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点像分布関数（PSF）の推定は、重要な画像処理関数です。ぼやけた画像を明確にするために画像のデコンボリューションを実行する場合は、PSF推定が必要です。PSFを推定する方法は3つあります。

  • その間に、画像のデコンボリューションとPSF推定を実行します。
  • 一連のPSF候補からPSFを選択し、デコンボリューションを実行します。その後、ぼけのない画像の分析が行われ、最良のぼけのない画像に対応するPSFが推定PSFとして選択されます。
  • 最初に手動または自動で画像の特徴（線または点）を選択してから、これらの特徴を分析します。これらの特徴とぼかしレベルの関係に基づいて、PSFを推定します。

ここでは、3番目の方法を使用し、エッジ広がり関数に基づいてPSFを推定することを好みます。この方法の紹介は、ここから見ることができます。ただし、この方法を使用した私の観察では、推定PSFは実際のPSFよりも小さい可能性があります。次に、私の質問は、画像のデコンボリューションに過小評価されたPSFを使用すると、どうなるかということです。過小評価されたPSFを画像のデコンボリューションに使用して、適切ではあるが完全ではないデコンボリューションの結果を取得することは可能ですか？ここでは、PSFが2Dガウス型であると想定しています。

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PSFがガウス分布であるという仮定に沿って、デコンボリューションが何を行うかを見てみましょう。

デコンボリューション操作は、画像のフーリエ変換を取得し、PSFのフーリエ変換で除算してから、逆フーリエ変換を実行してデコンボリューションされた画像を取得することと考えることができます。

それでは、一点である画像を考えてみましょう。空間領域では、これは2Dガウスであり、推定値はより狭い2Dガウスです。周波数領域には2Dガウスもあり、推定値はより広い2Dガウスです。デコンボリューションについて：PSFが正しければ、周波数空間で一定値の平面になります。しかし、狭いガウス分布を広いガウス分布で効果的に分割しています。これにより、非常に広いガウス分布が得られます（推測が適切であればあるほど、ガウス分布は広くなります）。

朗報です！周波数領域の非常に広いガウス分布は、空間領域の狭いPSFです。これは、わずかに狭いPSFでPSFを推定すると、適切な結果が得られることを意味します。

ただし、PSFが実際にはガウス分布ではなく、そのように推定した場合、デコンボリューション法によってリンギングアーティファクトが発生する可能性があることに注意してください。

于 2013-03-19T06:59:54.263 に答える