디지털 처리 부분에 대해서는 언샵 마스크와 같은 범용 샤프닝 방법을 사용하지 않아야합니다. 이러한 방법은 로컬 대비 만 증가시켜 세부 사항을 더 잘 보이게하지만 보이지 않는 세부 사항은 다시 얻지 못합니다. 초점이 맞지 않아 흐려짐을 반전시키는 방법을 사용하는 것이 좋으며, 포인트 스프레드 기능을 알아야하기 때문에 초점이 맞지 않은 이미지 부분에는 단일 포인트가 나타납니다 밝기 프로파일이있는 작은 디스크 일 경우 소위 포인트 스프레드 기능입니다.
이미지의 고 대비 영역을 확대하여 포인트 스프레드 기능을 계산할 수 있습니다. 어느 정도 밝기가 변하는 날카로운 모서리가 있다는 것을 알고 있다면 포인트 스프 레딩 기능이 무엇인지 쉽게 계산하여 이미지에서 볼 수있는 프로파일을 얻을 수 있습니다.
점 확산 함수가 반경 R 의 균일 한 디스크라고 가정하여 대략적인 근사값을 얻습니다 . 당신은 어떤 날카로운 가장자리로 확대하면 당신은 당신이 직선이 있다고 가정 할 수 있도록 다음 곡률 밝기가 한쪽에, 확대 된 그림에 아주 작은 될 것 V1 이 될 것입니다 라인의 반대편에 V2 . 그림의 선 v (d) 에서 거리 d의 밝기 d는 한쪽에서는 v1 이고 다른 쪽에서는 v2 인 경향이 있기 때문에 부드러운 기능 입니다. d = 0 근처에서 함수 g (d) = [v (d)-v1] / [2 (v2-v1)]은 다음과 같이 작동합니다.
g(d) = 1/4 - d/(pi R) + d^3/(6 pi R^3) +...
따라서 선 근처의 그림의 x 및 y 좌표와 관련하여 함수 g (d)-1/4을 선형으로 맞추면 다음과 같은 형식의 결과를 얻을 수 있습니다.
g(x,y) = A + b x + c y
그리고 그것은 다음과 같습니다.
1/(pi R) = sqrt[b^2 + c^2]
따라서 수학에 너무 나쁘지 않은 경우 그림에서 약간의 노력으로 포인트 스프레드 함수를 계산할 수 있습니다.
그런 다음 포인트 스프레드 함수를 계산 한 경우 디 포커스 블러를 반전시키는 것은 Wiener deconvolution 또는 Richardson-Lucy deconvolution 과 같은 알고리즘을 사용하는 케이크 조각입니다 . 이러한 알고리즘은 일반적으로 이미지 처리 소프트웨어에 포함되어 있지만 일부 표준 가우시안 블러가 아닌 이미지에 적용되는 실제 포인트 스프레드 기능을 사용하여 실행해야합니다. 예를 들어이 ImageJ 플러그인 에는 점 확산 기능을 지정해야하는 다양한 디컨 볼 루션 알고리즘이 있습니다. 그리고 ImageJ는 여기에서 얻을 수 있습니다 .
이 작업을 선형 색 공간에서 수행해야한다고 여기에 추가해야합니다. 따라서 먼저 선형 RGB 또는 XYZ 색 공간으로 변환하고 선명 화 작업을 수행 한 다음 sRGB로 다시 변환해야합니다.