Prototypische Implementierung und Test eines Restaurationsalgorithmus für Digitalbilder mit Bewegungsunschärfestörungen

Ziel der Arbeit ist ein Softwarefilter zum Entfernen der Bewegungsunschärfe in Fotos, die durch Bewegen der Kamera während der Aufnahme entstanden ist. Diese Unschärfestörung lässt sich vereinfacht als Faltung des Bildes mit einem Bewegungs-Kernel und additivem Rauschen modellieren. Gelingt es den richtigen Kernel zu finden, so kann in einer Optimierungsaufgabe das ungestörte Bild restauriert werden.

Hierzu wir in Anlehnung an ein in [Xu10] publiziertes Verfahren ein eigener vereinfachter Algorithmus entwickelt, der sich iterativ durch Herausarbeiten der Original-Kanten und Optimierung einem geeigneten Kernel nähert. Das Filter wird als Softwareprototyp in Java implementiert und als Plugin in die Bildverarbeitungssoftware Fiji eingefügt. Das Plugin soll für die Restauration von Grauwertbildern verwendet werden. Die Qualität der Restaurationsergebnisse und die Laufzeit des entstandenen Filters werden in drei Testszenarien (zwei mit bekannten Kerneln, ein reales Bild) analysiert. Das Verfahren wurde erfolgreich evaluiert.

[Xu10] Li Xu, Jiaya Jia: Two-Phase Kernel Estimation for Robust Motion Deblurring. ECCV (1) 2010: 157-170

Kolloqium: 08.08.2017

Betreuer: Prof. Dr. sc. techn. Harald Loose, Dipl.-Inform. Ingo Boersch

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