Як я можу скасувати навмисне розмиття Гаусса, коли у мене немає оригіналів?

У мене є купа старих фотографій, які я здійснив розмиття Гаусса для використання в змаганнях років тому, і тепер зрозумів, що більше не володію оригіналами. Хтось знає про інструмент, який може допомогти мені заточувати зображення, щоб мати змогу принаймні визначити, якими були зображення? Мені дуже цікаво, оскільки я не пам'ятаю, де я робив ці фотографії. Все, що я знаю, - це те, що вони були фотографіями визначних пам'яток у моїй країні.

Якщо ви пам’ятаєте точний радіус розмиття Гаусса, а ви обробляли та зберігали зображення у 16-бітовому або більшому форматі, ви можете видалити розмиття шляхом зворотної фільтрації в Matlab.

Якщо ви не пам’ятаєте радіус або урізали значення пікселів, працюючи або зберігаючи зображення як 8-бітне (а потім використовуючи стиснення JPEG у втраті для гарного вимірювання подальшого знищення даних), то стандартне зворотне фільтрування не вдасться вийти з ладу. Ви отримаєте невелике поліпшення за допомогою фільтра Вайнера або іншого комерційного інструменту зменшення розмитості, але якщо вони настільки розмиті, ви не можете сказати, що таке фотографії, то вам не пощастить - шукану інформацію немає довше міститься в образах.

Деконволюція Річардсона-Люсі з функцією Гаусса в розподілі точок - це ще один алгоритм, який добре зніме розмиття.

Вам потрібно буде знати свій оригінальний радіус і мати можливість підключити його до PSF. Ось перелік програмного забезпечення (безкоштовного та комерційного), яке підтримує деконволюцію. Вам доведеться спробувати кілька, щоб виявити, що дозволить вам підключити параметри, які потрібно подати.

Сподіваюся, що це допомагає. Удачі!