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Optimal image restoration with the fractional Fourier transform

机译:分数阶傅里叶变换的最佳图像恢复

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摘要

The classical Wiener filter, which can be implemented in O(N log N) time, is suited best for space-invariant degradation models and space-invariant signal and noise characteristics. For space-varying degradations and nonstationary processes, however, the optimal linear estimate requires O(N2) time for implementation. Optimal filtering in fractional Fourier domains permits reduction of the error compared with ordinary Fourier domain Wiener filtering for certain types of degradation and noise while requiring only O(N log N) implementation time. The amount of reduction in error depends on the signal and noise statistics as well as on the degradation model. The largest improvements are typically obtained for chirplike degradations and noise, but other types of degradation and noise may also benefit substantially from the method (e.g., nonconstant velocity motion blur and degradation by inhomegeneous atmospheric turbulence). In any event, these reductions are achieved at no additional cost. © 1998 Optical Society of America.
机译:可以在O(N log N)时间内实现的经典Wiener滤波器最适合空间不变的降级模型以及空间不变的信号和噪声特性。但是,对于随空间变化的退化和非平稳过程,最佳线性估计需要O(N2)时间才能实施。与普通傅立叶域维纳滤波相比,对于某些类型的降级和噪声,分数傅立叶域中的最佳滤波可以减少误差,同时仅需要O(N log N)的实现时间。减少错误的数量取决于信号和噪声统计数据以及降级模型。通常对于线性调频降级和噪声获得最大的改进,但是其他类型的降级和噪声也可以从该方法中受益(例如,非恒定速度运动模糊和不均匀的大气湍流引起的降级)。无论如何,这些减少都是免费的。 ©1998年美国眼镜学会。

著录项

  • 作者

    Kutay, M.A.; Ozaktas, H., M.;

  • 作者单位
  • 年度 1998
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 English
  • 中图分类

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