Modeling AssumptionsRestoration met

Modeling Assumptions
Restoration methods are based on linear spatially invariant restoration filters (The blurring function acts as a convolution kernel or point-spread function, h(x,y) that does not vary spatially - the image is blurred is blurred in exactly the same way at every spatial location

The statistical properties (mean and correlation function) of the image and noise do not change spatial

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โมเดลสมมติฐานวิธีการฟื้นฟูตามตัวกรองฟื้นฟู spatially ไม่เชิงเส้น (ฟังก์ชั่นเบลอทำหน้าที่เป็นตัวพัฒนาเคอร์เนล หรือฟังก์ชันจุดแพร่กระจาย h(x,y) ที่ไม่แตกต่างกัน spatially - ภาพเบลอคือเบลอในลักษณะเดียวกันในทุกตำแหน่งเชิงพื้นที่คุณสมบัติทางสถิติ (หมายถึงความสัมพันธ์ฟังก์ชัน) ของภาพและเสียงไม่เปลี่ยนเชิงพื้นที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การสร้างแบบจำลองสมมติฐาน
วิธีการฟื้นฟูจะขึ้นอยู่กับการเชิงเส้นฟิลเตอร์บูรณะคงตำแหน่ง (ฟังก์ชั่นการเบลอของภาพทำหน้าที่เป็นเคอร์เนลบิดหรือฟังก์ชั่นจุดกระจาย h (x, y) ที่ไม่ได้แตกต่างกันไปตำแหน่ง - ภาพจะเบลอเบลอในทางเดียวกันว่า ที่สถานที่เชิงพื้นที่ทุกคุณสมบัติทางสถิติ (หมายถึงความสัมพันธ์และการทำงาน) ของภาพและเสียงรบกวนไม่เปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โมเดลลิ่งจำกัดวิธีการฟื้นฟูตามเส้นเปลี่ยนค่าคงที่ฟื้นฟูตัวกรอง ( เบลอฟังก์ชันทำหน้าที่เป็นขดเคอร์เนลหรือฟังก์ชันกระจายจุด H ( x , y ) ที่ไม่แปรเปลี่ยน - ภาพจะเบลอก็เบลอในตรงทางเดียวกันในทุกพื้นที่ สถานที่คุณสมบัติทางสถิติ ( หมายถึงฟังก์ชันและความสัมพันธ์ของภาพและเสียงไม่มีการเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่