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Numerical Methods for Blind Image De-Convolution

机译:盲图像反卷积的数值方法

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摘要

Despite all the advances in digital photography, motion blurring is still one of the most common causes of blurred pictures caused by camera movement during exposure time. A motion-blurred picture is usually modeled by f=p * g+n, where * denotes the discrete convolution operator, f denotes the blurry picture, g denotes the sharp one, n denotes image noise, and p denotes the blur kernel determined by the relative motion between the camera and the scene. Modern cameras address this issue by using image stabilization, which controls mechanical actuators that shift the sensor or lens element during the exposure to compensate for motion of the camera and thereby reduce mage degradation. Unfortunately, image stabilization only addresses very modest camera shake.
机译:尽管数码摄影取得了所有进步,但运动模糊仍然是由曝光期间相机移动引起的照片模糊的最常见原因之一。通常将运动模糊图片建模为f = p * g + n,其中*表示离散卷积算子,f表示模糊图片,g表示锐利的图片,n表示图像噪声,p表示由相机和场景之间的相对运动。现代相机通过使用图像稳定来解决该问题,该图像稳定控制机械致动器,该机械致动器在曝光期间移动传感器或镜头元件,以补偿相机的运动,从而减少图像质量下降。不幸的是,图像稳定只能解决非常轻微的相机抖动。

著录项

  • 来源
    《Innovation》 |2014年第2期|31-33|共3页
  • 作者

    Ji Hui;

  • 作者单位

    Department of Mathematics at the National University of Singapore;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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