Tôi biết rằng nhiễu xạ giới hạn độ phân giải quang học tối đa của bất kỳ ống kính nào, đặc biệt là khi dừng ở khẩu độ rất nhỏ. Một số nhà sản xuất máy ảnh, như Pentax và Olympus, đã giới thiệu một tính năng xử lý hậu kỳ được thiết kế để bù đắp cho nó.
Cho rằng sự phân giải có thể bù một cách hiệu quả cho các khuyết tật của thấu kính nội tại và nhiễu xạ là một hiệu ứng toàn hệ thống, áp dụng thống nhất trên ảnh, có thể chỉ đơn giản là giải mã nhiễu xạ để khôi phục độ sắc nét?
Câu trả lời:
Có, bằng cách sử dụng giải mã, bạn có thể đảo ngược bất kỳ bản đồ tuyến tính nào từ một hình ảnh sắc nét giả định sang một hình ảnh unsharp (giả thuyết không nhiễu). Hình ảnh thực tế bạn có không chỉ là một hình ảnh không rõ ràng gây ra bởi nhiễu xạ mà nó còn chứa nhiễu sẽ hạn chế hiệu quả của quá trình giải mã.
Nói chung, vấn đề rất dễ mô tả. Một điểm trong cảnh được chụp ảnh chỉ nên ảnh hưởng đến một pixel, nhưng trong một hình ảnh không rõ ràng, hiện tại nó xuất hiện dưới dạng một mẫu pixel. Mẫu đó (được mô tả bằng các giá trị màu xám của pixel) được gọi là "chức năng trải rộng điểm". Hàm lan truyền điểm trong trường hợp nhiễu xạ là khác nhau đối với từng bước sóng ánh sáng. Điều này có nghĩa là chức năng trải rộng điểm sẽ khác nhau trong mỗi kênh màu, vì vậy bạn đã xử lý chúng một cách riêng biệt.
Đảo ngược sự không rõ ràng có thể được thực hiện chính xác ở nơi không gây ra tiếng ồn. Để hiểu điều này, hãy xem xét ảnh hưởng của chức năng trải rộng điểm là gì. Trong ảnh unsharp, một pixel bị ảnh hưởng bởi các pixel lân cận trong ảnh sắc nét với các trọng số được cho bởi giá trị của hàm trải rộng điểm. Thông thường, chức năng trải rộng điểm sẽ rơi ra khá nhanh chức năng asa của khoảng cách, do đó, các pixel ở rất xa sẽ chỉ đóng góp nhỏ. Về mặt toán học, bạn có thể viết giá trị màu xám của hình ảnh unsharp tại một số điểm xg (x) là:
g (x) = tổng trên y của h (xy) p (y)
Trong đó hàm h cho các giá trị xám của hình sắc nét, p là hàm trải điểm. Bây giờ, nếu chúng ta thực hiện biến đổi Fourier của cả hai bên thì sản phẩm được gọi là tích chập này trở thành một sản phẩm thông thường, vì vậy công thức để tìm ra hình ảnh sắc nét là lấy biến đổi Fourier của hình ảnh, chia cho biến đổi Fourier của điểm lan truyền chức năng và sau đó thực hiện biến đổi Fourier ngược.
Nhiễu trong hình ảnh unsharp sẽ ngăn bạn thực hiện giải mã chính xác. Biến đổi Fourier của chức năng trải rộng điểm sẽ có xu hướng bằng 0 đối với các sóng lớn, điều đó có nghĩa là bạn sẽ chia biến đổi Fourier của hình ảnh unsharp cho một số lượng nhỏ. Vì nhiễu trắng có phổ đồng nhất, điều này có nghĩa là bạn sẽ khuếch đại rất nhiều nhiễu có ở các sóng lớn. Các thuật toán giải mã đã được phát triển để giải quyết vấn đề này, chúng liên quan đến việc triệt tiêu các thành phần Fourier cao bằng nhiều phương tiện khác nhau.
Trong thực tế, cách tốt nhất để thực hiện điều này là xác định chính xác chức năng trải rộng điểm. Bạn có thể ví dụ tìm kiếm một nguồn điểm trong hình ảnh của bạn. Sau đó làm việc trong một không gian màu tuyến tính, bạn chia hình ảnh thành ba kênh màu, trích xuất các nguồn điểm trong mỗi kênh làm chức năng phân tán điểm của bạn, chạy thuật toán giải mã và sau đó kết hợp các kênh màu và chuyển đổi trở lại sRGB.
Nhiều thuật toán giải mã hoạt động với hình ảnh 32 bit, hình ảnh được giải mã có thể chứa các điểm có độ sáng lớn hơn nhiều so với giá trị tối đa 8 hoặc 16 bit thông thường. Bạn nên cắt các giá trị này thành giá trị tối đa phù hợp với độ sâu bit của hình ảnh trước khi chuyển đổi trở lại thành 16 hoặc 8 bit (điều này có thể được thực hiện tự động khi chuyển đổi trở lại, nhưng một số chương trình có thể thực hiện điều này bằng cách thay đổi độ sáng của hình ảnh).