Слепая деконволюция
Добрый день!
Решаю задачу слепой деконволюции. Встроенная функция deconvblind хорошо работает на игрушечных примерах задаваемых
fspecial('motion', n , m)
fspecial('gaussian', n , m)
По сути тут используется знание о размере свертки, поиск которой мы ведем
На некоторых форумах говорилось, что можно адаптировать некоторые методы, например Люси Ричардсон, под слепую декнволюцию, но тут вроде используется то же знание о размере кернела
Мне же хочется устроить программу таким образом, чтобы она самостоятельно находила и размер и более-менее точное приближение кернела. В одной из самой известной русскоязычной статье есть хинт - использовать пирамидальный подход. Здесь я не могу понять, какую нужно использовать эвристику для перехода с размерности одного кернела на другой. И не совсем понимаю две вещи: 1. Для чего используется гамма коррекция, ну и собственно как правильно её реализовать в matlab. и 2. суть расстояния между изображениями(то есть верно ли, чтобы посмотреть насколько отличаются изображения можно использовать евклидово расстояние?) и как понять програмно, что изображение "размыто".
И если же вы можете подсказать какими-то статьями или реализациями на python, c++, matlab и т.д тоже огромное спасибо
Ответы
Попробуйте поискать информацию в документации: https://docs.exponenta.ru/templates/searchresults.html?product=&qdoc=deconvblind