Parameter Estimation for Defocus Blurred Image Based on Polar Transformation

Abstract

The accurate estimation scheme of point spread function (PSF) is very important for obtaining good restoration performance in image restoration. For the unknown blur parameter of a single defocus image, an estimation method is proposed. First, polar transformation is applied to the logarithmic power spectrum of the defocus image in the frequency domain. Then the defocus blur radius can be obtained by calculating the sum of the logarithmic spectrum along concentric circles in the polar coordinate. The experiment results show that for noise free blurred images, the method can achieve more accurate estimation of the point spread function within the blur radius range of 0 55 R   pixels; for Gaussian noise blurred images, the restoration of blurred and noisy images demonstrates good performance.

Method of multilayer object sectioning based on a light scattering model

“…47(5) DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1266 тия в форме цилиндра или гауссиана. Например, в [8] и [9] (см. также [10,11]) авторы используют цилиндр в качестве ядра размытия, сила размытия характеризуется его радиусом, для определения которого сравниваются специальным образом обработанное распределение энергетического спектра с поведением соответствующих функций Бесселя, описывающих оптическую передаточную функцию.…”