Qué es el desenfoque de la imagen en el procesamiento de imágenes

Nos ocupamos del problema de la restauración de imágenes borrosas por el movimiento relativo entre la cámara y el objeto de interés. Este problema es común cuando el sistema de imágenes se encuentra en vehículos en movimiento o sostenido por manos humanas, y en la visión de robots. Para una correcta restauración de la imagen degradada, es útil conocer la función de dispersión de puntos (PSF) del sistema de desenfoque. Proponemos un método sencillo para restaurar las imágenes borrosas por movimiento teniendo en cuenta únicamente la propia imagen borrosa. El método identifica primero la PSF del desenfoque y luego la utiliza para restaurar la imagen desenfocada. La identificación del desenfoque se basa en el concepto de que las características de la imagen a lo largo de la dirección del movimiento se ven afectadas principalmente por el desenfoque y son diferentes de las características en otras direcciones. Al filtrar la imagen borrosa, destacamos las propiedades de correlación de la PSF a expensas de las de la imagen original. Se presentan los resultados experimentales de la restauración de la imagen para el desenfoque de movimiento sintético y real.

Tipos de desenfoque en el tratamiento de imágenes

serie de libros (LNCS, volumen 10901)ResumenSe han estudiado muchos sistemas para aumentar el interés del usuario por los contenidos digitales mediante el uso de HMD, 3DTV, etc. Sin embargo, para que estos sistemas puedan aumentar el interés del usuario, el creador necesita elaborar el contenido. En este artículo, presentamos un método que amplía la experiencia de los contenidos digitales mediante la simple superposición de efectos de desenfoque que siguen el punto de la mirada del usuario. Para aclarar cómo se mejora la experiencia de ver imágenes fijas y vídeos con nuestro método, comparamos las impresiones del usuario al ver contenidos digitales con y sin nuestro método. También examinamos las impresiones fisiológicas, como la visibilidad y la incomodidad. Los resultados experimentales mostraron que las impresiones de los participantes sobre el contenido del vídeo cambiaban al superponer el efecto de desenfoque en la zona de visión periférica. En concreto, casi todos los elementos de impresión psicológica (inmersión, efecto estereoscópico, etc.) obtuvieron una puntuación más alta cuando se superponía el efecto de desenfoque que cuando no lo hacía.

Calculadora del núcleo de desenfoque gaussiano

Es un efecto muy utilizado en el software de gráficos, normalmente para reducir el ruido de la imagen y reducir los detalles. El efecto visual de esta técnica de desenfoque es un suave desenfoque que se asemeja al de ver la imagen a través de una pantalla translúcida, claramente diferente del efecto bokeh producido por una lente desenfocada o la sombra de un objeto bajo la iluminación habitual.

El suavizado gaussiano también se utiliza como etapa de preprocesamiento en los algoritmos de visión por ordenador para mejorar las estructuras de la imagen a diferentes escalas -véase representación del espacio de escala e implementación del espacio de escala.

Matemáticamente, aplicar un desenfoque gaussiano a una imagen es lo mismo que convolucionar la imagen con una función gaussiana. Esto también se conoce como transformación bidimensional de Weierstrass. Por el contrario, la convolución por un círculo (es decir, un desenfoque de caja circular) reproduciría con mayor precisión el efecto bokeh.

El desenfoque gaussiano es un tipo de filtro de desenfoque de la imagen que utiliza una función gaussiana (que también expresa la distribución normal en estadística) para calcular la transformación a aplicar a cada píxel de la imagen. La fórmula de una función gaussiana en una dimensión es