Т.В. Крапчатова, М.В. Филиппов
6
Рассмотрим каждый из этапов подробнее.
Этап 1.
Выравнивание изображений. Прежде чем проводить
восстановление изображения по нескольким кадрам, необходимо
установить соответствие между ними. Два кадра
g
1
и
g
2
одного
изображения могут быть смещены относительно друг друга, осо-
бенно если их съемка проводилась через достаточно большой про-
межуток времени. Можно применять обыкновенные методы вырав-
нивания с высоким разрешением и другие итеративные методы, ос-
нованные на минимизации ошибки суммарной разницы в интенсив-
ностях соответствующих пикселов двух кадров изображения [3, 11].
Для сильно искаженных изображений может быть добавлено слага-
емое с параметром регуляции, которое позволяет задавать неболь-
шие смещения для увеличения точности преобразования [9]. При
этом не обязательно добиваться точного совпадения, можно учиты-
вать только аффинные преобразования и сильные сдвиги, поскольку
оставшееся незначительное несоответствие может быть включено в
искажающую функцию [11].
В данной работе этап по выравниванию кадров исключается, так
как существует немало эффективных методов, позволяющих выпол-
нить необходимые аффинные преобразования и сдвиг в нужном
направлении [3].
Этап 2.
Вычисление функции смаза. На этом этапе примем из-
вестным направление смаза и используем предположение о вы-
ровненных кадрах одного изображения относительно друг друга.
Обозначим
g
i
-й кадр рассматриваемого изображения, смазанный
одномерной функцией импульсного отклика
h
i
= (
h
i
(1),…,
h
i
(
K
)) под
углом
α
i
, где
K
— количество отсчетов функции импульсного откли-
ка. Оригинальное (идеальное) изображение обозначим как
f
. Тогда
взаимосвязь
g
i
и
f
можно записать следующим образом:
1
0
( , )
( ) (
cos(α ),
sin(α ))
K
i
i
i
i
k
g x y
h k f x k
y k
−
=
=
+
+
∑
.
(3)
Для упрощения введем обозначение для свертки под определен-
ным углом:
α
*
i
i
i
g f
h
=
.
Эта модель применима только в случае одномерной искажающей
функции, инвариантной к сдвигу. Для использования в более общем
случае изображение следует разделить на регионы, имеющие прибли-
зительно сходные помехи, и проводить восстановление для каждого
региона в отдельности. Для цифрового изображения
f
используется
интерполяция по уровням интенсивности в частотной области.
