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Maxima Exploitation for Reference Blurring Function in Motion Deconvolution Exploitation de Maxima pour la fonction de flou de référence dans la déconvolution de mouvement

Rachel Mabanag CHONG, Toshihisa TANAKA

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Résumé:

La fonction de flou réelle ou fonction d'étalement de points (PSF) dans une image, dans la plupart des cas, est similaire à un modèle paramétrique ou idéal. Les méthodes de déconvolution aveugle récemment proposées utilisent cette idée pour l'apprentissage lors de l'estimation de la PSF. Sa dépendance vis-à-vis des valeurs estimées peut entraîner un apprentissage inefficace lorsque le modèle est sélectionné par erreur. Pour surmonter ce problème, nous proposons d'exploiter les maxima de l'image afin d'en extraire une fonction d'étalement de point de référence (RPSF). Cela dépend uniquement de l'image dégradée et a une structure qui ressemble beaucoup à un flou de mouvement paramétrique en supposant une taille de support de flou connue. Son utilisation se traduira par un processus d'apprentissage et d'estimation plus stable puisqu'il ne change pas par rapport à l'itération ou à toute valeur estimée. Nous définissons une fonction de coût sous forme vectorielle-matrice qui prend en compte le contour de la fonction de flou ainsi que l'apprentissage vers le RPSF. L'efficacité de l'utilisation de RPSF et de la fonction de coût proposée dans diverses directions de mouvement et tailles de support sera démontrée par les résultats expérimentaux.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E94-A No.3 pp.921-928
Date de publication
2011/03/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E94.A.921
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Traitement des signaux numériques

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