Evaluación y comparación de técnicas para la reconstrucción de la función de dispersión de punto de imágenes degradadas por difuminación lineal uniforme
En el área del procesamiento digital de imágenes, es frecuente encontrar diferentes tipos de degradaciones, como lo es la difuminación por movimiento (motion blur), la cual es causada por el movimiento relativo entre la cámara y el objeto observado. Esto produce sobre la imagen una estela de bajo co...
- Autores:
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Cortés-Osorio, Jimmy A.
López-Robayo, Cristian D.
Hernández-Betancourt, Nathalia
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/1051
- Acceso en línea:
- https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/789
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1051
- Palabra clave:
- Cepstrum
Difuminación por movimiento
Filtros adaptativos
Función de Dispersión
Movimiento lineal uniforme
Reconstrucción
Transformada de Hough
Transformada de Radon
Cepstrum
Motion blur
Steerable Filters
Linear Point Spread Function
Reconstruction
Hough transform
Radon transform
- Rights
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_ES
Summary: | En el área del procesamiento digital de imágenes, es frecuente encontrar diferentes tipos de degradaciones, como lo es la difuminación por movimiento (motion blur), la cual es causada por el movimiento relativo entre la cámara y el objeto observado. Esto produce sobre la imagen una estela de bajo contraste que sigue la trayectoria del movimiento. Si la velocidad relativa es constante y el desenfoque es invariante sobre toda la imagen, la difuminación causada puede ser modelada por medio de la Función de Dispersión de Punto (PSF) usando los parámetros de longitud y ángulo de la estela dejada. Este trabajo evaluó la exactitud en la estimación de dichos parámetros y la robustez al Ruido Aditivo Blanco Gaussiano de un grupo de estrategias espaciales y en frecuencia para la reconstrucción de la PSF, además se consideró el tiempo de ejecución de los algoritmos presentados. Se usaron 20 imágenes de 512x512 píxeles degradadas sintéticamente. Se evaluaron cinco de las técnicas más conocidas para la estimación del ángulo y tres para la longitud. Los resultados experimentales revelaron que las técnicas con los errores absolutos promedio más bajos para la estimación del ángulo y la longitud de la PSF en imágenes sin ruido son la Transformada Cepstrum 2D y la Transformada Cepstrum 1D, respectivamente. |
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