Understanding image priors in blind deconvolution

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F14%3A00434275" target="_blank" >RIV/67985556:_____/14:00434275 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Understanding image priors in blind deconvolution
Popis výsledku v původním jazyce
Removing blurs from a single degraded image without any knowledge of the blur kernel is an ill-posed blind deconvolution problem. Proper estimators together with correct image priors play a fundamental role in accurate blind deconvolution. We demonstratea superior performance of the variational Bayesian estimator and discuss suitability of automatic relevance determination distributions as image priors. Restoration of real photos blurred by out-of-focus and motion blur, and comparison with a state-of-the-art method is provided.
Název v anglickém jazyce
Understanding image priors in blind deconvolution
Popis výsledku anglicky
Removing blurs from a single degraded image without any knowledge of the blur kernel is an ill-posed blind deconvolution problem. Proper estimators together with correct image priors play a fundamental role in accurate blind deconvolution. We demonstratea superior performance of the variational Bayesian estimator and discuss suitability of automatic relevance determination distributions as image priors. Restoration of real photos blurred by out-of-focus and motion blur, and comparison with a state-of-the-art method is provided.

Projekt
<a href="/cs/project/GA13-29225S" target="_blank" >GA13-29225S: Slepá dekonvoluce obrazu v limitních podmínkách</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)