TAILIEUCHUNG - 34 Iterative Image Restoration Algorithms

In this chapter we consider a class of iterative restoration algorithms. If y is the observed noisy and blurred signal, D the operator describing the degradation system, x the input to the system, and n the noise added to the output signal, the input-output relation is described by [3, 51] | Katsaggelos . Iterative Image Restoration Algorithms Digital Signal Processing Handbook Ed. Vijay K. Madisetti and Douglas B. Williams Boca Raton CRC Press LLC 1999 1999 by CRC Press LLC 34 Iterative Image Restoration Algorithms Aggelos K. Katsaggelos Northwestern University Introduction Iterative Recovery Algorithms Spatially Invariant Degradation Degradation Model Basic Iterative Restoration Algorithm Convergence Reblurring Matrix-Vector Formulation Basic Iteration Least-Squares Iteration Matrix-Vector and Discrete Frequency Representations Convergence Basic Iteration Iteration with Reblurring Use of Constraints The Method of Projecting Onto Convex Sets POCS Class of Higher Order Iterative Algorithms Other Forms of x Ill-Posed Problems and Regularization Theory Constrained Minimization Regularization Approaches Iteration Adaptive Image Restoration Algorithms Discussion References Introduction In this chapter we consider a class of iterative restoration algorithms. If y is the observed noisy and blurred signal D the operator describing the degradation system x the input to the system and n the noise added to the output signal the input-output relation is described by 3 51 y Dx C n. Henceforth boldface lower-case letters represent vectors and boldface upper-case letters represent a general operator or a matrix. The problem therefore to be solved is the inverse problem of recovering x from knowledge of y D and n. Although the presentation will refer to and apply to signals of any dimensionality the restoration of greyscale images is the main application of interest. There are numerous imaging applications which are described by Eq. 3 5 28 36 52 . D for example might represent a model of the turbulent atmosphere in astronomical observations with ground-based telescopes or a model of the degradation introduced by an out-of-focus imaging device. D might also represent the quantization performed on a .

• Tự động hoá
• Tự động hóa
• Điện – điện tử
• Cơ khí chế tạo máy
• Kiến trúc xây dựng
• kỹ thuật viễn thông
• Bài giảng Tự động hóa
• Tự động hóa quá trình sản xuất
• Tự động hóa quá trình lắp ráp
• Định vị chi tiết
• Lắp ráp tự động
• Xác định chế độ lắp ráp tự động
• Ứng dụng Robot trong lắp ráp tự động
• tự động hóa trong xây dựng
• giáo trình tự động hóa trong xây dựng
• bài giảng tự động hóa trong xây dựng
• tài liệu tự động hóa trong xây dựng
• lý thuyết tự động hóa trong xây dựng
• hệ thống tự động hóa trong xây dựng
• Giáo trình Tự động hóa
• Tự động hóa trong hệ thống điện
• Tài liệu tự động hóa
• Tìm hiểu tự động hóa hệ thống điện
• Khái niệm tự động hóa
• Lịch sử tự động hóa
• Sửa chữa thiết bị tự động hóa
• Thiết bị tự động hóa
• Giáo trình Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Thiết bị đo lường tự động hóa
• Dầu bôi trơn
• đề cương tự động hóa
• phương pháp tự động hóa
• Hệ thống tự động hóa
• Tự động hóa trong quá trình sản xuất
• Hệ thống điều khiển tự động
• Tự động hóa quá trình cắt phôi
• Tự động hóa quá trình kiểm tra
• Tự động điều khiển máy móc
• Tự động hóa quá trình công nghệ
• Lý thuyết điều khiển tự động
• Hệ thống rửa xe tự động
• Đồ án tự động hóa
• Hệ thống tự động
• Kiểm tra tự động
• Thiết bị phân loại tự động
• Hệ thống sản xuất tự động hóa
• lập trình tự động hóa
• tài liệu lập trình tự động hóa
• hướng dẫn lập trình tự động hóa
• phương pháp lập trình tự động hóa
• kinh nghiệm lập trình tự động hóa