Có nhiều cách để định nghĩa và đo hàm độ rõ sẽ dùng cách mà Anderson và Netravali sử dụng trong việc triển khai một hệ phục hồi ảnh. | Ch ơng 3 Phôc hồi KX là một hàm của ơf2 và ơv2 . Khi phương sai tín hiệu của ơf2 ơv2 phương sai của nhiễu thì bộ lọc gần như Ỉ n1 n2 . Khi ơf2 giảm so với ơv2 h n1 n2 gần như của sổ hình chữ nhật. a b Hình Minh hoạ hiệu năng của một phương pháp lọ c Wiener thích nghi. Sử dụng ảnh bị xuông cấp trong hình b . a ảnh được xử lý bởi lọc thích nghi với NMSE 3 8 và mức cải thiện SNR 7 1dB. b ảnh được xử lý bởi bộ lọc Wiener không gian bất biến với NMSE 3 6 và mức cải thiện SNR 7 4dB. 127 Ch ơng 3 Phôc hồi KX Hình minh hoạ hiệu năng algorit này. Hình a là ảnh được xử lý. Ảnh gốc và ảnh bị xuống cấp biểu diễn trên các hình a và b . Sự xuống cấp tạo nên ảnh ở hình b là nhiễu cộng trắng Gauss. Mức cải thiện SRN là 7 4 dB. Ảnh sau xử lý nhận được bằng cách sử dụng các công thức với M 2. Từ ảnh được xử lý thấy rằng nhiễu đã được làm giảm nhiều mà không gây nhoè ảnh. Nếu sử dụng bộ lọc không thích nghi thì với mức giảm nhiễu này sẽ kèm theo nhoè ảnh ở mức có thể nhận thấy. Hình b là kết quả sử dụng bộ lọc Wiener không thích nghi. Hình b giống như hình c . . PHỤC HỒI ẢNH THÍCH NGHI DựA VÀO HÀM RÕ NHIỄU. Khi triển khai algorit thích nghi phục hổi ảnh trong tiết không sử dụng một độ đo nào để định lượng mức nhiễu mà thị giác người xem cảm nhận được. Nếu có được độ đo này thì có thể sử dụng để triển khai một hệ phục hổi ảnh. Hàm biểu diễn độ đo đó sẽ được gọi là hàm rõ nhiễu noise visibility function nó phụ vào loại nhiễu và cũng phụ thuộc vào loại tín hiệu mà nó được cộng thêm vào. Nhiễu trắng và nhiễu mầu cùng mức nói chung có ảnh hưởng khác nhau tới người quan sát. Vùng ảnh nhiều chi tiết sẽ che lấp nhiễu tốt hơn vùng ảnh ít chi tiết. Có nhiều cách để định nghĩa và đo hàm độ rõ nhiễu. Ta sẽ thảo luận cách mà Anderson và Netravali sử dụng trong việc triển khai một hệ phục hổi ảnh. Giả thiết nhiễu nền gây ra sự xuống cấp là nhiễu trắng mặc dù cách tiếp cận này cũng áp dụng được với các loại nhiễu khác. Gọi M n 1 n2 là
