Một cánh tiếp cận khác là sử dụng một dãy bộ lọc thích nghi 1 -D, mà không thay đổi mô hình ảnh hoặc nguyên lý cơ sở dùng trong việc khai triển hệ phục hồi ảnh 2-D. | Ch ơng 3 Phôc hồi KX Hình minh hoạ hiệu năng của cách tiếp cận 1-D này. Hình a là ảnh gốc 256 x 256 pixels. Hình b là ảnh bị xuống cấp bởi nhiễu trắng Gauss khi SNR 6dB. Hình c là ảnh được xử lý bởi bộ lọc Wiener thích nghi 2 -D trong tiết mức cải thiện SNR của ảnh được xử lý là 6 79 dB. Hình d là ảnh được xử lý bởi bốn tầng bộ lọc biến đổi trong không gian 1 -D được thiết kế trên cơ sở và . Mức cải thiện SNR của ảnh được xử lý là 7 28 dB . Hình biểu diễn những đoạn mở rộng của các ảnh trên hình . So sánh các hình c và d thấy rằng ảnh ở hình sau nhiễu ít hơn. Trong tiết này và ba tiết trước ta đã thảo luận về một vài algorit phục hổi ảnh thích nghi. Từ thảo luận trên thấy rằng còn có thể phát triển nhiều thêm algorit khác. Các algorit phục hổi ảnh thích nghi yêu cầu tính toán nhiều hơn algorit không thích nghi nhưng hiệu quả tốt hơn. 3. GIẢM NHOÈ ẢNH Một ảnh bị xuống cấp vì nhoè có thể mô hình hoá như sau. g nb n2 f nb n2 b nb n2 trong ảnh bị xuống cấp g n 1. n2 là kết qủa nhân chập ảnh gốc f n 1. n2 với một đáp ứng xung b nb n2 . Chuỗi b nb n2 được gọi là hàm phân tán điểm point spread function hoặc hàm nhoè. Sự xuống cấp này có thể được mô hình hoá bằng nhân chập với hàm nhoè do các nguyên nhân như thấu kính lệch tiêu cự máy bị rung và nhiễu loạn turbulance của khí quyển. Bài toán làm giảm nhoè có thể chia thành hai loại. Loại thứ nhất là giải tích chập deconvolution trong đó giả thiết b n . n2 đã biết loại thứ hai là giải tích chập mù blind deconvolution trong đó b n 1. n2 là không biết và phải ước lượng từ những thông tin sẵn có. Trong tiết thảo luận về bộ lọc ngược là một cách tiếp cận chuẩn để giải bài toán giải tích chập. Trong tiết thảo luận về các algorit để giải bài toán giải tích chập mù. . BỘ LỌC NGƯỢC Khi hàm nhoè b np n2 đã biết một cách tiếp cận để khử nhoè là bộ lọc ngược. Từ G Op 2 F Op 2 B q1 2 139 Ch ơng 3 Phôc hồi KX Từ F 1 2 G 1 2 B 1 2 Theo
