Blind deconvolution
ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಕ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಎಂದರೆ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್. ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಇನ್ಪುಟ್ನ ಸೂಕ್ತ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡದೆಯೇ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಉದ್ವೇಗ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಎರಡೂ ಆಯಾ ತಿಳಿದಿರುವ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಊಹೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಬಹಳ ಸವಾಲಿನ ಕನ್ವೆಕ್ಸ್ ಅಲ್ಲದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾದ ಅಥವಾ ಅಜ್ಞಾತ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ ಫಂಕ್ಷನ್ (ಪಿಎಸ್ಎಫ್) ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಅಥವಾ "ಮಸುಕಾದ" ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಗುರಿ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನಿಯಮಿತ ರೇಖೀಯ ಮತ್ತು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ತಂತ್ರಗಳು ತಿಳಿದಿರುವ ಪಿ. ಎಸ್. ಎಫ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ಗಾಗಿ, ಪಿಎಸ್ಎಫ್ ಅನ್ನು ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಇಮೇಜ್ ಸೆಟ್ನಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಹಲವಾರು ದಶಕಗಳಿಂದ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ದಿಕ್ಕುಗಳಿಂದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅಂಧ ವಿಕೇಂದ್ರೀಕರಣದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸವು 1970ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ಖಗೋಳ ಚಿತ್ರಣ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಆ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ಪಿಎಸ್ಎಫ್ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯದ ಅಂದಾಜನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ, ಬಾಹ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಒಂದು ಅನ್ವಯವು ಪಿಎಸ್ಎಫ್ ಅನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಗರಿಷ್ಠ ಹಿಂಭಾಗದ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆ-ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಪಿ. ಎಸ್. ಎಫ್. ನ ಉತ್ತಮ ಅಂದಾಜು ತ್ವರಿತ ಒಮ್ಮುಖಕ್ಕೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಪುನರಾವರ್ತಿತವಲ್ಲದ ತಂತ್ರಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಸೆಡ್ಡಾರಾ, ಸೆಪ್ಸ್ಟ್ರಮ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ ಮತ್ತು ಅಪೆಕ್ಸ್ ಸೇರಿವೆ. ಸೆಪ್ಸ್ಟ್ರಮ್ ರೂಪಾಂತರ ಮತ್ತು ಅಪೆಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ಪಿಎಸ್ಎಫ್ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಕಾರದ ಅಗಲವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬೇಕು. ಸೆಡ್ಡಾರಾಗೆ, ದೃಶ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖ ಚಿತ್ರದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಸುಕಾದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಆವರ್ತನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರಿ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪಿಎಸ್ಎಫ್ ಅನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಯಾವುದೇ ಮಸುಕಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ನೀಡಬಹುದು, ಇದು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಡೀಬ್ಲರ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಷರತ್ತನ್ನು ಮೇಲೆ ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ ಉಲ್ಲಂಘಿಸಬಾರದು. ಮೊದಲ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ (ಆಕಾರಗಳ ಚಿತ್ರ), ಚೇತರಿಸಿಕೊಂಡ ಚಿತ್ರವು ತುಂಬಾ ಚೆನ್ನಾಗಿತ್ತು, ಮೂಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಎಲ್> ಕೆ + ಎನ್. ಎರಡನೇ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ (ಹುಡುಗಿಯ ಚಿತ್ರ), ಎಲ್ <ಕೆ + ಎನ್, ಆದ್ದರಿಂದ ಅಗತ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಚೇತರಿಸಿಕೊಂಡ ಚಿತ್ರವು ಮೂಲ ಚಿತ್ರಕ್ಕಿಂತ ತುಂಬಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಭೂಕಂಪನ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ, ಭೂಕಂಪನ ದತ್ತಾಂಶದ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮೂಲ ಅಜ್ಞಾತ ಸಂಕೇತವು ಸ್ಪೈಕ್ಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ 1978 ರಲ್ಲಿ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಸಿ. ಗ್ರೇ ಸೂಚಿಸಿದ ಎಲ್ 1 ನಾರ್ಮ್/ಎಲ್ 2 ನಾರ್ಮ್ ನಾರ್ಮ್ ಅನುಪಾತಗಳಂತಹ ಸ್ಪಾರ್ಸಿಟಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರೂಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಆಡಿಯೋ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಆಡಿಯೋ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೀರೆವರ್ಬರೆಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಎಂಬುದು ಆಡಿಯೋ ಮಿಶ್ರಣಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಯ ಕಡಿತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಕಾಕ್ಟೈಲ್ ಪಾರ್ಟಿ ಪರಿಣಾಮದಂತಹ ಅಸಮರ್ಪಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿಮುದ್ರಣಗಳ ಧ್ವನಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಐಸಿಎಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಒಂದು ಸಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಾವು ಚಾನೆಲ್ ಮೂಲಕ ಹರಡುವ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಚಾನಲ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರೇಖೀಯ ಶಿಫ್ಟ್-ಇನ್ವೇರಿಯಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ರೂಪಿಸಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಗ್ರಾಹಕವು ಚಾನೆಲ್ನ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಮೂಲ ಸಿಗ್ನಲ್ನ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ನಾವು ಚಾನೆಲ್ನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಮೂಲ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ನಾವು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಎರಡನೇ ರೇಖೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಚಾನೆಲ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿಸಬೇಕು. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಈಕ್ವಲೈಸರ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಮಗೆ ಮೂಲ ಸಂಕೇತವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ನಾವು ವೀನರ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕುವಂತಹ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ಇಲ್ಲದೆ, ಅದರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ಏನು ತಿಳಿದಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಇನ್ನೂ ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಲ್ ಪವರ್ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಾವು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂಲ ಸಂಕೇತವು ಯಾವುದೇ ಸ್ವಯಂ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ತಿಳಿದಾಗ ಮತ್ತು ನಾವು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಸಂಕೇತವನ್ನು "ಬಿಳುಪುಗೊಳಿಸಿದಾಗ" ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಬಿಳಿ ಬಣ್ಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಹಂತದ ವಿರೂಪವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ತಂತ್ರಗಳು ಸಂಕೇತಗಳ ಉನ್ನತ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಹಂತದ ವಿರೂಪಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಮೂಲ ಪಿ. ಎಸ್. ಎಫ್. ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಪಿ. ಎಸ್. ಎಫ್. ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಾವು ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಬಹುದು. ಹೈ-ಆರ್ಡರ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೈ-ಆರ್ಡರ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಎರಡು ಕ್ಷಣಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನವು. ಇದು ಸೂಚ್ಯವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಬಹುದು. ಚಾನೆಲ್ ಮಾದರಿ ವಿಲೋಮ ಸಮಸ್ಯೆ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ (ಗಣಿತ) ಬ್ಲೈಂಡ್ ಈಕ್ವಲೈಸೇಶನ್ ಗರಿಷ್ಠ ಹಿಂಭಾಗದ ಅಂದಾಜು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಡೀಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಿಗಾಗಿ ಇಮೇಜ್ಜೆ ಪ್ಲಗಿನ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್