Итерационная схема (6) с учетом соотношений (7), (8) и (10) при-
обретает вид
f
k
+1
=
g
+ (
−
N R
V
)
S
f
k
.
(12)
Как следует из выражений (9), (10) и (11), для использова-
ния данного алгоритма необходимо иметь передаточную функцию
h
(
ν
X
, ν
Y
)
линейных искажений системы регистрации, энергетиче-
ский спектр
P
n
(
ν
X
, ν
Y
)
аддитивного шума, а также энергетический
спектр
P
f
(
ν
X
, ν
Y
)
исходного изображения. Существенным достоин-
ством предлагаемого алгоритма является то, что допускается исполь-
зование приближенных оценок перечисленных характеристик. В ходе
исследований проведен анализ методов, которые можно использовать
для оценивания этих характеристик.
Известно несколько способов [1, 3] оценки передаточной функции
линейных искажений системы регистрации. Для повышения уровня
автоматизации в алгоритме восстановления изображения использо-
вался метод оценки передаточной функции, основанный на измере-
нии пограничной кривой с последующим ее дифференцированием и
вычислением преобразования Фурье.
Проведенные экспериментальные исследования показали, что ха-
рактер энергетического спектра шума примерно одинаков для боль-
шинства современных систем регистрации изображений. Поэтому его
оценкой вполне может служить оценка энергетического спектра, по-
лученная для типовых систем регистрации в виде аналоговых или ци-
фровых камер. На основе обработки экспериментальных данных была
принята типовая характеристика энергетического спектра шума, кото-
рая приведена к единичной дисперсии. В процедуре восстановления
изображения необходимо приводить эту характеристику к абсолют-
ным значениям, которые связаны с дисперсией шума в восстанавлива-
емом изображении. Дисперсия шума может быть оценена на участках
изображения, имеющих равномерную текстуру.
Для оценки энергетического спектра
P
f
(
ν
X
, ν
Y
)
исходного изобра-
жения использовался метод “прототипа” [1]. Суть этого метода за-
ключается в отнесении восстанавливаемого изображения к одному из
типовых классов, например к классу изображений номеров машин,
классу изображений человеческих лици др. При восстановлении иска-
женного изображения осуществляют выбор энергетического спектра,
соответствующего прототипу в базе данных типовых неискаженных
изображений.
Далее приведены результаты, иллюстрирующие эффективность
разработанного алгоритма восстановления изображений. На рис. 2,
а
представлено расфокусированное изображение размером
560
×
345
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2007. № 1 119
