Motion blur invariant for estimating motion parameters of medical ultrasound images

High-quality medical ultrasound imaging is definitely concerning motion blur, while medical image analysis requires motionless and accurate data acquired by sonographers. The main idea of this paper is to establish some motion blur invariant in both frequency and moment domain to estimate the motion parameters of ultrasound images. We propose a discrete model of point spread function of motion blur convolution based on the Dirac delta function to simplify the analysis of motion invariant in frequency and moment domain. This model paves the way for estimating the motion angle and length in terms of the proposed invariant features. In this research, the performance of the proposed schemes is compared with other state-of-the-art existing methods of image deblurring. The experimental study performs using fetal phantom images and clinical fetal ultrasound images as well as breast scans. Moreover, to validate the accuracy of the proposed experimental framework, we apply two image quality assessment methods as no-reference and full-reference to show the robustness of the proposed algorithms compared to the well-known approaches

Evaluation and comparison of techniques for reconstructing the point spread function of images blurred by uniform linear motion

En el área del procesamiento digital de imágenes, es frecuente encontrar diferentes tipos de degradaciones, como lo es la difuminación por movimiento (motion blur), la cual es causada por el movimiento relativo entre la cámara y el objeto observado. Esto produce sobre la imagen una estela de bajo contraste que sigue la trayectoria del movimiento. Si la velocidad relativa es constante y el desenfoque es invariante sobre toda la imagen, la difuminación causada puede ser modelada por medio de la Función de Dispersión de Punto (PSF) usando los parámetros de longitud y ángulo de la estela dejada. Este trabajo evaluó la exactitud en la estimación de dichos parámetros y la robustez al Ruido Aditivo Blanco Gaussiano de un grupo de estrategias espaciales y en frecuencia para la reconstrucción de la PSF, además se consideró el tiempo de ejecución de los algoritmos presentados. Se usaron 20 imágenes de 512x512 píxeles degradadas sintéticamente. Se evaluaron cinco de las técnicas más conocidas para la estimación del ángulo y tres para la longitud. Los resultados experimentales revelaron que las técnicas con los errores absolutos promedio más bajos para la estimación del ángulo y la longitud de la PSF en imágenes sin ruido son la Transformada Cepstrum 2D y la Transformada Cepstrum 1D, respectivamente.In the field of digital image processing, it is common to find different types of degradation. One of them is motion blur, which is caused by the relative movement between the camera and the observed object. It produces a low-contrast trace on the image that follows the trajectory of the movement. If the relative velocity is constant and the blur is invariant across the entire image, the resulting blur can be modeled by means of the Point Spread Function (PSF) and using the trace’s length and the angle parameters. This work evaluated the accuracy of the estimation of the angle and length parameters, and the robustness to Additive White Gaussian Noise of a set of spatial and frequency approaches for reconstructing the PSF. It is important to highlight that the algorithms’ processing time was also considered. In total, 20 512x512 pixels synthetically-degraded images were used. Besides, five of the best-known techniques for estimating the angle and three for the length of the PSF were evaluated. The experimental results revealed the techniques with the lowest absolute mean error for estimating the angle and the length of the PSF in noise-free images: 2D Cepstrum Transform and 1D Cepstrum Transform, respectively

Perancangan Sistem Deblurring Pada Citra Akibat Motion Blur Menggunakan Metode Image Restoration

Peningkatan teknologi yang semakin cepat mengakibatkan proses perkembangan teknologi kamera yang semakin cepat pula. Data statistik dari tahun 2013 hingga 2017 menujukkan peningkatan drastis akan booming fotografi akibat perkembangan teknologi kamera, baik kamera digital, kamera untuk tablet, dan kamera untuk smartphone, dengan didominasi pengguna kamera pada smartphone. Beberapa penyebab degradasi pada citra adalah distorsi atmosfir, out-of-focus¬ blur, motion blur akibat pergerakan kamera atau objek. Motion deblurring adalah proses menghilangkan blur pada citra. Citra yang kabur bisa dihindari dengan menggunakan peralatan berkualitas tinggi, pencahayaan yang baik, atau benda diam yang tidak bergerak. Salah satu proses atau cara untuk menghilangkan faktor yang tidak diinginkan dari citra yang didapat adalah dengan menggunakan image restoration. Prinsip dari image restoration adalah metode dekonvolusi, dimana image asli tanpa degradasi merupakan hasil dekonvolusi antara image dengan degradasi dan kernel degradasi. Untuk mengevaluasi kualitas gambar secara objektif, nilai SNR akan digunakan. Dimana nilai SNR yang lebih tinggi berarti kualitas citra yang lebih baik daripada gambar dengan nilai SNR yang lebih rendah. Berdasarkan hasil simulasi, nilai SNR tertinggi adalah untuk kecepatan 10 km/jam dengan nilai 23,34 dB, dan nilai SNR terendah adalah untuk kecepatan 30 km/jam dengan nilai 21,05 dB. Berdasarkan hasil validasi, nilai SNR tertinggi adalah untuk citra dengan kecepatan 10 km/jam dengan nilai rata-rata SNR adalah 23.54 dB, dan nilai terendah pada kecepatan 30 km/jam dengan nilai rata-rata SNR 21,076 dB. Semakin tinggi nilai SNR maka semakin bagus hasil restorasinya, dibuktikan dengan semakin cepat laju mobil, hasil SNR semakin rendah, dan semakin lambat laju mobil, hasil SNR semakin tinggi