Il problema della rifocalizzazione di immagini digitali in presenza di rumore

Capitolo 1                                          Introduzione                               
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1.2 Il problema dell’ “ Image Restoration ” 
 
Come gia accennato, in molte applicazioni le immagini messe a disposizione 
dagli strumenti di acquisizione non presentano una buona qualità a causa dei 
disturbi e dei rumori, pertanto si osservano spesso immagini rumorose e 
distorte; i difetti che si riscontrano più frequentemente nelle immagini, sia in 
quelle di telerilevamento meteorologico, topografico o idrografico sia in 
immagini mediche, sono: lo sfocamento dovuto al movimento (motion blur) 
e lo sfocamento di “ fuori fuoco ” (out-of-focus o blurring circolare), dovuto, 
per esempio, ad un imperfetto allineamento delle lenti, o alle turbolenze 
atmosferiche. 
Purtroppo questi difetti in molti casi non possono essere evitati, o perché i 
costi sarebbero troppo alti (per esempio nel caso d’immagini astronomiche) o 
perché si dovrebbero usare tecnologie a volte non ancora realizzabili (ciò che 
capita nel campo medico). 
Oggi, attraverso l’uso dei segnali numerici o la conversione di segnali 
continui o analogici in forma numerica (utilizzando le tecniche di 
campionamento, quantizzazione e codifica) si sono potuti sviluppare metodi 
e tecniche d’elaborazione dell’immagine sostituendo ed integrando tecniche 
più classiche di tipo analogico. Tra le tecniche più sviluppate, di particolare 
importanza sono quelle che hanno portato alla sintesi di filtri, nel dominio di 
Fourier, ricorsivi ed iterativi. 
Tuttavia, nell'uso di queste tecniche di ricostruzione dell’immagine si è di 
solito assunto che tutte le informazioni richieste fossero conosciute “a priori”. 
Poiché, in pratica, non è sempre possibile conoscere tutte le informazioni 
necessarie “a priori”, è di fondamentale importanza, in questo tipo di 
problemi di ricostruzione dell’immagine, il modo in cui esse sono ottenute. 
Quindi la maggiore difficoltà che s’incontra, quando si vuole migliorare la 
qualità di un’immagine degradata, risiede appunto nella mancanza