Wavefront Randomization Improves Deconvolution

要約

イメージング システムのパフォーマンスは光学収差によって制限され、結果として得られる画像がぼやけてしまいます。
デコンボリューションなどのデジタル補正技術では、シーン内の一部の空間周波数が収差 (システム伝達関数の「ゼロ」) により適切に測定されないため、ぼやけを補正する能力が限られています。
イメージング システムにランダム マスクを追加すると、収差への依存がなくなり、伝達関数のゼロの可能性が減少し、その結果、デコンボリューション中のノイズに対する感度が低下することを証明します。
その結果、デコンボリューション中のノイズに対する感度が低くなります。
シミュレーションでは、この戦略により、さまざまな収差タイプ、収差強度、信号対雑音比にわたって画質が向上することが示されました。

要約(オリジナル)

The performance of an imaging system is limited by optical aberrations, which cause blurriness in the resulting image. Digital correction techniques, such as deconvolution, have limited ability to correct the blur, since some spatial frequencies in the scene are not measured adequately due to the aberrations (‘zeros’ of the system transfer function). We prove that the addition of a random mask to an imaging system removes its dependence on aberrations, reducing the likelihood of zeros in the transfer function and consequently reducing the sensitivity to noise during deconvolution. and consequently result in lower sensitivity to noise during deconvolution. In simulation, we show that this strategy improves image quality over a range of aberration types, aberration strengths, and signal-to-noise ratios.

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