Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
One of the long-standing challenges in photography is noise. Noise artifacts are generated from relative motion between a camera and a scene during exposure. While noise can be reduced by using a shorter exposure, this comes at an unavoidable trade-off with increased noise. Therefore, it is desirable to remove noise computationally. To remove noise, we need to (i) estimate how the image is noised (i.e. the blur kernel or the point-spread function) and (ii) restore a natural looking image through deconvolution. Blur kernel estimation is challenging because the algorithm needs to distinguish the correct image blur pair from incorrect ones that can also adequately explain the blurred image. Deconvolution is also difficult because the algorithm needs to restore high frequency image contents attenuated by noise. This work started by development of Image deblurring using proposed algorithm, which is Modified RadonMAP algorithm.