ぼかし除去

ぼかし除去は、画像からぼやけたアーティファクトを除去するプロセスです。ぼかし除去では、ぼやけた画像Bから鮮明な画像Sを復元します。ここで、SはK (ぼかしカーネル)と畳み込まれ、 B が生成されます。数学的には、これは次のように表すことができます(ここで、 * は畳み込み)。 ${\displaystyle B=S*K}$

このプロセスは「ぼかし除去」と呼ばれることもありますが、正確な専門用語は 「ぼかし除去」です。

ぼかし K は通常、点像分布関数としてモデル化され、仮想の鮮明な画像Sと畳み込まれてBが得られますが、ここで、復元されるSと点像分布関数K は両方とも未知です。これは逆問題の例です。ほとんどの場合、ぼやけた画像には、妥当な元の画像を一意に決定するのに十分な情報がなく、これは不良設定問題になります。さらに、ぼやけた画像には追加のノイズが含まれており、元の画像を決定するタスクを複雑にします。これは通常、正則化項を使用して、妥当でない解を排除することで解決されます。この問題は、信号処理領域でのエコー除去に類似しています。ただし、コヒーレントビームをイメージングに使用すると、点像分布関数を数学的にモデル化できます。^[1]点像分布関数Kとぼやけた画像B を適切に逆畳み込みすることで、ぼやけた画像B のぼやけを除去して、鮮明な画像S を復元できます。

• ノイズ除去
• 超解像度
• ブラインドデコンボリューション
• 変調伝達関数