PSF (point spread function)PSF（点扩散函数）描述了一个成像系统对于点光源或者是点物体的响应。用该指标来衡量重建后的图像的分辨率。 PSF的更通用术语是一个系统的脉冲响应，它是一个聚焦光学系统的脉冲响应。在很多文章中，PSF被认为是未解析对象像图中的扩展光斑。以公式的形式理解，它是成像系统光学转换函数的空域形式。在傅里叶光学、天文光学、医学成像、电子显微镜以及其它成像技
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2024-01-28 07:41:58
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点扩展函数(point spread function PSF)描述了成像系统对点源或点对象的响应。PSF更一般的术语是一个系统的脉冲响应（impulse response），PSF是聚焦光学系统的脉冲响应。PSF 在许多情况下可以被当作是图像中表示一个未解决对象的扩散斑（extended blob ）。从功能上讲，它是成像系统光学传递函数的空间域形式。它在傅立叶光学、天文成像、医学成像
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2024-01-29 21:15:52
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ZEMAX | 使用点扩散函数的衍射极限成像系统的分辨率成像系统（例如显微镜）的衍射极限分辨率可以通过不同方式表征。在本文中，我建议使用在 OpticStudio 中计算的点扩散函数 (PSF) 来客观衡量这些成像系统的分辨率。文中介绍了重叠图像（探测器）平面上两个点的 PSF 的两种方法。第一种方法使用多重结构编辑器，第二种方法使用图像模拟工具。文中比较了这两种方法，并讨论了它们的优缺点。（联系
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2024-02-20 19:16:54
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1.什么是点扩散函数？ 点扩散函数（point spread function (PSF) 以下均使用PSF缩写）描述了一个成像系统对一个点光源（物体）的响应。PSF的一般术语就是系统响应，PSF是一个聚焦光学系统的冲击响应。上图水平面坐标x,y为像面空间坐标，z轴为像面该点处亮度。由上图我们不难发现点扩散函数的切面图具有如下特性：
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2024-06-18 11:55:03
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图像复原技术的目的是使退化了的图像尽可能恢复到原来的真实面貌。图像复原与图像增强的联系与区别：图像复原和图像增强相似，两者都是要得到某种意义上改进的图像，或者说，希望改进输入图像的质量。两者不同之处是图像增强技术一般要借助人的视觉系统的特性，以取得看起来比较好的视觉效果。而图像复原则认为图像在某种情况下退化或者恶化啦，现在需要根据相应的退化模型和知识重建或者复原原始图像。尽管两者有相交叉的邻域，但
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2023-10-29 09:39:38
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概述 概述介绍理论历史和方法显微镜中的PSF天文学中的PSF眼科的PSFReferences 点扩散函数（point spread function (PSF) 以下均使用PSF缩写）描述了一个成像系统对一个点光源（物体）的响应。PSF的一般术语就是系统响应，PSF是一个聚焦光学系统的冲击响应。在大多情况下，PSF可以认为像是一个能够表现未解析物体的图像中的一个扩展区块。函数上讲，PSF是成像系
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2024-05-26 22:21:56
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## 图像复原：使用Python恢复图像质量
是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 此算法有其专利，专利拥有者为英属哥伦
标题点扩散函数以及光学传递函数点扩散函数光学传递函数图像的点扩散函数先验模型及参数表达线性移动点扩散函数散焦点扩散函数高斯型点扩散函数光学像差的PSF获取基于光学仿真软计算PSF基于标定的PSF估计参考文献 点扩散函数以及光学传递函数点扩散函数根据光学理论，光学成像系统物面上任意一理想点产生的光振动为单位脉冲（函数)，对应的像函数称为光学系统的脉冲响应，或点扩散函数（顾德门，2006)。点物的脉
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2023-11-09 05:06:31
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常见图像复原算法与python-opencv实现概述算法介绍及实现数字图像处理中的主要数学知识傅立叶变换运动模糊传统算法无约束复原算法有约束复原算法评价函数引申：基于深度学习方法的图像复原的算法举例Dark Channel PriorBlind Image Deconvolution 概述本项目根据ZJU《计算机视觉》课程内容整理了目前常见的图像复原算法（包括传统算法和深度学习的方法）并利用Py
