Tema 3 Flashcards
(15 cards)
¿Qué se entiende por restauración de imágenes y qué tipos de degradaciones trata de corregir?
Recuperar la imagen original minimizando degradaciones como ruido (sensor), desenfoque (movimiento), o distorsión (turbulencia atmosférica-astronomía), usando modelos matemáticos cuantificables por error.
Explica el modelo general de degradación de una imagen, indicando qué representa cada uno de sus términos.
El modelo es: imagen observada = imagen degradada + ruido
¿Qué es la función de esparcimiento puntual?
Describe cómo un punto de la imagen original se dispersa en la imagen observada debido a la degradación.
Describe el concepto de filtrado inverso: ¿en qué casos es útil y cuáles son sus principales limitaciones?
Recupera imagen con Fourier y PSF.
Rápido y útil sin ruido, pero amplifica ruido si
h es pequeño.
¿Qué es el filtro pseudoinverso en la restauración de imágenes?
Variante del inverso (usa H); evita divisiones por cero.
Más robusto, pero aún sensible al ruido.
¿Filtro de Wiener?
Minimiza MSE, reduce ruido gaussiano y desenfoque.
Requiere conocer H (degradación) y N (ruido).
Usos: astronomía, visión artificial, fotografía.
¿En qué consiste el algoritmo de Lucy-Richardson y en qué situaciones se recomienda usarlo frente a otros métodos de restauración?
Método iterativo basado en máxima verosimilitud.
Ideal para fuerte desenfoque o ruido Poisson. (astronomía, médicas)
No necesita h exacto, pero es lento.
Usos: astronomía, visión artificial, fotografía.
¿Qué criterios se suelen usar para evaluar la calidad en la restauración?
criterio del error cuadrático medio (MSE): mide la diferencia entre imagen original y restaurada; MSE alto = mala restauración
Entropía: mide la cantidad de información en la imagen. Entropía baja = I mas homogénea, con menos detalles.
Comenta brevemente en qué situaciones elegirías aplicar: (a) filtro inverso, (b) filtro pseudoinverso, (c) filtro de Wiener, (d) algoritmo de Lucy-Richardson.
(a) Filtro inverso: sin ruido, desenfoque simple, alta velocidad. (b) Filtro pseudoinverso: ruido moderado, desenfoque simple. (c) Filtro Wiener: ruido gaussiano, balance calidad-velocidad. (d) Lucy-Richardson: fuerte desenfoque, ruido de Poisson, máxima calidad, no importa el coste computacional, ni el tiempo.
Métodos de restauracion
Filtro Inverso
F. Pseudo inverso
F. Wiener
A. Lucy Richardson
¿Qué ventajas tiene Lucy-Richardson?
No necesita conocer h exacto, mejor calidad.
¿Qué desventajas tiene Lucy-Richardson?
Costoso computacionalmente, lento.
¿Qué tipo de ruido maneja típicamente el filtro de Wiener?
Ruido gaussiano.
¿Qué sucede si h es muy pequeño en un filtro inverso?
El ruido se amplifica mucho, degradando la restauración.
¿Qué filtros necesitan conocer la función de degradación h?
Filtro inverso, pseudoinverso y Wiener. Lucy-Richardson no.
