Desenfoque

El desenfoque es el proceso de eliminar los artefactos de desenfoque de las imágenes. El desenfoque recupera una imagen nítida S a partir de una imagen borrosa B , donde S se convoluciona con K (el núcleo de desenfoque ) para generar B. Matemáticamente, esto se puede representar como${\displaystyle B=S*K}$(donde * representa la convolución ).

Si bien este proceso a veces se conoce como desenfocar , el término técnico correcto es desenfocar .

El desenfoque K se modela típicamente como una función de dispersión de punto y se convoluciona con una imagen nítida hipotética S para obtener B , donde tanto S (que se va a recuperar) como la función de dispersión de punto K son desconocidas. Este es un ejemplo de un problema inverso . En casi todos los casos, hay información insuficiente en la imagen borrosa para determinar de forma unívoca una imagen original plausible, lo que lo convierte en un problema mal condicionado . Además, la imagen borrosa contiene ruido adicional que complica la tarea de determinar la imagen original. Esto generalmente se resuelve mediante el uso de un término de regularización para intentar eliminar soluciones inverosímiles. Este problema es análogo a la eliminación de eco en el dominio del procesamiento de señales. Sin embargo, cuando se utiliza un haz coherente para la formación de imágenes, la función de dispersión de punto se puede modelar matemáticamente. ^{[ 1 ]} Mediante la deconvolución adecuada de la función de dispersión de punto K y la imagen borrosa B , la imagen borrosa B se puede desenfocar y se puede recuperar la imagen nítida S.

• Eliminación de ruido
• Superresolución
• deconvolución ciega
• función de transferencia de modulación