Deconvolução não cega de imagens em dispositivos móveis

Abstract

A captura de uma imagem pode ser modelada através de uma convolução entre a cena, um k ernel de convolução e um ruído. Por conta disso, a imagem resultante pode conter artefatos indesejados, borrões, etc. Para tentarmos recuperar a imagem de forma que ela seja o mais fiel a cena, podemos realizar a operação inversa a qual ocorreu durante a captura: uma deconvolução. A deconvolução tratase de uma técnica que busca remover artefatos indesejados de uma imagem, ela pode ser cega, necessitando apenas da imagem, ou não cega, quando precisamos ter as informações da imagem e do kernel de convolução. Neste trabalho utilizaremos uma solução para deconvolução não cega proposta por Fortunato e Oliveira [2014], modelada como um sistema linear e resolvida no domínio frequência. A deconvolução foi implementada em Java, para ser executada em um dispositivo móvel s martphone seguindo a proposta mencionada. Apresentaremos a biblioteca de visão computacional utilizada para a realização do método: a OpenCV. Abordaremos a estrutura do aplicativo desenvolvido, todas suas etapas de execução. Logo após, serão apresentados os resultados obtidos, comparando o algoritmo executado no s martphone com a versão MATLAB disponibilizada pelos autores. Por fim, comentamos sobre possíveis técnicas de estimar o k ernel de borramento associado a uma imagem, em tempo de captura, bem como nossa tentativa de estimativa.

The capture an image can be modeled by a convolution of the scene, a convolution kernel and a noise. Because of this, the resulting image can contain unwanted artifacts, blurriness, etc. To try to retrieve the image so that it is as faithful a scene, we can perform the reverse operation which occurred during capture: A deconvolution. The deconvolution it is a technique that seeks to remove unwanted artifacts from an image, it may be blind, requiring only image, or not blind when we need to have the information of the image and the convolution kernel. In this paper we use a solution to not blind deconvolution proposed by Fortunato and Oliveira [2014], modeled as a linear system and resolved in the frequency domain. The deconvolution was implemented in Java, to run on a mobile device smartphone following the mentioned proposal. We present a computer vision library used for performing the method: the OpenCV. We discuss the structure of the developed application, all stages of execution. Soon after, the results will be presented, comparing the algorithm runs on the smartphone with the MATLAB version made available by the authors. Finally, we will comment on the possible techniques for estimating the blurring kernel associated with an image in capture time, as well as our attempt to estimate.