0

你好我最近在做图像去模糊，我只是想知道我可以打破标准的图像退化模型{对于不同车辆在不同方向移动的交通信号的图像}

   g(x,y) = H[f(x,y)] + n(x,y)

像那样

   g1(x,y) = H1[f1(x,y)] + n(x,y) ;

   g2(x,y) = H2[f2(x,y)] + n(x,y) ;

   g3(x,y) = H3[f3(x,y)] + n(x,y) ;

     .....................
     .....................
     .....................
     .....................

   gm(x,y) = Hm[fm(x,y)] + n(x,y)

这里我假设整个图像被不同的退化函数退化，并且相同的噪声被添加到噪声的不同部分。

这里 f1(x,y) + f2(x,y) ......... + fm(x,y) = f(x,y)。

请提出正确的概念。并告诉我我是否走错路了。

4

1 回答 1

0

我发现这个问题的答案略有变化......

我们可以将图像退化模型g(x,y) = H[f(x,y)] + n(x,y)分解 为 g(x,y) = H[f1(x,y)] + H[ f2(x,y)] + H[f3(x,y)] ..... + H[fn(x,y)]

使用线性的概念如果

g(x,y) = H[k1xf1(x,y) + k2xf2(x,y)] = k1xH[f1(x,y)]+ k2xH[f2(x,y)]

如果 k1 = k2 = 1 那么 g(x,y) = H[f1(x,y)]+ H[f2(x,y)]

同样我们可以得到以下形式

g(x,y) = H[f1(x,y)] + H[f2(x,y)] + H[f3(x,y)] ... + H[fn(x,y) ]

于 2013-02-22T07:46:42.430 回答