Motion blur parameters estimation for image restoration

Dash, Ratnakar; Majhi, Banshidhar

doi:10.1016/j.ijleo.2013.09.026

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“…Debido a lo mencionado anteriormente, la tarea de estimación del ángulo se encuentra en la identificación de la orientación de las lí-neas, y la estimación de la longitud está relacionada con la identificación de la distancia entre ellas. Sí se conoce el ángulo y la longitud de la PSF es posible reconstruir la imagen original por medio de la deconvolución entre la imagen con degradación y la PSF estimada [25], [21]. A manera de ejemplo, la Fig.…”

Section: Estimación De Los Parámetrosunclassified

Evaluación y comparación de técnicas para la reconstrucción de la función de dispersión de punto de imágenes degradadas por difuminación lineal uniforme

Osorio

Lopez-Robayo

Hernández-Betancourt

2018

TecnoL.

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En el área del procesamiento digital de imágenes, es frecuente encontrar diferentes tipos de degradaciones, como lo es la difuminación por movimiento (motion blur), la cual es causada por el movimiento relativo entre la cámara y el objeto observado. Esto produce sobre la imagen una estela de bajo contraste que sigue la trayectoria del movimiento. Si la velocidad relativa es constante y el desenfoque es invariante sobre toda la imagen, la difuminación causada puede ser modelada por medio de la Función de Dispersión de Punto (PSF) usando los parámetros de longitud y ángulo de la estela dejada. Este trabajo evaluó la exactitud en la estimación de dichos parámetros y la robustez al Ruido Aditivo Blanco Gaussiano de un grupo de estrategias espaciales y en frecuencia para la reconstrucción de la PSF, además se consideró el tiempo de ejecución de los algoritmos presentados. Se usaron 20 imágenes de 512x512 píxeles degradadas sintéticamente. Se evaluaron cinco de las técnicas más conocidas para la estimación del ángulo y tres para la longitud. Los resultados experimentales revelaron que las técnicas con los errores absolutos promedio más bajos para la estimación del ángulo y la longitud de la PSF en imágenes sin ruido son la Transformada Cepstrum 2D y la Transformada Cepstrum 1D, respectivamente.

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Section: Estimación De Los Parámetrosunclassified

Evaluación y comparación de técnicas para la reconstrucción de la función de dispersión de punto de imágenes degradadas por difuminación lineal uniforme

Osorio

Lopez-Robayo

Hernández-Betancourt

2018

TecnoL.

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“…The objective of Deblurring [25] is to recover ( ) form the degraded observed image ( ) using the estimated value of . Here can be linear or non-linear.…”

Section: A Model Of Image Degradation and Restorationmentioning

confidence: 99%

Text Deblurring Using OCR Word Confidence

Verma¹,

Singh²

2017

IJIGSP

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Abstract-Objective of this paper is to propose a new Deblurring method for motion blurred textual images. This technique is based on estimating the blur kernel or the Point Spread Function of the motion blur using Blind Deconvolution method. Motion blur is either due to the movement of the camera or the object at the time of image capture. The point spread function of the motion blur is governed by two parameters length of the motion and the angle of the motion. In this approach we have estimated point spread function for the motion blur iteratively for different values of the length and angle of motion. For every estimated PSF we perform the Deconvolution operation with the blurred image to get the non-blurred or the latent image. Latent image obtained is then feed to an Optical character recognition so that the text in that image can be recognized. Then we calculate the Average Word Confidence for the recognized text. Thus for every estimated Point Spread Function and the obtained latent image we get the value of Average Word Confidence. The Point Spread Function with the highest Average Word Confidence value is the optimal Point Spread Function which can be used to deblur the given textual image. In this method we do not have any prior information about the PSF and only single image is used as an input to the system. This method has been tested with the naturally blurred image taken manually and through the internet as well as artificially blurred image for the evaluation of the results. The implementation of the proposed algorithm has been done in MATLAB.

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“…Dash and B. Majhi [30], have proposed a deal with estimation of parameters for motion blurred images. The objectives were to estimate the length (L) and the blur angle (θ) of the given degraded image as accurately as possible so that the restoration performance can be optimised.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Image Restoration in Noisy Free Images Using Fuzzy Based Median Filtering and Adaptive Particle Swarm Optimization - Richardson-Lucy Algorithm

Kumar¹,

Shukla²,

Tripathi³

2017

IJIES

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Abstract:In this paper, we have proposed adaptive methods for image restoration in which the input images are affected by noise which is removed by fuzzy based median filter (FMF). The noise removed images from the FMF is appears to be so there is a need to restore the images with high quality. To restore the images an APSO (Adaptive particle swarm optimization) based Richardson-Lucy (R-L) algorithm is utilized. By both FMF and APSO-RL methods the denoising and restoration of the image is performed efficiently. The performance of the image denoising and restoration technique is evaluated by comparing the result of proposed technique with the existing denoising filter and GA, PSO methods. The comparison result shows a high-quality denoising and restoration ratio for the noisy images than the existing methods, in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR) and second-derivative-like measure of enhancement (SDME).

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Motion blur parameters estimation for image restoration

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Evaluación y comparación de técnicas para la reconstrucción de la función de dispersión de punto de imágenes degradadas por difuminación lineal uniforme

Evaluación y comparación de técnicas para la reconstrucción de la función de dispersión de punto de imágenes degradadas por difuminación lineal uniforme

Text Deblurring Using OCR Word Confidence

Image Restoration in Noisy Free Images Using Fuzzy Based Median Filtering and Adaptive Particle Swarm Optimization - Richardson-Lucy Algorithm

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