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2023-10-07 23:20:55
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## Python 图像增强与图像复原
### 1. 引言
图像增强和图像复原是数字图像处理中的两个重要任务。图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果，使图像更加清晰、鲜明。而图像复原则是指从已损坏或退化的图像中恢复出原始图像的过程。Python作为一种通用的编程语言，有许多强大的图像处理库，如OpenCV、PIL等，可以帮助我们进行图像增强和图像复原的工作。
本文将介绍图像增强和图像复原的基本
原创
2023-08-28 07:50:18
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（四）实验4 图像复原 一、实验主题 学习图像复原的相关原理及实现方法，并掌握逆滤波、维纳滤波的原理与程序实现。 二、实验目的 1．掌握图像复原的基本原理和方法。 2．学习使用程序设计环境。 3．使用设计框架构造应用程序。 4．掌握逆滤波、维纳滤波的原理和实现。 三、实验要求 对图像进行退化处理，如加噪、运动干扰等，根据退化模型设计复原滤波器，如逆滤波、维纳滤波，对图像进行复原，对比原始图、退化图
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2023-12-01 06:42:20
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舰船在航海中拍摄的视频图像可以广泛应用于船员的人脸识别、表情识别、疲劳检测、舰船安检工作等。图像质量的好坏关系到整个图像处理系统的性能,一幅清晰的图像是这些应用的前提。但在传感器成像过程中,记录介质积分时间内拍摄目标和摄像机之间的相对运动会造成图像的模糊,给后续的图像处理和分析带来一定的困难。运动模糊的恢复算法研究大部分是针对全局模糊图像的,而有一些时候图像会出现局部模糊的情况,这时需要针对局部模
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2023-10-19 09:04:59
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目的：对获取图像在频域用高斯函数进行退化并叠加白噪声，对退化图像进行逆滤波和维纳滤波恢复，比较原始图像和恢复图像，对利用逆滤波和维纳滤波恢复方法恢复图像进行比较。一、基本原理 图像复原是一种客观的操作，通过使用退化现象的先验知识重建或恢复一副退化的图像；图像在形成、传输和记录的过程中，由于受多种原因的影响，图像的质量会有下降，典型表现为图像模糊、失真、有噪声
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2023-11-10 13:31:35
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逆滤波图像复原 ：
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2019-11-25 04:04:00
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图像复原
原创
2021-08-08 10:27:43
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图像复原
原创
2021-08-19 12:52:58
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在计算物理学中，“点热源扩散”是一个经典的问题，涉及热量在固体材料中的分布和传播。利用Python进行模拟不仅能够直观地展示热量扩散过程，还能帮助研究者更好地理解和分析热量分布。在本文中，我们将详细记录解决“点热源扩散 Python”问题的全过程，从环境准备到生态扩展，确保读者能够完整掌握实现方案。
### 环境准备
首先，我们需要搭建开发环境，以确保各项技术栈的兼容性。推荐使用Python 3
图像退化/复原过程的模型 退化过程可以被模型化为一个退化函数和一个加性噪声项，处理一幅输入图像 f(x, y) 产生一幅退化图像 g(x, y)。给定 g(x, y) 和关于退化函数 H 的一些知识以及外加噪声项 η(x, y)，图像复原的目的是获得关于原始图像的近似估计。噪声模型 图像复原 在退化复
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2023-10-20 23:34:59
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引言阅读硕士论文，简单了解多帧图像处理算法，本篇为多帧图像复原算法认识图片退化现象主要分为两类：图像噪声和图像模糊，噪声具有随机性而模糊具有固定性。模糊根据成因可以分为两类：散焦模糊、运动模糊。散焦模糊由相机与景物之间的相对移动或者相机自动对焦不精确造成；运动模糊由成像传感器与被拍摄景物之间的相对移动造成，其中若取景相机和背景没有发生移动，而被拍摄物体运动，则图像存在局部模糊；若景物静止而相机发生
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2024-06-07 19:34:57
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