображении смоделированное размытие с помощью PSF и отобразите размытое изображение.

Blurred = imfilter(I,PSF,'circ','conv');
figure
imshow(Blurred)
title('Blurred Image')

Удаление размытия изображения с помощью deconvblind функция. Вы должны сделать начальное предположение на PSF. Чтобы определить размер PSF, изучите размытое изображение и измерьте ширину размытия (в пикселях) вокруг явно острого объекта. Поскольку размер PSF более важен, чем содержащиеся в нем значения, в качестве начального PSF обычно можно указать массив из 1.

В этой первоначальной реставрации, deconvblind был способен в значительной степени удалить размытие изображения. Однако следует отметить, что вызывной сигнал вокруг областей контраста резкой интенсивности в восстановленном изображении. (В примере устранен вызывной сигнал, связанный с краями, с помощью параметра «circular» с imfilter при создании моделируемого размытого изображения.) Для достижения более удовлетворительного результата повторно запустите операцию, экспериментируя с PSF различных размеров. Восстановленный PSF, возвращаемый каждой деконволюцией, также может дать ценные подсказки при оптимальном размере PSF.

INITPSF = ones(size(PSF));
[J P] = deconvblind(Blurred,INITPSF,30);
figure
imshow(J)
title('Restored Image')

figure
imshow(P,[],'InitialMagnification','fit')
title('Restored PSF')

Одним из способов улучшения результата является создание массива весов для исключения областей высокого контраста из операции удаления размытия. Это может уменьшить связанные с контрастом вызывные сигналы в результате.

Чтобы создать массив весов, создайте массив того же размера, что и изображение, и присвойте значение 0 пикселям массива, которые соответствуют пикселям исходного изображения, которые требуется исключить из обработки. В примере используется комбинация обнаружения краев и морфологической обработки для обнаружения областей высокой контрастности в изображении. Поскольку размытие изображения является линейным, в примере изображение расширяется дважды. Чтобы исключить из обработки пикселы границы изображения (область высокой контрастности), в примере используется padarray для назначения значения 0 всем пикселям границы.

WEIGHT = edge(I,'sobel',.28);
se1 = strel('disk',1);
se2 = strel('line',13,45);
WEIGHT = ~imdilate(WEIGHT,[se1 se2]);
WEIGHT = padarray(WEIGHT(2:end-1,2:end-1),[1 1]);
figure
imshow(WEIGHT)
title('Weight Array')

Уточните предположение на PSF. Реконструированный PSF, возвращенный первым пасом при деконволюции, P , показывает четкую линейность. Для этого второго прохода в примере используется новый PSF, который является тем же самым, что и возвращенный PSF, но с пикселями малой амплитуды, установленными в 0.

P1 = P;
P1(find(P1 < 0.01))= 0;

Запустите деконволюцию еще раз, на этот раз указав массив весов и измененный PSF. Обратите внимание, что восстановленное изображение имеет гораздо меньше звона вокруг областей резкой интенсивности, чем результат первого прохода.

[J2 P2] = deconvblind(Blurred,P1,50,[],double(WEIGHT));
figure, imshow(J2)
title('Newly Deblurred Image');

figure, imshow(P2,[],'InitialMagnification','fit')
title('Newly Reconstructed PSF')

Уточнение результата

deconvblind по умолчанию выполняет несколько итераций процесса удаления размытия. Можно остановить обработку после определенного количества итераций, чтобы проверить результат, а затем перезапустить итерации из точки, где обработка остановлена. Для использования этой функции необходимо передать размытое изображение и PSF в виде массивов ячеек, например: {Blurred} и {INITPSF}.

deconvblind функция возвращает выходной образ и восстановленный PSF в виде массивов ячеек. Массив ячеек выходного изображения содержит следующие четыре элемента:

Массив выходных ячеек PSF содержит аналогичные элементы.