La restauración de imágenes es la operación de tomar una imagen corrupta / ruidosa y estimar la imagen original y limpia. La corrupción puede presentarse de muchas formas, como desenfoque de movimiento , ruido y mal enfoque de la cámara. [1] La restauración de la imagen se realiza invirtiendo el proceso que desenfocó la imagen y tal se realiza mediante la creación de imágenes de una fuente puntual y el uso de la imagen de la fuente puntual, que se llama la función Point Spread (PSF) para restaurar la información de la imagen perdida por el desenfoque. proceso.
La restauración de imágenes se diferencia del mejoramiento de imágenes en que este último está diseñado para enfatizar las características de la imagen que hacen que la imagen sea más agradable para el observador, pero no necesariamente para producir datos realistas desde un punto de vista científico. Las técnicas de mejora de la imagen (como el estiramiento del contraste o el desenfoque mediante un procedimiento vecino más cercano) proporcionadas por los paquetes de imágenes no utilizan un modelo a priori del proceso que creó la imagen.
Con la mejora de la imagen, el ruido se puede eliminar de manera efectiva sacrificando algo de resolución, pero esto no es aceptable en muchas aplicaciones. En un microscopio de fluorescencia , la resolución en la dirección z es mala. Se deben aplicar técnicas de procesamiento de imágenes más avanzadas para recuperar el objeto.
El objetivo de las técnicas de restauración de imágenes es reducir el ruido y recuperar la pérdida de resolución. Las técnicas de procesamiento de imágenes se realizan en el dominio de la imagen o en el dominio de la frecuencia. La técnica más sencilla y convencional para la restauración de imágenes es la deconvolución , que se realiza en el dominio de la frecuencia y después de calcular la transformada de Fourier tanto de la imagen como de la PSF y deshacer la pérdida de resolución causada por los factores de desenfoque. Esta técnica de deconvolución, debido a su inversión directa de la PSF que típicamente tiene un número de condición de matriz pobre , amplifica el ruido y crea una imagen borrosa imperfecta. Además, convencionalmente se supone que el proceso de desenfoque no varía. Por lo tanto, se han desarrollado técnicas más sofisticadas, como el desborde regularizado, para ofrecer una recuperación robusta bajo diferentes tipos de ruidos y funciones de desenfoque. Es de 3 tipos: 1. Corrección geométrica 2. Corrección radiométrica 3. Eliminación de ruido