Restauração de imagens através de reflexos especulares

A restauração cega de imagens corrompidas por borramento é um problema inverso clássico da área de Processamento de Imagens e Visão Computacional. Um processo de restauração de imagens é definido como cego, quando desconhecemos tanto a imagem original não corrompida quanto a Função de Espalhamento de Ponto da degradação (PSF – Point Spread Function) e o ruído envolvido neste processo. Imagens de endoscopia óptica são comumente afetadas por borramento devido à movimentação da câmera no processo de captura ou a movimentos involuntários da superfície do tecido do trato gastrointestinal. Nesta tese propomos um novo método de restauração cega de imagens de endoscopia óptica. Para tanto, nós exploramos o uso de reflexos especulares, que constituem outro tipo de degradação muito comum nesse tipo de imagem, e que por sua vez, são utilizados como informação a priori no processo de estimativa da PSF do borramento. Sendo assim, o método aqui proposto pode ser dividido em duas etapas. A primeira etapa consiste de um novo método de segmentação precisa de reflexos especulares que podem, por sua vez, conter ricas informações sobre a degradação sofrida pela imagem. A segunda etapa consiste de um novo método de estimação da PSF da degradação, no qual a mesma é inferida através do agrupamento e fusão dos reflexos segmentados previamente. Observamos que a fusão de reflexos especulares não fere os pré-requisitos de que a PSF estimada deve ser esparsa, positiva e com um tamanho pequeno quando comparado ao tamanho da imagem sendo restaurada. Além disso, uma vez que sabemos que tais reflexos podem conter informações relevantes do processo de borramento, mostramos que quando fundidos, estes podem ser utilizados na estimação da PSF do borramento, produzindo assim resultados satisfatórios de imagens restauradas quando estas são comparadas à imagens restauradas por métodos do estado da arte, sendo a qualidade das imagens restauradas pelo método aqui proposto muitas vezes superior ou equivalente aos trabalhos comparados.Blind image deconvolution (blind image deblurring or blind image restoration) is a classical inverse problem of Image Processing and Computer Vision. In a blind deconvolution process, the original uncorrupted image and and the Point Spread Function (PSF) of the degradation are unknown. Images of optic endoscopy are commonly affected by blur due camera movements during the image capture process or due involuntary movements of the gastrointestinal tissue. In this work, we propose a new blind deconvolution method of optical endoscopy blurred images. We explore the use of specular reflections that are a very common degradation in this type of images. These reflections are used as a prior information to the PSF estimation process. The proposed method can be divided into two stages. The first stage consists of a new method to perform a precise segmentation of specular reflections. The second step consists of a new estimation method of the PSF. This PSF is inferred by grouping and fusion of specular reflections previously segmented. We observed that the proposed method of fusion of theses reflections meets the prerequisites that the estimated PSF must be sparse, positive and have a small size when compared with the blurred image size. Also, since we know that these reflections may contain relevant information about the degradation, we show that when fused, they may be used in the estimation of the PSF producing satisfactory results where, in many cases, the quality of the images restored by the proposed method is superior or equal to the images restored by other state-of-the-art methods