In Bezug auf den digitalen Verarbeitungsteil sollten Sie die Verwendung von allgemeinen Schärfungsmethoden wie Unschärfemaske vermeiden, da diese Methoden nur den lokalen Kontrast erhöhen und Details sichtbarer machen, aber keine unsichtbar gewordenen Details zurückgeben. Es ist besser, Methoden zu verwenden, die auf der tatsächlichen Umkehrung der Unschärfe aufgrund eines unvollständigen Fokus basieren. Dazu müssen Sie die Punktverteilungsfunktion kennen (daher wird in dem Teil des Bildes, der nicht scharf ist, ein einzelner Punkt angezeigt) um eine kleine Scheibe mit einem gewissen Helligkeitsprofil zu sein, ist dies die sogenannte Punktstreufunktion.
Sie können die Punktstreufunktion berechnen, indem Sie in kontrastreiche Bereiche des Bildes zoomen. Wenn Sie wissen, dass es eine scharfe Kante gibt, über die sich die Helligkeit um einen gewissen Betrag ändert, können Sie leicht berechnen, wie hoch die Punktstreufunktion ist, die das im Bild gezeigte Profil ergeben würde.
Eine grobe Annäherung wird erhalten, indem angenommen wird, dass die Punktstreufunktion eine gleichmäßige Scheibe mit dem Radius R ist . Wenn Sie auf eine scharfe Kante zoomen, wird die Krümmung im vergrößerten Bild sehr klein, sodass Sie davon ausgehen können, dass Sie eine gerade Linie haben. Auf der einen Seite ist die Helligkeit v1, auf der anderen Seite v2 . Die Helligkeit und der Abstand d von der Linie v (d) im Bild sind aufgrund der Unschärfe, die auf der einen Seite zu v1 und auf der anderen Seite zu v2 tendiert, eine sanfte Funktion . In der Nähe von d = 0 verhält sich die Funktion g (d) = [v (d) - v1] / [2 (v2 - v1)] wie folgt:
g(d) = 1/4 - d/(pi R) + d^3/(6 pi R^3) +...
Wenn Sie also eine lineare Anpassung der Funktion g (d) - 1/4 in Bezug auf die x- und y-Koordinaten des Bildes in der Nähe der Linie vornehmen, erhalten Sie das Ergebnis der Form:
g(x,y) = A + b x + c y
und dann folgt daraus:
1/(pi R) = sqrt[b^2 + c^2]
Daher kann die Punktverteilungsfunktion mit einigem Aufwand aus dem Bild berechnet werden, wenn Sie nicht so schlecht in Mathe sind.
Wenn Sie dann die Punktstreufunktion berechnet haben, ist das Invertieren der Unschärfe mit Algorithmen wie der Wiener-Dekonvolution oder der Richardson-Lucy-Dekonvolution ein Kinderspiel . Derartige Algorithmen sind normalerweise in der Bildverarbeitungssoftware enthalten. Sie sollten sie jedoch mit der für Ihr Bild geltenden Punktverteilungsfunktion ausführen, nicht mit einer standardmäßigen Gaußschen Unschärfe. Zum Beispiel dieser ImageJ Plugin hat Algorithmen verschiedene Entfaltungs , die Sie benötigen die Punktverteilungsfunktion angeben. Und ImageJ kann hier bezogen werden .
Ich sollte hier hinzufügen, dass dies in einem linearen Farbraum erfolgen sollte. Sie müssen also zuerst in lineares RGB oder in den XYZ-Farbraum transformieren, dort den Schärfungsvorgang ausführen und dann wieder in sRGB transformieren.