Publication details

Probabilistic suppression of astronomical image degradations

Conference Paper (international conference)

Haindl Michal, Šimberová Stanislava


serial: Modern solar facilities - advanced solar science, p. 127-130 , Eds: Kneer F., Puschmann K.G., Wittmann A.D.

action: Modern solar facilities - advanced solar science, (Göttingen, DE, 27.09.2006-29.09.2006)

research: CEZ:AV0Z10750506

research: CEZ:AV0Z10030501

project(s): 507752, , 1M0572, GA MŠk, 2C06019, GA MŠk, 1QS300120506, GA AV ČR, GA102/04/0155, GA ČR, 1ET400750407, GA AV ČR, IAA2075302, GA AV ČR

keywords: image restoration, multichannel restoration

preview: Download

abstract (eng):

A multichannel fast adaptive recursive restoration method based on the underlying spatial probabilistic image model is presented. The method assumes linear degradation model with the unknown, possibly non-homogeneous point-spread function, and additive noise for each of mutually registered degraded observations. Pixels in the vicinity of image steep discontinuities are left unrestored to minimize restoration blurring effects. Our method is completely autonomous and does not assume any knowledge of the underlying degradation process. It is applied to a sequence of short-exposure solar photosphere images and it can be also easily and naturally generalized for multispectral (e.g. colour, multispectral satellite images) or registered images which is seldom the case for alternative methods.

abstract (cze):

Článek popisuje novou vícekanálovou rychlou adaptivní metodu restaurace obrazu založenou na prostorovém pravděpodobnostním modelu. Metoda předpokládá lineární degradační model s neznámou, potencionálně nehomogenní funkcí rozptylu bodu. Pixely v okolí výrazných nespojitostí se nerestaurují, aby se omezilo rozmazání obrazu. Metoda je zcela autonomní a nepředpokládá žádnou znalost degradačního procesu. Je aplikována na sekvenci obrazů solární fotosféry, ale snadno může být zobecněna i na jiný typ obrazů, což je většinou nemožné u alternativních metod.

RIV: BD