Hallo Zusammen,
da das Thema Deconvolution sehr interessant ist und ich mich seit einiger Zeit mit der Verarbeitung von Spektren über Ableitungen beschäftige, hier ein Beispiel, dass auch ohne 7k teure Software sehenswerte Ergebnisse machbar sind. Das Thema hier sollte eine Erweiterung der Deconvolution 3D (https://www.mikroskopie-forum.de/index.php?topic=17553.0) sein, es passt aber nicht ganz.
Als Ausgangsbasis habe ich einen Ausschnitt des Negativbeispiels (http://www.photomacrography.net/forum/viewtopic.php?p=134887#134887), ein überbelichtetes, unscharfes und komprimiertes Bild. Ich hoffe, es ergeben sich keine Copyright Probleme, ich habe extra nur einen Ausschnitt genommen.
(https://www.mikroskopie-forum.de/pictures004/134689_49416742.jpg)
(https://www.mikroskopie-forum.de/pictures004/134689_16480143.jpg)
Man sieht zumindest, dass der Convolver mit meinem hingepfuschten Kernel doch einiges bringt, obwohl das Ausgangsbild fast hoffnungslos ist. Experimentieren lohnt sich sicherlich, insbesondere mit den Einzelbildern des Stacks.
Gruss,
Stefan
Hallo Stefan,
ich gebe zu, mich bislang sehr wenig mit ImageJ beschäftigt zu haben. Wo finde ich diesen Funktion?
Herzliche Grüße
Peter
Hallo Peter,
unter Process -> Filters -> Convolve...
Den Kernel musst Du dann selber eingeben, am besten dabei das Preview-Häkchen setzen. Wenn der Preview-Text grau wird, stimmt die Anzahl der Spalten/Zeilen nicht, meistens durch ein doppeltes Leerzeichen zwischen den Zahlen oder eine leere Zeile am Ende.
Mit den Zahlen im Kernel musst Du herumspielen, die Effekte sind stellenweise bizarr. Du kannst zum Spass das selbe Foto benutzen wie ich und die mittlere Zahl (-7 bzw -5) mal von 0 bis -15 variieren.
Gruss,
Stefan
Lieber Stefan,
danke für den Hinweis, diese Ecke von imageJ kannte ich ja noch gar nicht. Deine Beispiele habe ich gerade nachvollzogen.
Ich nehme an, die Kernel geben an, in welcher Weise umgebende Pixel bei der Berechnung des gerade anstehenden Pixels mit heran gezogen (gewichtet ?) werden?
Wie kommt man denn auf solche Kernel bzw. Filter? Gibt es da ein paar Regeln oder einen Satz Standards, an denen man sich entlang hangeln kann?
Herzliche Grüße
Jörg
Hallo Jörg,
ja, ImageJ hat viele Ecken, in denen sich interessantes verbirgt. Die Frage, wie man auf die Kernel kommt ist kompliziert, eine direkte Antwort habe ich darauf nicht. Für Kernel mit Gauss-Form gibt es einen Rechner online: http://www.embege.com/gauss/, allerdings erzeugen diese Unschärfe. Durch die vielen Nachkommastellen ist es sinnvoll, den Kernel als txt-Datei zu speichern, die Kommata zu löschen und mit Open... zu laden.
Ich habe bei meinen Beispielen versucht, die zweite Ableitung einer Gauss-Kurve zu modellieren, allerdings nur dem Bauchgefühl nach. Bei Spektrogrammen wird diese benutzt um Peaks zu schärfen, bzw schmaler zu machen.
Gruss,
Stefan
Wie das Ding dann funktioniert wenn es eingegeben ist steht auch auf
http://rsbweb.nih.gov/ij/docs/guide/146-29.html#toc-Subsection-29.11
Auf der Seite gibt es auch eine Reihe Links zu/über Convolution, an denen man sich entlanghangeln kann. Zum Beispiel zu http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/convolve.htm
Gruß
Steffen
Hallo,
Die Funktionen gibt es auch in Photoshop, falls das jemand hat.
Die deblur Filter sollen angeblich Dekonvolutionsfilter sein (zu finden unter: Smart sharpen; Remove Lens blur; More accurate).
Der Lens blur Filter (Bild 1; Mitte) gibt jedenfalls deutlich bessere Ergebnisse als der Gaussian blur Filter. Die Details in RogelioMorenos Bild (rechts) bekommt man natuerlich nicht zu sehen, weil sie im ungefilterten Stack (links) schon untergegangen sind.
Beste Gruesse,
Jon
(https://www.mikroskopie-forum.de/pictures004/134774_6865259.jpg) (http://s1178.photobucket.com/user/jayb37/media/Decon_zps48e06c1a.jpg.html)
Source: http://www.photomacrography.net/forum/viewtopic.php?p=134887#134887