Restauração de imagem - Image restoration

Restauração de imagem usando inteligência artificial

A restauração da imagem é a operação de obter uma imagem corrompida / com ruído e estimar a imagem original limpa. A corrupção pode vir de várias formas, como borrão de movimento , ruído e foco incorreto da câmera. A restauração da imagem é realizada revertendo o processo que desfocou a imagem e é executado ao obter imagens de uma fonte pontual e usar a imagem da fonte pontual, que é chamada de função de difusão pontual (PSF) para restaurar as informações da imagem perdidas no processo de desfoque.

A restauração da imagem é diferente do aprimoramento da imagem , pois este último é projetado para enfatizar características da imagem que a tornam mais agradável para o observador, mas não necessariamente para produzir dados realistas de um ponto de vista científico. As técnicas de aprimoramento de imagem (como alongamento de contraste ou desfoque por um procedimento vizinho mais próximo) fornecidas por pacotes de imagem não usam um modelo a priori do processo que criou a imagem.

Com o aprimoramento de imagem, o ruído pode ser removido com eficiência, sacrificando alguma resolução, mas isso não é aceitável em muitos aplicativos. Em um microscópio de fluorescência , a resolução na direção z já é ruim. Técnicas de processamento de imagem mais avançadas devem ser aplicadas para recuperar o objeto.

O objetivo das técnicas de restauração de imagens é reduzir o ruído e recuperar a perda de resolução. As técnicas de processamento de imagens são realizadas no domínio da imagem ou no domínio da frequência. A técnica mais direta e convencional para restauração de imagens é a deconvolução , que é realizada no domínio da frequência e após calcular a transformada de Fourier da imagem e do PSF e desfazer a perda de resolução causada pelos fatores de desfoque. Essa técnica de deconvolução, por causa de sua inversão direta do PSF, que normalmente tem um número de condição de matriz pobre , amplifica o ruído e cria uma imagem desfocada imperfeita. Além disso, convencionalmente, o processo de desfoque é considerado invariante ao deslocamento. Portanto, técnicas mais sofisticadas, como desfoque regularizado, foram desenvolvidas para oferecer recuperação robusta sob diferentes tipos de ruídos e funções de desfoque. É de 3 tipos: 1. Correção geométrica 2. Correção radiométrica 3. Remoção de ruído

Referências