Resumen

El desenfoque del movimiento de la imagen con un kernel de desenfoque desconocido es un problema mal planteado. Este trabajo propone un enfoque ciego de desenfoque de movimiento que resuelve el kernel de desenfoque y la imagen latente de forma robusta. Para la optimización del kernel, se utiliza una máscara de bordes como imagen previa para mejorar la actualización del kernel y, a continuación, se adopta una máscara de selección de bordes para mejorar la actualización de la imagen. Además, se introduce un método iterativo alternativo para realizar la optimización del kernel bajo un esquema multiescala. Por otra parte, para la restauración de la imagen, se propone un algoritmo basado en la variación total (TV) para recuperar la imagen latente mediante deconvolución no ciega. Los resultados experimentales demuestran que nuestro método obtiene un kernel de desenfoque preciso y consigue mejores resultados de desenfoque que los trabajos anteriores.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:optimización del kernel, imagen latente, kernel de desenfoque preciso, método iterativo alternativo, mejores resultados de desenfoque, máscara de selección de bordes, kernel de desenfoque desconocido, resultados experimentales, movimiento de la imagen, movimiento ciego
• Keywords:kernel optimization, latent image, accurate blur kernel, alternative iterative method, better deblurring results, edge selection mask, unknown blur kernel, experimental results, image motion, blind motion