tailieunhanh - Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 16: Khôi phục ảnh

Tiêu chí cho việc khôi phục ảnh là mang lại một ảnh tương đối giống ảnh ban đầu khi ảnh số thu được bị suy giảm. Mỗi phần tử trong chuỗi thu nhận ảnh (thấu kính, film, bộ số hoá,.) đều có thể tạo ra suy giảm. Khôi phục từng phần ảnh bị mất chất lượng có thể thoả mãn một khía cạnh thẩm mỹ nào đó, tuỳ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể. Trong chương này, chúng ta xem xét một vài phương pháp tiếp cận khôi phục ảnh. Ta cũng xem xét các bài toán nhận biết hệ thống và mô phỏng nhiễu. | Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 16: Khôi phục ảnh Ch­¬ng 16 KHÔI PHỤC ẢNH . GIỚI THIỆU Trong lịch sử, lĩnh vực hoạt động rộng lớn của xử lý ảnh số đã dành hết cho việc khôi phục ảnh. Công việc này bao gồm cả nghiên cứu phát triển thuật giải lẫn chương trình, xử lý ảnh có mục đích. Nhiều đóng góp đáng chú ý trong xử lý ảnh số đã được thực hiện trước kia cũng như sau này. Dựa vào khôi phục ảnh, chúng ta muốn loại bỏ hay làm giảm những suy giảm gặp phải trong khi thu nhận ảnh số. Sự suy giảm bao gồm sự mờ do hệ thống quang học, di chuyển đối tượng và cả nhiễu từ điện tử hay nguồn quang trắc. Trong khi khôi phục ảnh có thể được định nghĩa bao gồm nhiều kỹ thuật đã đề cập trong Phần 1, ta coi nó là biểu hiện của lớp các thao tác bị hạn chế nhiều hơn. Tiêu chí cho việc khôi phục ảnh là mang lại một ảnh tương đối giống ảnh ban đầu khi ảnh số thu được bị suy giảm. Mỗi phần tử trong chuỗi thu nhận ảnh (thấu kính, film, bộ số hoá,.) đều có thể tạo ra suy giảm. Khôi phục từng phần ảnh bị mất chất lượng có thể thoả mãn một khía cạnh thẩm mỹ nào đó, tuỳ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể. Một ví dụ cho trường hợp sau là các nhiệm vụ thu thập ảnh mặt trăng và hành tinh trong chương trình không gian. Trong chương này, chúng ta xem xét một vài phương pháp tiếp cận khôi phục ảnh. Ta cũng xem xét các bài toán nhận biết hệ thống và mô phỏng nhiễu. Đối với những tin tức chi tiết về các đối tượng, độc giả nên tham khảo tài liệu hay nghiên cứu về lĩnh vực này. . Tiếp cận và mô phỏng Tiến trình khôi phục ảnh bị suy giảm có thể tiếp cận theo một trong hai cách cơ bản. Nếu không biết nhiều về ảnh, ta có thể cố gắng để mô phỏng và mô tả đặc điểm các nguồn suy giảm (mờ và nhiễu) và thực hiện quá trình loại bỏ và giảm bớt ảnh hưởng của chúng. Đây là cách tiếp cận ước đoán, vì ta thử ước đoán ảnh như thế nào trước khi bị suy giảm thông qua xử lý các đặc tính liên quan còn lại. Nói cách khác, rất nhiều nhận thức trước đây về ảnh đã có sẵn, có