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Evaluación y comparación de técnicas para la reconstrucción de la función de dispersión de punto de imágenes degradadas por difuminación lineal uniforme

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Evaluación y comparación de técnicas para la reconstrucción de la función de dispersión de punto de imágenes degradadas por difuminación lineal uniforme
Date
2018-05-14
Author
Cortés-Osorio, Jimmy A.
López-Robayo, Cristian D.
Hernández-Betancourt, Nathalia
Publisher
Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)

Citation

       
TY - GEN T1 - Evaluación y comparación de técnicas para la reconstrucción de la función de dispersión de punto de imágenes degradadas por difuminación lineal uniforme AU - Cortés-Osorio, Jimmy A. AU - López-Robayo, Cristian D. AU - Hernández-Betancourt, Nathalia Y1 - 2018-05-14 UR - http://hdl.handle.net/20.500.12622/1051 AB - En el área del procesamiento digital de imágenes, es frecuente encontrar diferentes tipos de degradaciones, como lo es la difuminación por movimiento (motion blur), la cual es causada por el movimiento relativo entre la cámara y el objeto observado. Esto produce sobre la imagen una estela de bajo contraste que sigue la trayectoria del movimiento. Si la velocidad relativa es constante y el desenfoque es invariante sobre toda la imagen, la difuminación causada puede ser modelada por medio de la Función de Dispersión de Punto (PSF) usando los parámetros de longitud y ángulo de la estela dejada. Este trabajo evaluó la exactitud en la estimación de dichos parámetros y la robustez al Ruido Aditivo Blanco Gaussiano de un grupo de estrategias espaciales y en frecuencia para la reconstrucción de la PSF, además se consideró el tiempo de ejecución de los algoritmos presentados. Se usaron 20 imágenes de 512x512 píxeles degradadas sintéticamente. Se evaluaron cinco de las técnicas más conocidas para la estimación del ángulo y tres para la longitud. Los resultados experimentales revelaron que las técnicas con los errores absolutos promedio más bajos para la estimación del ángulo y la longitud de la PSF en imágenes sin ruido son la Transformada Cepstrum 2D y la Transformada Cepstrum 1D, respectivamente. ER - @misc{20.500.12622_1051, author = {Cortés-Osorio Jimmy A. and López-Robayo Cristian D. and Hernández-Betancourt Nathalia}, title = {Evaluación y comparación de técnicas para la reconstrucción de la función de dispersión de punto de imágenes degradadas por difuminación lineal uniforme}, year = {2018-05-14}, abstract = {En el área del procesamiento digital de imágenes, es frecuente encontrar diferentes tipos de degradaciones, como lo es la difuminación por movimiento (motion blur), la cual es causada por el movimiento relativo entre la cámara y el objeto observado. Esto produce sobre la imagen una estela de bajo contraste que sigue la trayectoria del movimiento. Si la velocidad relativa es constante y el desenfoque es invariante sobre toda la imagen, la difuminación causada puede ser modelada por medio de la Función de Dispersión de Punto (PSF) usando los parámetros de longitud y ángulo de la estela dejada. Este trabajo evaluó la exactitud en la estimación de dichos parámetros y la robustez al Ruido Aditivo Blanco Gaussiano de un grupo de estrategias espaciales y en frecuencia para la reconstrucción de la PSF, además se consideró el tiempo de ejecución de los algoritmos presentados. Se usaron 20 imágenes de 512x512 píxeles degradadas sintéticamente. Se evaluaron cinco de las técnicas más conocidas para la estimación del ángulo y tres para la longitud. Los resultados experimentales revelaron que las técnicas con los errores absolutos promedio más bajos para la estimación del ángulo y la longitud de la PSF en imágenes sin ruido son la Transformada Cepstrum 2D y la Transformada Cepstrum 1D, respectivamente.