Počet záznamů: 1  

Restoration of retinal images with space-variant blur

  1. 1.
    SYSNO ASEP0424586
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevRestoration of retinal images with space-variant blur
    Tvůrce(i) Marrugo, A. (ES)
    Millán, M. S. (ES)
    Šorel, Michal (UTIA-B) RID, ORCID
    Šroubek, Filip (UTIA-B) RID, ORCID
    Zdroj.dok.Journal of Biomedical Optics - ISSN 1083-3668
    Roč. 19, č. 1 (2014), 016023-1-016023-12
    Poč.str.12 s.
    Forma vydáníTištěná - P
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovablind deconvolution ; space-variant restoration ; retinal image
    Vědní obor RIVJD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
    CEPGA13-29225S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    UT WOS000331892700055
    EID SCOPUS84897748145
    DOI10.1117/1.JBO.19.1.016023
    AnotaceRetinal images are essential clinical resources for the diagnosis of retinopathy and many other ocular diseases. Because of improper acquisition conditions or inherent optical aberrations in the eye, the images are often degraded with blur. In many common cases, the blur varies across the field of view. Most image deblurring algorithms assume a space-invariant blur, which fails in the presence of space-variant (SV) blur. In this work, we propose an innovative strategy for the restoration of retinal images in which we consider the blur to be both unknown and SV. We model the blur by a linear operation interpreted as a convolution with a point-spread function (PSF) that changes with the position in the image. To achieve an artifact-free restoration, we propose a framework for a robust estimation of the SV PSF based on an eye-domain knowledge strategy. The restoration method was tested on artificially and naturally degraded retinal images. The results show an important enhance- ment, significant enough to leverage the images’ clinical use
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2015
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.