С пониманием все норм. :) Я не предлагаю использовать этот фильтр для очистки изображения. Я говорю что он обобщает медианный фильтр и потенциально может для этого служить. Даже в статье написано «Разумеется, точно восстановить входной сигнал с помощью экстремального фильтра в реальных ситуациях невозможно». Для определения PSF нужно входное изображение, которое неизвестно. И вместо входного будем подсовывать обработанное этим фильтров, в надежде что дальнейшие регуляризирущие методы позволят вытащить параметры смаза.
Не совсем так! На практике работают с изображениями полученными с одного устройства — например камера ну или спутник, и параметры искажений которые они вносят на изображение предварительно вычисляются и оцениваются.
Ширина смаза — количество отсчетов в КИХ характеристики можно оценить достаточно просто — использовать метод Слепиана, вроде так называется, там с кепстром мудрости премудрости различные.
Нужно пользоваться принципом — вся информация об устройстве должна быть учтена в реализации алгоритмов компенсации искажений. Тогда затраты на «улучшайзинг» не понадобятся.
Перевод популярного описания детектора Канни из интернета. Более того, потеряна суть реализации самого алгоритма. Операции сглаживания и поиска градиента в настоящем алгоритме Канни — одно целое. Я готовил почву чтобы про это написать в планируемой статье о детекторе Канни. Вы мне облегчили задачу.
Совет: прежде чем писать об алгоритме — найди ту рукопись самого Канни и не повторяйте чужих копипастов. Видимо эту ссылку было сложно найти — оказывается в этом алгоритме есть математика!
Что понравилось — плюс за иллюстрацию поля направлений.
В классической работе Канни нет ни слова о Собеле и о грубой аппроксимации градиента. В том то и дело что в его алгоритме она не такая уж и грубая.
Порыскал сейчас, ссылки нет, и это очень странно. Про линейное разрешение на на лекциях еще рассказывали и как его высчитать по картинке — так как на книжку ссылаться бесполезно, все равно ее нет в свободном доступе, то поищу методичку какую-нибудь, на след неделе дам вам ссылку.
Есть, очень много критериев качества было придумано. Поскольку ваши задачки на фильтрацию шума были, то можно взять критерий «линейное разрешение», но для этого нужно картинки генерировать специальные для обработки — если интересно могу подробнее.
Спасибо, посмотрел. Смутило одно — критерий качества — как я понял классическое СКО? Беда лишь в том, что критерий качества по СКО имеет мало общего с критерием визуального восприятия.
На третьей картинки я вижу, что контура монеток так же поправились — если вы поле ошибок контрастируете то это будет еще заметнее. — Обратите внимание на фантомные окружности еле заметные на черном фоне — это и есть результат того, что контура поправились.
Компенсация смаза — есть, ее сложно заметить, однако, если взять две картинки и «поморгать» туда-сюда ими, то будет видно, что на восстановленной картинке границы плавные градиенты на границах монетки отступили.
Да, верно, так и есть. Расскажите поподробнее где такую идеологию еще видели? Насчет сравнения с bilateral filter, думаю сделаю, отпишусь в дополнении к статье.
Данные картинки сделаны при N=3, при k=5 мы и получаем медианный фильтр. Тип шума тут особо роли не играет, можно любой поставить эффект будет такой же. При малых k убирается смаз, при больших убирается шум. Согласен. нужно бы посравнивать.
Ширина смаза — количество отсчетов в КИХ характеристики можно оценить достаточно просто — использовать метод Слепиана, вроде так называется, там с кепстром мудрости премудрости различные.
Нужно пользоваться принципом — вся информация об устройстве должна быть учтена в реализации алгоритмов компенсации искажений. Тогда затраты на «улучшайзинг» не понадобятся.
Совет: прежде чем писать об алгоритме — найди ту рукопись самого Канни и не повторяйте чужих копипастов. Видимо эту ссылку было сложно найти — оказывается в этом алгоритме есть математика!
Что понравилось — плюс за иллюстрацию поля направлений.
В классической работе Канни нет ни слова о Собеле и о грубой аппроксимации градиента. В том то и дело что в его алгоритме она не такая уж и грубая.