УДК: 621.397.3, 517.968

Прием "усечение-размытие-поворот" для восстановления искаженных изображений

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Сизиков В.С. Прием "усечение-размытие-поворот" для восстановления искаженных изображений // Оптический журнал. 2011. Т. 78. № 5. С. 18–26.

Sizikov V.S. The truncation – blurring – rotation technique for reconstructing distorted images [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2011. V. 78. № 5. P. 18–26.

Ссылка на англоязычную версию:

V. S. Sizikov, "The truncation – blurring – rotation technique for reconstructing distorted images," Journal of Optical Technology. 78(5), 298-304 (2011). https://doi.org/10.1364/JOT.78.000298

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:

смазывание, дефокусирование, зашумление изображения, “граничные условия”, усечение, размытие, поворот изображения

Благодарность:

Работа выполнена при поддержке РФФИ (грант 09-08-00034а).

Коды OCIS: 100.0100, 100.2000

Список источников:

1. Сизиков В.С., Римских М.В., Мирджамолов Р.К. Реконструкция смазанных и зашумленных изображений без использования граничных условий // Оптический журнал. 2009. Т. 76. № 5. С. 38–46.
2. Сизиков В.С., Белов И.А. Реконструкция смазанных и дефокусированных изображений методом регуляризации // Оптический журнал. 2000. Т. 67. № 4. С. 60–63.
3. Сизиков В.С. Математические методы обработки результатов измерений. СПб.: Политехника, 2001. 240 с.
4. Petrov Yu.P., Sizikov V.S. Well-Posed, Ill-posed, and Intermediate Problems with Applications. Leiden–Boston: VSP, 2005. 234 p.
5. Сизиков В.С. Применение аппарата интегральных уравнений для реконструкции искаженных изображений // Сб. тез. конф. “Интегральные уравнения – 2009”. Киев: Изд-во ИПМЭ, 2009. С. 128–130.
6. Сизиков В.С. Интегральные уравнения и новый прием “усечение–размы тие–поворот” в реконструкции искаженных изображений // Proc. Intern. Conf. “Integral Equations – 2010”. Lviv: PAIS, 2010. P. 138–142.
7. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В. Обратные задачи обработки фотоизображений // Некоторые задачи естествознания / Под ред. Тихонова А.Н., Гончарского А.В. М.: Изд-во МГУ, 1987. С. 185–195.
8. Бакушинский А.Б., Гончарский А.В. Некорректные задачи. Численные методы и приложения. М.: Изд-во МГУ, 1989. 199 с.
9. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.