}, url = {http://hdl.handle.net/20.500.12622/1051} }RT Generic T1 Evaluación y comparación de técnicas para la reconstrucción de la función de dispersión de punto de imágenes degradadas por difuminación lineal uniforme A1 Cortés-Osorio, Jimmy A. A1 López-Robayo, Cristian D. A1 Hernández-Betancourt, Nathalia YR 2018-05-14 LK http://hdl.handle.net/20.500.12622/1051 AB En el área del procesamiento digital de imágenes, es frecuente encontrar diferentes tipos de degradaciones, como lo es la difuminación por movimiento (motion blur), la cual es causada por el movimiento relativo entre la cámara y el objeto observado. Esto produce sobre la imagen una estela de bajo contraste que sigue la trayectoria del movimiento. Si la velocidad relativa es constante y el desenfoque es invariante sobre toda la imagen, la difuminación causada puede ser modelada por medio de la Función de Dispersión de Punto (PSF) usando los parámetros de longitud y ángulo de la estela dejada. Este trabajo evaluó la exactitud en la estimación de dichos parámetros y la robustez al Ruido Aditivo Blanco Gaussiano de un grupo de estrategias espaciales y en frecuencia para la reconstrucción de la PSF, además se consideró el tiempo de ejecución de los algoritmos presentados. Se usaron 20 imágenes de 512x512 píxeles degradadas sintéticamente. Se evaluaron cinco de las técnicas más conocidas para la estimación del ángulo y tres para la longitud. Los resultados experimentales revelaron que las técnicas con los errores absolutos promedio más bajos para la estimación del ángulo y la longitud de la PSF en imágenes sin ruido son la Transformada Cepstrum 2D y la Transformada Cepstrum 1D, respectivamente. OL Spanish (121)
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Abstract
En el área del procesamiento digital de imágenes, es frecuente encontrar diferentes tipos de degradaciones, como lo es la difuminación por movimiento (motion blur), la cual es causada por el movimiento relativo entre la cámara y el objeto observado. Esto produce sobre la imagen una estela de bajo contraste que sigue la trayectoria del movimiento. Si la velocidad relativa es constante y el desenfoque es invariante sobre toda la imagen, la difuminación causada puede ser modelada por medio de la Función de Dispersión de Punto (PSF) usando los parámetros de longitud y ángulo de la estela dejada. Este trabajo evaluó la exactitud en la estimación de dichos parámetros y la robustez al Ruido Aditivo Blanco Gaussiano de un grupo de estrategias espaciales y en frecuencia para la reconstrucción de la PSF, además se consideró el tiempo de ejecución de los algoritmos presentados. Se usaron 20 imágenes de 512x512 píxeles degradadas sintéticamente. Se evaluaron cinco de las técnicas más conocidas para la estimación del ángulo y tres para la longitud. Los resultados experimentales revelaron que las técnicas con los errores absolutos promedio más bajos para la estimación del ángulo y la longitud de la PSF en imágenes sin ruido son la Transformada Cepstrum 2D y la Transformada Cepstrum 1D, respectivamente.
Abstract
In the field of digital image processing, it is common to find different types of degradation. One of them is motion blur, which is caused by the relative movement between the camera and the observed object. It produces a low-contrast trace on the image that follows the trajectory of the movement. If the relative velocity is constant and the blur is invariant across the entire image, the resulting blur can be modeled by means of the Point Spread Function (PSF) and using the trace’s length and the angle parameters. This work evaluated the accuracy of the estimation of the angle and length parameters, and the robustness to Additive White Gaussian Noise of a set of spatial and frequency approaches for reconstructing the PSF. It is important to highlight that the algorithms’ processing time was also considered. In total, 20 512x512 pixels synthetically-degraded images were used. Besides, five of the best-known techniques for estimating the angle and three for the length of the PSF were evaluated. The experimental results revealed the techniques with the lowest absolute mean error for estimating the angle and the length of the PSF in noise-free images: 2D Cepstrum Transform and 1D Cepstrum Transform, respectively.
Palabras clave
Cepstrum; Difuminación por movimiento; Filtros adaptativos; Función de Dispersión; Movimiento lineal uniforme; Reconstrucción; Transformada de Hough; Transformada de Radon
keywords
Cepstrum; Motion blur; Steerable Filters; Linear Point Spread Function; Reconstruction; Hough transform; Radon transform
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1051
Collections
  • Vol. 21 Núm. 42 (2018) [15]

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