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La eliminación del desenfoque es el proceso de eliminar artefactos de desenfoque de las imágenes. La eliminación del desenfoque recupera una imagen nítida S a partir de una imagen desenfocada B , donde S se convoluciona con K (el núcleo de desenfoque ) para generar B . Matemáticamente, esto se puede representar como (donde * representa la convolución ).
Si bien este proceso a veces se conoce como desenfocar , desenfoque es la palabra técnica correcta.
El desenfoque K se modela típicamente como una función de dispersión de puntos y se convoluciona con una imagen nítida hipotética S para obtener B , donde tanto S (que se debe recuperar) como la función de dispersión de puntos K son desconocidas. Este es un ejemplo de un problema inverso . En casi todos los casos, no hay suficiente información en la imagen borrosa para determinar de forma única una imagen original plausible, lo que lo convierte en un problema mal planteado . Además, la imagen borrosa contiene ruido adicional que complica la tarea de determinar la imagen original. Esto generalmente se resuelve mediante el uso de un término de regularización para intentar eliminar soluciones improbables. Este problema es análogo a la eliminación de eco en el dominio del procesamiento de señales. Sin embargo, cuando se utiliza un haz coherente para la formación de imágenes, la función de dispersión de puntos se puede modelar matemáticamente. [1] Mediante la deconvolución adecuada de la función de dispersión de puntos K y la imagen borrosa B , la imagen borrosa B se puede desenfocar (desenfocar) y se puede recuperar la imagen nítida S .
