We describe the point spread functi

We describe the point spread function (PSF) as
h(m,n), which is the 2D impulse response produced from
a point source of light passing through the degradation
system in the absence of noise. Although we have the
method to estimate the PSF’s (such as defocus, camera
shaking, object motion, etc.), in practical forensic image
restoration, it is not easy for us to obtain the exact parameters
of PSF’s. That is because the real degradation
may come from several PSF’s simultaneously. What we
often do is to choose one or several “proper” PSF models
from what we have so far. Those PSF’s include 1-D
motion blur, uniform 2-D motion blur, Gaussian blur,atmospheric turbulence blur, and uniform out-of-focus
blur [1,10]. We summarize them as follows:
1. 1-D motion blur: This model is suitable for one
dimension camera panning or fast object motion; the
equation is described as

ผลลัพธ์ (มาเลย์) 1:

Kami menerangkan fungsi titik penyebaran (PSF) sebagai
h (m, n), yang merupakan tindak balas impuls 2D yang dihasilkan daripada
sumber titik lulus cahaya melalui kemerosotan
sistem jika tiada bunyi. Walaupun kita mempunyai
kaedah untuk menganggarkan PSF (seperti defocus, kamera
berjabat, gerakan objek, dan lain-lain), dalam imej forensik praktikal
pemulihan, ia tidak mudah bagi kita untuk mendapatkan parameter yang tepat
daripada HPG ini. Ini kerana degradasi sebenar
boleh datang dari beberapa PSF ini secara serentak. Apa yang kita
sering lakukan adalah untuk memilih satu atau lebih "sesuai" model PSF
dari apa yang kita ada setakat ini. Mereka PSF termasuk 1-D
gerakan kabur, pakaian seragam 2-D gerakan kabur, kabur Gaussian, pergolakan atmosfera kabur, dan seragam out-of-fokus
kabur [1,10]. Kami merumuskan mereka seperti berikut:
1. 1-D gerakan kabur: model ini sesuai untuk satu
dimensi kamera panning atau gerakan objek cepat; itu
persamaan digambarkan sebagai