Image Deblurring in Demanding Conditions

Abstract

Název: Nestandardní úlohy v odstranění rozmazání obrazu Autor: Jan Kotera Pracoviště: Ústav teorie informace a automatizace Akademie věd České republiky Vedoucí: Doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D., DSc., Ústav teorie informace a automati- zace Akademie věd České republiky Abstract: Odstranění rozmazání obrazu je jednou ze standardních úloh zpracování obrazu. Není-li znám přesný způsob rozmazání a je třeba ho odhadnout z rozmazaného obrázku, nazývá se takové odstranění rozmazání slepé a jedná se o těžší úlohu. Tato práce se zabývá dvěma problémy, které se objevují ve slepém odstranění rozmazání. V první části práce uvažujeme obvyklý konvoluční model rozmazání obrazu a navrhu- jeme způsob, jak zvýšit odolnost metody proti jevům, které tento model porušují, jako jsou například přepaly obrazu. Takové jevy způsobují velikou nepřesnost odhadu roz- mazání a následně špatnou kvalitu výsledného obrazu. Navržený přístup je založen na použití velmi flexibilní ARD distribuce pro chybu konvolučního modelu a metody variačního Bayese pro odhad rozmazání, díky čemuž je natolik obecný, že dokáže au- tomaticky identifikovat oblasti obrazu, které konvoluční model porušují, aniž by bylo nutné předvídat konkrétní příčiny takového porušení. Většina slepých metod pro odstranění rozmazání vyžaduje...

Title: Image Deblurring in Demanding Conditions Author: Jan Kotera Department: Institute of Information Theory and Automation, Czech Academy of Sciences Supervisor: Doc. Ing. Filip Šroubek, Ph.D., DSc., Institute of Information Theory and Automation, Czech Academy of Sciences Abstract: Image deblurring is a computer vision task consisting of removing blur from image, the objective is to recover the sharp image corresponding to the blurred input. If the nature and shape of the blur is unknown and must be estimated from the input image, image deblurring is called blind and naturally presents a more difficult problem. This thesis focuses on two primary topics related to blind image deblurring. In the first part we work with the standard image deblurring based on the common convolution blur model and present a method of increasing robustness of the deblur- ring to phenomena violating the linear acquisition model, such as for example inten- sity clipping caused by sensor saturation in overexposed pixels. If not properly taken care of, these effects significantly decrease accuracy of the blur estimation and visual quality of the restored image. Rather than tailoring the deblurring method explicitly for each particular type of acquisition model violation we present a general approach based on flexible automatic...