Введение
1 Анализ уровня размытия изображений 14
1.1 Модель одномерного профиля границы изображения в заданной точке 16
1.2 Оценка ширины профиля границы изображения 18
1.3 Алгоритм оценки ширины профиля границы изображения 20
1.4 Оценка ширины профиля границы изображения при наличии шума 21
1.5 Алгоритм оценки уровня размытия изображения 23
1.5.1 Нахождение изолированных участков границ изображения 24
1.5.2 Построение профиля границы изображения 27
1.5.3 Оценка ширины границы изображения 29
2 Деформационный метод повышения качества изображений 31
2.1 Деформация одномерной координатной сетки 32
2.1.1 Физическая модель 33
2.1.2 Теоретические ограничения на параметры физической модели 35
2.2 Двумерное расширение деформации одномерной коорди натной сетки изображений 37
2.2.1 Вычисление расстояния до ближайшей точки границы
2.2.2 Векторное поле смещений 39
2.2.3 Интерполяция 39
2.3 Односторонний метод деформации координатной сетки изображений 40
2.4 Деформация координатной сетки изображений при помощи уравнения Пуассона 41
2.4.1 Функция близости 42
2.4.2 Выбор функции близости 43
2.4.3 Двумерное расширение 45
2.4.4 Численные методы решения уравнения Пуассона для вычисления пиксельных смещений в деформационном методе 46
Применения метода оценки уровня размытия изображений и деформационного метода повышения качества изображений 51
3.1 Анализ и повышение качества изображений глазного дна 51
3.1.1 Анализ ширин границ сосудов на изображениях глазного дна 53
3.1.2 Повышение резкости изображений глазного дна при помощи односторонней деформации координатной сетки 57
3.2 Повышение качества дерматологических изображений 59
3.3 Постобработка изображений после применения методов повышения резкости, основанных на решении обратной задачи для интегрального уравнения 1-го рода 63
3.4 Повышение разрешения изображений с сохранением резкости границ 67
Программный комплекс 72
4.1 Используемые базовые методы обработки изображений и их алгоритмическая реализация 73
4.1.1 Быстрая приближенная реализация фильтра Гаусса с фиксированной вычислительной сложностью 73
4.1.2 Метод детектирования границ 74
4.1.3 Метод интерполяции изображения на неравномерной сетке 75
4.2 Структура программного комплекса 77
Заключение
