Размытое ядро ​​некачественной камеры

Я провожу некоторые эксперименты по улучшению изображения, поэтому я делаю фотографии с моей дешевой камеры. Камера имеет мозаичные артефакты, и все изображения выглядят как сетка. Я думаю, что ядро ​​​​таблетки (не в фокусе) и ядро ​​Гаусса не будут лучшими кандидатами. Какие-либо предложения?

ИЗМЕНИТЬ:
Образец

введите здесь описание изображения

Подозреваю, что через константное ядро ​​это сделать нельзя, ибо эффекты на пиксели не те (поэтому и "сетки").


person ziyuang    schedule 12.05.2011    source источник
comment
Возможно, лучше будет выполнить некоторые задания по сглаживанию, а затем применить ядра размытия, упомянутые выше.   -  person ziyuang    schedule 12.05.2011
comment
Возможно ли, что это просто старые артефакты JPEG? Блоки вроде бы 8х8.   -  person Joachim Sauer    schedule 12.05.2011
comment
И да, это выглядит как обычный артефакт JPEG.   -  person James    schedule 12.05.2011


Ответы (1)


Эффекты нелинейны. (И, вероятно, нестационарным), поэтому вы не можете просто инвертировать свертки и улучшить изображение — если бы вы могли, микросхема камеры сделала бы это на борту.

Лучший способ выяснить, что такое свертка (или, по крайней мере, приближение к ней), может состоять в том, чтобы сфотографировать известные шаблоны, вычислить и работать в 2D частотной/лапласовской области, разделить полученные спектры, чтобы получить линейное приближение к фильтру. .

Я подозреваю, что свертка, которую вы обнаружите, будет очень контекстно-зависимой, поэтому лучший способ улучшить изображение может состоять в том, чтобы разделить его на фрагменты, классифицировать каждую область изображения как принадлежащую другой набор (для каждого из которых вы можете разработать другое линейное приближение к свертке на основе тестовых данных), а затем выполнить деконволюцию каждого отдельно.

person James    schedule 12.05.2011
comment
Круто, @Autopulated. Но я не совсем уверен, как разделить полученные спектры, чтобы получить линейное приближение к фильтру, можете ли вы предложить больше подсказок? - person ziyuang; 12.05.2011
comment
Если вы используете 2D-преобразование Фурье ваших данных, свертка в пространственной области эквивалентна умножению в частотной области, поэтому вы можете сделать: deconvolved real data = IFFT(FFT(real data) x FFT(test patch)/FFT(test patch photo)) где БПФ означает 2D-преобразование Фурье, IFFT — обратное 2D-преобразование Фурье. - person James; 12.05.2011
comment
По моему опыту, деление в частотной области очень подвержено ошибкам из-за аддитивного шума. Я обнаружил, что наилучший подход гораздо лучше работает в реальных задачах, подобных описанной. Дополнительные сведения см. в моем вопросе и ответе. - person stav; 31.12.2013