Iterative PSF Estimation and Its Application to Shift Invariant and Variant Blur Reduction

Among image restoration approaches, image deconvolution has been considered a powerful solution. In image deconvolution, a point spread function (PSF), which describes the blur of the image, needs to be determined. Therefore, in this paper, we propose an iterative PSF estimation algorithm which is able to estimate an accurate PSF. In real-world motion-blurred images, a simple parametric model of the PSF fails when a camera moves in an arbitrary direction with an inconsistent speed during an exposure time. Moreover, the PSF normally changes with spatial location. In order to accurately estimate the complex PSF of a real motion blurred image, we iteratively update the PSF by using a directional spreading operator. The directional spreading is applied to the PSF when it reduces the amount of the blur and the restoration artifacts. Then, to generalize the proposed technique to the linear shift variant (LSV) model, a piecewise invariant approach is adopted by the proposed image segmentation method. Experimental results show that the proposed method effectively estimates the PSF and restores the degraded images

Terahertz-Computer-Tomographie mit Zeitbereichsspektroskopie-Systemen

Diese Arbeit befasst sich mit dem optischen, zerstörungsfreien Verfahren der Terahertz (THz)-Computer-Tomographie (CT). Das Ziel dieser Arbeit ist die Überwindung einzelner physikalisch-technischer Herausforderungen zur Schaffung der Grundlagen für eine Übertragung dieser neuen Technologie in den Industrieeinsatz. Hierbei galt es, alle Mehrinformationen von zeitaufgelösten Spektroskopie-Systemen zu nutzen, auftretende optische Effekte der langwelligen Strahlung zu untersuchen, Korrekturmaßnahmen zu finden sowie die Messgeschwindigkeit bisheriger Systeme zu erhöhen. Ausgehend von der Verwendung gepulster Zeitbereichsspektroskopie (TDS) konnten im Rahmen der Arbeit neben den üblichen Absorptionsinformationen die zusätzlichen Informationen von Zeit und Spektrum kurzer THz-Pulse erfasst und für die volumetrische Rekonstruktion der inneren Strukturen und Eigenschaften verwendet werden. Hierbei wurden Substanzen sowohl räumlich lokalisiert als auch spektral identifiziert. Es wurde erstmals die THz-CT mit einem neuen mehrkanaligen TDS-System unter Verwendung von 15 Detektionskanälen aus LTG-InGaAs/InAlAs bei der Anregungswellenlänge von 1030 nm eines Ultrakurzpuls-Faserlasers demonstriert. Im Rahmen der Systementwicklungen entstanden neue Laser-generierte Antireflexstrukturen für hochbrechende THz-Optiken, welche die Signalqualitäten in Zukunft drastisch verbessern können. Infolge der Langwelligkeit der Strahlung wurden mit den Kanten- und Brechungseffekten zwei optische Haupteffekte untersucht, klassifiziert und Lösungsstrategien bezüglich der Korrektur und Verbesserung ihrer Artefakte in Rekonstruktionsbilder aufgezeigt. Hierbei entstanden Methoden zur Detektion mehrere Pulse im Zeitsignal, Entfaltungsoperationen zur Verbesserung der optischen Bildqualität als auch ein geometrisch-optisches Simulationswerkzeug für Analyseverfahren oder weitere Systementwicklungen

Optical System Identification for Passive Electro-Optical Imaging

A statistical inverse-problem approach is presented for jointly estimating camera blur from aliased data of a known calibration target. Specifically, a parametric Maximum Likelihood (ML) PSF estimate is derived for characterizing a camera's optical imperfections through the use of a calibration target in an otherwise loosely controlled environment. The unknown parameters are jointly estimated from data described by a physical forward-imaging model, and this inverse-problem approach allows one to accommodate all of the available sources of information jointly. These sources include knowledge of the forward imaging process, the types and sources of statistical uncertainty, available prior information, and the data itself. The forward model describes a broad class of imaging systems based on a parameterization with a direct mapping between its parameters and physical imaging phenomena. The imaging perspective, ambient light-levels, target-reflectance, detector gain and offset, quantum-efficiency, and read-noise levels are all treated as nuisance parameters. The Cram'{e}r-Rao Bound (CRB) is derived under this joint model, and simulations demonstrate that the proposed estimator achieves near-optimal MSE performance. Finally, the proposed method is applied to experimental data to validate both the fidelity of the forward-models, as well as to establish the utility of the resulting ML estimates for both system identification and subsequent image restoration.PHDElectrical Engineering: SystemsUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/153395/1/jwleblan_1.pd