Deconvolution: เครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการฟื้นฟูภาพและการแยกสัญญาณ
Deconvolution เป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการแยกการมีส่วนร่วมของแต่ละองค์ประกอบออกจากสัญญาณผสม มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการลบภาพเบลอที่เกิดจากกระบวนการผสม เช่น เอฟเฟกต์การเบลอของเลนส์บนภาพ ในบริบทของการประมวลผลภาพ การแยกส่วนเกี่ยวข้องกับการหมุนภาพด้วยฟังก์ชันการกระจายจุด (PSF) ของระบบภาพ ซึ่งเป็นการแสดงทางคณิตศาสตร์ของความเบลอที่เกิดจากระบบ ผลลัพธ์ของการดำเนินการนี้คือการประมาณภาพต้นฉบับก่อนที่ระบบจะเบลอ
Deconvolution ถือได้ว่าเป็นวิศวกรรมย้อนกลับรูปแบบหนึ่ง โดยมีเป้าหมายเพื่อกู้คืนสัญญาณหรือภาพต้นฉบับจากสัญญาณหรือภาพผสม มันเป็นเครื่องมืออันทรงพลังในการปรับปรุงคุณภาพของภาพและสัญญาณที่ถูกลดระดับลงโดยปัจจัยต่างๆ เช่น สัญญาณรบกวน ความพร่ามัว หรือการบิดเบือน วัดฟังก์ชันการกระจายจุด (PSF) ของระบบสร้างภาพ: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวัดการตอบสนองของอิมพัลส์ของระบบ ซึ่งจะอธิบายว่าระบบตอบสนองต่ออินพุตอิมพัลส์ที่สมบูรณ์แบบอย่างไร
2 หมุนภาพด้วย PSF: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการคูณภาพด้วย PSF เพื่อสร้างค่าประมาณของภาพต้นฉบับก่อนที่ระบบจะเบลอ
3 ใช้การทำให้เป็นมาตรฐาน: เพื่อป้องกันการพอดีมากเกินไปและให้แน่ใจว่าภาพที่ได้จะราบรื่นและสมจริง เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน เช่น การทำให้เป็นมาตรฐานของ Tikhonov สามารถนำไปใช้กับปัญหาการแยกส่วนได้
4 ทำซ้ำขั้นตอนที่ 1-3 ซ้ำๆ: กระบวนการดีคอนโวลูชั่นมักจะวนซ้ำ โดยผลลัพธ์ของการวนซ้ำแต่ละครั้งจะเป็นข้อมูลป้อนเข้าสำหรับการวนซ้ำครั้งถัดไป การฟื้นฟูภาพ: Deconvolution สามารถใช้เพื่อลบภาพเบลอและจุดรบกวนออกจากภาพ ปรับปรุงคุณภาพและทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์หรือแสดงผลมากขึ้น
2 การถ่ายภาพด้วยกล้องจุลทรรศน์: Deconvolution ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในกล้องจุลทรรศน์เพื่อปรับปรุงความละเอียดของภาพและลบเอฟเฟกต์การเบลอที่เกิดจากระบบการถ่ายภาพ3. การถ่ายภาพด้วยแสง: Deconvolution สามารถใช้ในการปรับปรุงคุณภาพของภาพเชิงแสง เช่น ภาพที่ได้รับจากกล้องโทรทรรศน์หรือกล้องจุลทรรศน์
4 การประมวลผลสัญญาณ: Deconvolution สามารถใช้เพื่อแยกสัญญาณที่ผสมเข้าด้วยกัน เช่น ในการประมวลผลสัญญาณเสียง
5 การถ่ายภาพทางการแพทย์: Deconvolution ใช้ในการถ่ายภาพทางการแพทย์เพื่อปรับปรุงความละเอียดของภาพและขจัดสัญญาณรบกวน ช่วยให้วินิจฉัยและรักษาได้แม่นยำยิ่งขึ้น
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
