Оценка размытия изображений
Кольцов П.П.

Аннотация:
Эффективность работы методов цифровой обработки изображений существенно зависит как от качества изображения, так и от настройки используемых методов. В частности, если известна степень размытия изображения, то это позволяет выбрать параметры используемых методов так, чтобы они обеспечивали качество работы, близкое к максимально достижимому. Данная статья посвящена задаче получения априорной оценки размытия монохроматического полутонового изображения. Для случая гауссова и равномерного размытия исходного изображения даётся оценка размера окна размытия.

Abstract:
Image processing method’s efficiency depends substantially on both initial image quality and method’s options tuning. In particular, if one knows image’s blur, it helps to choose most adequate options of the applied methods. That in turn raises the processing quality up too obtainable for the method. The paper studies the problem of obtaining a priory blur estimation for monochrome grey-level images. The estimation is given for the blur window size in cases of Gauss and uniform initial image blur.

Ключевые слова :
обработка изображения, искажение изображения, размытие изображения, оценка размытия изображения.

Key words:
image processing, image distortion, image blur, image blur estimation.

Литература:

  1. Elder, J.H. Local Scale Control for Edge Detection and Blur Estimation / J.H. Elder, S.W. Zucker // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1998. – Vol. 20, N 7. – P. 699-716.
  2. Лисицин, Е.В. Отслеживание точечных особенностей в видеопоследовательностях с изменениями резкости / Е.В. Лисицин, А.С. Конушин, В.П. Вежневец // Труды 14-ой Международной конференции Graphicon-2004. – М: МГУ, 2004. – С. 233-236.
  3. Gribkov, I.V. PICASSO – Edge Detectors Evaluating System Based on the Comprehensive Set of Artificial Images / I.V. Gribkov, P.P. Koltsov, N.V. Kotovich, A.A. Krav­chenko, A.S. Kutsaev, V.K. Nikolaev, A.V. Zakharov // Proc. of the 6th World Multiconf. on Systemics, Cybernetics and Informatics. – 2002. – Vol. 9. – P. 88-93.
  4. PICASSO – A System for Evaluating Edge Detection Algorithms / I.V. Gribkov, P.P. Koltsov, N.V. Kotovich, A.A. Kravchenko, A.S. Kutsaev, V.K. Nikolaev, A.V. Za­kharov // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2003. – Vol. 13, N 4. – P. 617-622. – ISSN 1054-6618.
  5. Gribkov, I.V. Testing of Energy Minimizing Methods in Image Preprocessing Using the PICASSO System / I.V. Gribkov, P.P. Koltsov, N.V. Kotovich, A.A. Krav­chenko, A.S. Kutsaev, V.K. Nikolaev, A.V. Zakharov // Proc. of the 8th World Multiconf. on Systemics, Cybernetics and Informatics. – 2004 – Vol. 6. – P. 233-238.
  6. Gribkov, I.V. Comparative Study of Image Segmentation Algorithms / I.V. Gribkov, P.P. Koltsov, N.V. Kotovich, A.A. Kravchenko, A.S. Kutsaev, A.S. Osipov, A.V. Za-kharov // Proc. of the 8th WSEAS Int. Conf. on Signal, Speech and Image Processing, 2008. – Р. 21-28.

References:

  1. Elder, J.H. Local Scale Control for Edge Detection and Blur Estimation / J.H. Elder, S.W. Zucker // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1998. – Vol. 20, N 7. – P. 699-716.
  2. Lisitsin, E.V. Tracking feature points in defocused video / E.V. Lisitsin, A.S. Konushin, V.P. Vejnevets // Trans. 14-th Intern. Conf. Graphicon-2004. – M.: “MGU” Publisher, 2004. – P. 233-236. – (in Russian).
  3. Gribkov, I.V. PICASSO – Edge Detectors Evaluating System Based on the Comprehensive Set of Artificial Images / I.V. Gribkov, P.P. Koltsov, N.V. Kotovich, A.A. Krav­chenko, A.S. Kutsaev, V.K. Nikolaev, A.V. Zakharov // Proc. of the 6th World Multiconf. on Systemics, Cybernetics and Informatics. – 2002. – Vol. 9. – P. 88-93.
  4. PICASSO – A System for Evaluating Edge Detection Algorithms / I.V. Gribkov, P.P. Koltsov, N.V. Kotovich, A.A. Kravchenko, A.S. Kutsaev, V.K. Nikolaev, A.V. Za­kharov // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2003. – Vol. 13, N 4. – P. 617-622. – ISSN 1054-6618.
  5. Gribkov, I.V. Testing of Energy Minimizing Methods in Image Preprocessing Using the PICASSO System / I.V. Gribkov, P.P. Koltsov, N.V. Kotovich, A.A. Krav­chenko, A.S. Kutsaev, V.K. Nikolaev, A.V. Zakharov // Proc. of the 8th World Multiconf. on Systemics, Cybernetics and Informatics. – 2004 – Vol. 6. – P. 233-238.
  6. Gribkov, I.V. Comparative Study of Image Segmentation Algorithms / I.V. Gribkov, P.P. Koltsov, N.V. Kotovich, A.A. Kravchenko, A.S. Kutsaev, A.S. Osipov, A.V. Za-kharov // Proc. of the 8th WSEAS Int. Conf. on Signal, Speech and Image Processing, 2008. – Р. 21-28..
© 2009, ИСОИ РАН
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 332-56-22, факс: +7 (846) 332-56-20