나는 값싼 카메라에서 사진을 찍을 수 있도록 약간의 이미지 향상 실험을하고 있습니다. 카메라에는 모자이크 아티팩트가 있고 모든 이미지가 격자처럼 보입니다. 나는 pillbox (out-of-focus) 커널과 Gaussian 커널이 최선의 후보는 아니라고 생각합니다. 어떤 제안?저품질 카메라의 흐릿함 커널
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내가 픽셀에 미치는 영향이 동일하지 않기 때문에이 일정한 커널을 통해 수행 할 수없는 (그래서 "그리드"가있다) 생각한다.
효과는 비선형입니다. (아마도 고정식이 아니기 때문에) 단순히 회선을 반전하고 이미지를 향상시킬 수는 없습니다. 가능한 경우 카메라 칩이 내장되어 있습니다.
convolution이 무엇인지 알아내는 가장 좋은 방법은 알려진 패턴의 사진을 찍고, 계산하고, 2D 주파수/laplace 도메인에서 작업하여 결과 스펙트럼을 선형으로 나눌 수 있습니다. 필터 근사.
내가 발견 한 회선은 매우 후속 일 것입니다. 따라서 이미지를 향상시키는 가장 좋은 방법은 이미지를 타일로 나누고 이미지의 각 영역을 다른 영역 set (각각에 대해 테스트 데이터를 기반으로 회선에 대해 다른 선형 근사치를 계산할 수 있음)를 수행 한 다음 각각을 별도로 분리합니다.
쿨, @ 자동. 그러나 "결과 스펙트럼을 필터로 선형 근사값으로 나누는 방법"에 대해 더 많은 단서를 제공 할 수 있습니까? – ziyuang
데이터의 2D 푸리에 변환을 수행하면 공간 도메인의 컨볼 루션은 주파수 도메인에서의 곱셈과 동일하므로 다음을 수행 할 수 있습니다. 'deconvolved real data = IFFT (FFT (실제 데이터) x FFT (테스트 패치)/FFT (테스트 패치 사진))'FFT는 2D 푸리에 변환을 나타내고, IFFT는 2D 역 푸리에 변환을 나타냅니다. – James
제 경험상 주파수 도메인을 나누는 것은 추가 노이즈로 인한 오류가 발생하기 쉽습니다. 나는 "best-fit"접근법이 설명 된 것과 같은 실제 문제에서 훨씬 잘 작동한다는 것을 발견했다. 자세한 내용은 내 [질문 및 답변] (http://stackoverflow.com/questions/20492572/calculating-the-blur-kernel-between-2imimages?lq=1)을 참조하십시오. – Stav
더 나은 아이디어는 일부 앤티 앨리어싱 작업을 수행 한 다음 위에서 언급 한 흐린 커널을 적용하는 것입니다. – ziyuang
그것들은 단순한 오래된 JPEG 인공물 일 수 있습니까? 블록은 8x8 인 것 같습니다. –
그리고 그건 일반 jpeg 인공물처럼 보입니다. – James