論文の概要: Poissonian Blurred Image Deconvolution by Framelet based Local Minimal Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05283v1
• Date: Fri, 10 Jun 2022 07:23:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-19 17:03:39.659694
• Title: Poissonian Blurred Image Deconvolution by Framelet based Local Minimal Prior
• Title（参考訳）: フレームレットに基づく局所最小優先度によるポアソニアンブラルド画像のデコンボリューション
• Authors: Reza Parvaz
• Abstract要約: ポアソニアンノイズのぼやけた画像は、医学や天文学において非常に重要な詳細を隠蔽している。 本稿では,フレームレット変換に基づき,局所最小の先行処理を導入し,このツールと分数計算を併用して,ポアソニアンぼかし画像のデコンボリューションを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image production tools do not always create a clear image, noisy and blurry images are sometimes created. Among these cases, Poissonian noise is one of the most famous noises that appear in medical images and images taken in astronomy. Blurred image with Poissonian noise obscures important details that are of great importance in medicine or astronomy. Therefore, studying and increasing the quality of images that are affected by this type of noise is always considered by researchers. In this paper, in the first step, based on framelet transform, a local minimal prior is introduced, and in the next step, this tool together with fractional calculation is used for Poissonian blurred image deconvolution. In the following, the model is generalized to the blind case. To evaluate the performance of the presented model, several images such as real images have been investigated.
• Abstract（参考訳）: 画像生成ツールは必ずしも明確な画像を生成するわけではないが、うるさい画像やぼやけた画像が時々作られる。 ポアソニアンノイズ(poissonian noise)は、天文学において医学的な画像や画像に現れる最も有名なノイズの一つである。 ポアソニアンノイズのぼやけた画像は、医学や天文学において非常に重要な詳細を隠蔽している。 したがって、このようなノイズの影響を受ける画像の質を研究・向上することは研究者によって常に考慮されている。 本稿では,フレームレット変換に基づく第1ステップにおいて,局所最小の事前処理を導入し,第2ステップでは,このツールと分数計算を併用して,ポアソニアンのぼやけた画像のデコンボリューションを行う。 次の例では、モデルは盲点に一般化される。 提案モデルの性能を評価するため,実画像などの複数の画像について検討した。

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