Pro redukci rozmazání obrázku je možné použít pseudoinverzní matici a singulární rozklad. Předpokládejme, že rozmazaný obrázek O vznikl z původního obrázku X lineární transformací, tedy pomocí matice A: O=AX. Pokud odhadneme, jak k rozmazání došlo, získáme matici A a z ní původní obrázek X (alespoň přibližně) jako X=pinv(A)O. Pokud je v obrázku navíc nějaký šum, je možné jej částečně odstranit s využitím singulárního rozkladu tak že místo pseudoinverzní matice použijeme její aproximaci s využitím jen části singulárních čísel.

Následující dva obrázky vznikly simulací rozmazání horizontálním pohybem fotoaparátu během focení, tedy každý pixel obrázku je průměrem pixelů původního obrázku v horizontálním směru. U druhého obrázku je navíc přidán šum. Předpokládejme, že posun fotoaparátu je mezi 10 a 20 pixely (u každého obrázku jiný). Pokuste se redukovat rozmazání a zjistit původní nápis.

Rada: Obrázek je nejprve potřeba vektorizovat, tj. přeskládat jej do jednoho sloupcového vektoru (nejlépe po sloupcích) a pak odvodit, jakou maticí dosáhneme daného typu rozmazání.

Obrazek1

Obrazek2