Number of the records: 1  

Probabilistic model-based restoration of short-exposure astronomical images

  1. 1.
    0106348 - UTIA-B 20040160 RIV US eng C - Conference Paper (international conference)
    Haindl, Michal - Šimberová, Stanislava
    Probabilistic model-based restoration of short-exposure astronomical images.
    [Restaurace astronomických obrazů založená na pravděpodobnostním modelu.]
    Signal and Image Processing. Proceedings. Anaheim: Acta Press, 2004 - (Hamza, M.), s. 619-624. ISBN 0-88986-442-X.
    [IASTED International Conferece on Signal and Image Processing /6./. Honolulu (US), 23.08.2004-25.08.2004]
    R&D Projects: GA AV ČR IAA2075302
    EU Projects: European Commission(XE) 507752 - MUSCLE
    Grant - others:Commission EC(XE) IST-2001-34744
    Institutional research plan: CEZ:AV0Z1075907
    Keywords : image restoration * Markov random fields * causal autoregressive model
    Subject RIV: BD - Theory of Information

    We present a novel multiimage restoration method based on the underlying spatial probabilistic image model for astronomical image restoration if degradation obeys a linear degradation model with the unknown possibly non-homogeneous point-spread function. The method assumes that for every ideal undegraded unobservable image several degraded observed images are available. Pixels in the vicinity of image steep discontinuities are left unrestored to minimise restoration blurring effect.

    Práce prezentuje novou víceobrazovou metodu restaurace astronomických obrazů založenou na prostorovém pravděpodobnostním modelu. Předpokládáme lineární degradační model s neznámou funkcí rozptylu bodu. Metoda předpokládá existenci několika degradovaných obrazových pozorování pro každý nepozorovatelný nedegradovaný obraz. Předpoklad reprezentace degradovaného obrazu pomocí simultáního kauzálního multidimenzionálního regresního modelu vede na rychlý adaptivní rekurzivní restaurační filtr
    Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0013530

     
     

Number of the records: 1  

  This site uses cookies to make them easier to browse. Learn more about how we use cookies.