Использование спектра Фурье изображения для ретуширования и восстановления отсутствующих частей искажённого аппаратной функцией изображения

Аннотация

В работе предложен и исследован метод интерполяции последовательного вычисления спектра Фурье, позволяющий ретушировать и восстанавливать отсутствующие (затенённые) части изображения. Особенностью рассматриваемого метода является то, что его можно использовать при любой форме отсутствующего фрагмента изображения. Восстановление искажённого АФ ретушированного предложенным методом изображения даёт менее выраженные артефакты по сравнению с результатами линейной интерполяции. Ретуширование и восстановление изображения может дать хорошие результаты даже при значительной доле отсутствующего изображения.

• интерполяция
• ретуширование и восстановление изображений
• спектр Фурье

Abstract (in English)

The work proposed and investigated the method of interpolation sequentially calculating the Fourier spectrum which allows you to retouch and restore the missing (shaded) parts of the image. The distortion of the images of the objects can be described in terms of convolution equations [1.2] with the appropriate instrumental function (IF). Image restoration is complicated by the need to determine the type of IF and its parameters. Different objects presented in the image may be distorted by different IF. Furthermore, objects may overshade each other. A number of studies considered the possibility of the restoration is partially shaded images [3-5]. We used replacement (retouching) shading objects for an image obtained by linear interpolation [3-5]. On the reconstructed image the artifacts caused by retouching are appeared. If the shape of the shading object is different from rectangle, the difficulty in applying linear interpolation increases. A number of studies [6-13] considered the possibility of retouching the missing parts of the image using wavelets, different types of interpolation (bilinear, spline, trigonometric, polynomial). Using these techniques for retouching shading objects to further restoration of the image distorted by IF, is possible. However, the arbitrary shape of the shading object and the appearance of additional artifacts caused by such retouching, limit the applicability of these methods. The following conclusions can be drawn from this study: 1. Interpolation Method of Sequential Computation of the Fourier spectrum (IMSCS) allows you to retouch missing (shaded) part of the image. 2. Unlike IMSCS, linear interpolation can be used in any form of a missing parts of the image. 3. Restoring images, which were distorted by IF and retouched with help of IMSCS makes artifacts less noticed in comparision with the results of the linear interpolation. 4. Retouching and IMSCS image restoration can give good results even with a large part of the missing image (see. Figure 6, 9 and 10).

Для цитирования

Литература

1. Р. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. М. «Техносфера», 2005, 1071 стр.
2. Ю. В. Гуляев, А. Ю. Зражевский, А. В. Кокошкин, В. А. Коротков, В. А. Черепенин «Коррекция пространственного спектра, искаженного оптической системой, с помощью метода опорного изображения. Часть 2. Адаптивный метод опорного изображения (АМОИ)». // Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2013. №12. URL: http://jre.cplire.ru/jre/dec13/2/text.html.
3. А.В.Кокошкин, В. А. Коротков, Е.П. Новичихин. «Эффекты полузатенения при восстановлении изображений, искажённых смазом». // Журнал Радиоэлектроники [электронный журнал]. 2014, №9 http://jre.cplire.ru/jre/sep14/3/text.html
4. А. Ю. Зражевский, В. А. Коротков, К. В. Коротков. «Эффекты полузатенения на изображении, сформированном объективом с большой апертурой». // Журнал Радиоэлектроники [электронный журнал]., 2014, №9. URL: http://jre.cplire.ru/jre/sep14/7/text.html
5. А. Ю. Зражевский, А. В. Кокошкин, В. А. Коротков, В. «Восстановление дефокусированного частично затенённого изображения.» // Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2014. №10. URL: http://jre.cplire.ru/jre/oct14/9/text.html
6. Jong-Keuk Lee Ji-Hong Kim Jin-Seok Seo. Adaptive Recovery of Image Blocks Using Spline Approach. // IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.11 No.2, February 2011.
7. Jiho Park, Dong-Chul Park, R.J. Mark, M.A. El-Sharkawi. Block loss recovery in DCT image encoding using POCS. Conference Paper (PDF Available) · January 2002 with 25 Reads DOI: 10.1109/ISCAS.2002.1010686 · Source: DBLP Conference: Circuits and Systems, 2002. ISCAS 2002. IEEE International Symposium on, Volume: 5
8. T. Strohmer, “Computationally attractive reconstruction of bandlimited images from irregular samples,” IEEE Trans. on Image Processing, 6 (4), pp 540-548, Apr. 1997.
9. Chen Chen, Eric W. Tramel, James E. Fowler. Compressed-Sensing Recovery of Images and Video Using Multihypothesis Predictiobs. 2011 Conference Record of the Forty Fifth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers (ASILOMAR).
10. Seung Hwa Hyun; Sang Soo Kim; Byoung Chul Kim; Il Kyu Eom. Efficient Directional Interpolation for Block Recovery Using Difference Values of Border Pixels. Image and Signal Processing, 2008. CISP '08. Congress on (Volume:3 ).
11. Ching-Tang Hsieh, Yen-Liang Chen and Chih-Hsu Hsu. Fast Image Restoration Method Based on the Multi-Resolution Layer. Tamkang Journal of Science and Engineering, Vol. 12, No. 4, pp. 439-448 (2009).
12. Jiho Park, Dong-Chul Park, Robert J. Marks, Fellow, Mohamed A. El-Sharkawi. Recovery of image blocks using the method of alternating projections. // IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 14, NO. 4, APRIL 2005.
13. Seung Hwa Hyuna, Il Kyu Eomb, Yoo Shin Kim. Directional Filtering for Block Recovery Using Wavelet Features. Proc. SPIE 5960, Visual Communications and Image Processing 2005, 59600Z (31 July 2006); doi:10.1117/12.631414.
14. Белим С. В., Майоров-Зильбернагель А. О. «Алгоритм поиска повреждённых пикселей и удаления импульсного шума на изображениях с использованием метода ассоциативных правил». // Наука и Образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2014. № 12. С. 716-737.