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Übung 2: Bildrekonstruktion mit Wiener Filter & Inverser Filterung

Gegeben ist eine Abbildung der ETH-Zürich mit einer Bildstörung wie im folgenden zu sehen:

../../data/eth_blurred.png

Als Bildstörung ist hier Motion Blur einer gleichförmigen Kamerabewegung von 31 Pixel und einem Winkel von 11 Grad (gegen den Uhrzeigersinn) verwendet. Berechnen

Aufgabe a) Inverse Filterung

Benutzen Sie inverse Filterung um die Bildstörung (Motion Blur und Rauschen) im Bild zu entfernen. Die Inverse Filterung muss anhand der Formeln von der Vorlesung selbst programmiert werden.

Verwenden Sie eine geeignete "cutoff"-Frequenz. Nutzen Sie die Datei a.py um Ihre Lösung zu implementieren. In der Datei ist die "Point Spread Function" (PSF) bereits implementiert und in den Frequenzbereich transformiert. Die PSF entspricht der Transferfuntkion der Bildstörung.

Aufgabe b) Wiener Filterung

Nutzen Sie ebenfalls Datei a.py, Benutzen Sie Wiener Filterung um die Bildstörung (Motion Blur und Rauschen) im Bild zu entfernen. Die Wiener Filterung muss anhand der Formeln von der Vorlesung selbst programmiert werden.

Verwenden Sie einen geeigneten Parameter K für den Wiener Filter.