Функции Image Toolbox / deconvlucy.php
.htmСписок функцийImage Processing Toolbox. Описание функции DECONVLUCY Семинары Обучение Лицензирование Разработка Подписка Форум Регистрация Matlab Toolboxes Simulink Blocksets Femlab Полезное Вход Обработка сигналов и изображений\image Processing ToolboxСписок функций Image Processing Toolbox: Анализ изображений
В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу
DECONVLUCY Восстановление изображений методом Люси–Ричардсона (Lucy–Richardson) Синтаксис:
J=deconvlucy(I, PSF)
J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT)
J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR)
J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, READOUT)
J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, READOUT, WEIGHT)
deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, READOUT, WEIGHT, SUBSMPL)Описание:
Функция J=deconvlucy(I, PSF) восстанавливает изображение I, размытое сверткой с функцией протяженности точки PSF и возможным добавлением шума. Алгоритм основывается на максимизации вероятностных характеристик результирующего изображения J, полученного на основании исходного изображения I. Исходный массив I должен быть числовым массивом.
Улучшение восстановления возможно на основе оптимизации параметров свертки. Пустой вектор [] используется как место для хранения неопределенных промежуточных параметров.
Функция J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT) определяет число итераций выполнения функции свертки. Если это значение не определено, то по умолчанию оно равно 10.
Функция J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR) определяет порог отклонения результирующего изображения от изображения I (в терминах стандартного отклонения пуассоновского шума). Итерации прекращаются для пикселов, значения которых отклоняются от исходных значений на величину больше DAMPAR. Такое подавление генерации шума в этих пикселах позволяет сохранить детальность изображений. По умолчанию это значение равно 0.
Функция J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT) определяет весовое значение каждого пиксела, на основании чего можно говорить о качестве камеры. Испорченные пикселы удаляются из растра путем присвоения им нулевого веса. Вместо этого пиксела берется соседний пиксел с скорректированным весом. По умолчанию размерность массива J совпадает с размерностью исходного изображения I.
Функция J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT, READOUT) определяет значение соответственного добавленного шума (например, фон или шум переднего плана), который может являться шумом считывания камеры. Параметр READOUT может быть представлен в виде изображения. По умолчанию его значение равно 0.
Восстанавливающая свертка.
Если исходное изображение I представляет собой массив пикселов, то результат представляет собой массив J с размерами 1х4, где
J{1} содержит массив I, исходное изображение;
J{2} содержит результат предпоследний итерации;
J{3} содержит результат последний итерации;
J{4} массив, который генерируется итерационным алгоритмом.Исходные данные представляются одним числовым массивом (размытое изображение) или четырьмя числовыми массивам, когда там представлены и результаты предыдущих сверток.
Требования к исходным данным.
Исходный массив I должен иметь формат представления данных uint8, uint16 или double. Параметры DAMPAR и READOUT имеют формат представления данных тот же, что и исходное изображение. Другие исходные данные имеют формат представления данных double. Формат представления данных результирующего изображения совпадает с форматом исходного изображения.
Пример:
I=checkerboard(8);
PSF=fspecial('gaussian', 7, 10);
V=.0001;
BlurredNoisy=imnoise(imfilter(I, PSF), 'gaussian', 0, V);
WT=zeros(size(I));
WT(5:end–4,5:end–4)=1;
J1=deconvlucy(BlurredNoisy, PSF);
J2=deconvlucy(BlurredNoisy, PSF, 20, sqrt(V));
J3=deconvlucy(BlurredNoisy, PSF, 20, sqrt(V), [], WT);
subplot(221); imshow(BlurredNoisy);
title('A=Blurred and Noisy');
subplot(222); imshow(J1);
title('deconvlucy(A, PSF)');
subplot(223); imshow(J2);
title('deconvlucy(A,PSF,NI,DP)');
subplot(224); imshow(J3);
title('deconvlucy(A, PSF, NI, DP, [], WT)');Сопутствующие функции: DECONVBLIND, DECONVREG, DECONVWNR, OTF2PSF, PADARRAY, PSF2OTF.
В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу
I Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2002 г.)
II Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2004 г.) На первую страницу \ Сотрудничество \ MathWorks \ SoftLine \ Exponenta.ru \ Exponenta Pro E-mail: matlab@exponenta.ru Информация на сайте была обновлена 14.05.05 Copyright 2001-2005 SoftLine Co
Наши баннеры hotlog_js="1.0"; hotlog_r=""+Math.random()+"&s=58396&im=33&r="+escape(document.referrer)+"&pg="+ escape(window.location.href); document.cookie="hotlog=1; path=/"; hotlog_r+="&c="+(document.cookie?"Y":"N"); hotlog_js="1.1";hotlog_r+="&j="+(navigator.javaEnabled()?"Y":"N") hotlog_js="1.2"; hotlog_r+="&wh="+screen.width+'x'+screen.height+"&px="+ (((navigator.appName.substring(0,3)=="Mic"))? screen.colorDepth:screen.pixelDepth) hotlog_js="1.3" hotlog_r+="&js="+hotlog_js; document.write("") >