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时间:2018-07-29
《专业综合运动模糊图像复原》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、武汉理工大学《专业综合》课程设计摘要在图象成像的过程中,图象系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度;而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化,后者称为空间退化。图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用,因而己经成为迅速兴起的研究热点。图象复原就是研究如何从所得的变质图象中复原出真实图象,或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。造成图象变质或者说使图象模糊的原因很多,如果是
2、因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动而造成的图象模糊则称为运动模糊。所得到图象中的景物往往会模糊不清,我们称之为运动模糊图象。运动模糊图象在日常生活中普遍存在,给人们的实际生活带来了很多不便。作为一个实用的图象复原系统,就得提供多种复原算法,使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。图象复原关键是要知道图象退化的过程,即要知道图象退化模型,并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)象。由于图象中往往伴随着噪声,噪声的存在不仅使图象质量下降,而且也会影响了图象的复原效果。从上面论述可以知道,
3、运动造成图象的退化是非常普遍的现象,所以对于退化后的图象进行复原处理非常具有现实意义。图象复原的目的就是根据图象退化的先验知识,找到一种相应的反过程方法来处理图象,从而尽量得到原来图象的质量,以满足人类视觉系统的要求,以便观赏、识别或者其他应用的需要。关键字:运动模糊;图像复原;复原算法16武汉理工大学《专业综合》课程设计1绪论数字图象处理研究有很大部分是在图象恢复方面进行的,包括对算法的研究和针对特定问题的图象处理程序的编写。数字图象处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。在图象成像的过程中,图象
4、系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度;而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化,后者称为空间退化。此外还有数字化、显示器、时间、彩色,以及化学作用引起的退化。总之,使图象发生退化的原因很多,但这些退化现象都可用卷积来描述,图象的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”,反问题的一个共同的重要属性是其病态,即其方程的解不是连续地依赖于观测数据,换句话说,观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此,
5、由于采集图象受噪声的影响,最后对于图象的复原结果可能偏离真实图象非常远。由于以上的这些特性,图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用,因而己经成为迅速兴起的研究热点。本次课设主要在对256度灰度图像进行运动模糊退化处理的基础上,采用逆滤波、维纳滤波来实现图像的复原。16武汉理工大学《专业综合》课程设计2图像退化与复原数字图像在获取的过程中,由于光学系统的像差、光学成像衍射、成像系统的非线性畸变、摄影胶片的感光的非线性、成像过程的相对运动、大气的湍流效应
6、、环境随机噪声等原因,图像会产生一定程度的退化。因此,必须采取一定的方法尽可能地减少或消除图像质量的下降,恢复图像的本来面目,这就是图像复原,也称为图像恢复。图像复原与图像增强有类似的地方,都是为了改善图像。但是它们又有着明显的不同。图像复原是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面目,即根据退化的原因,分析引起退化的环境因素,建立相应的数学模型,并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。从图像质量评价的角度来看,图像复原就是提高图像的可理解性。图像增强的目的是提高视感质量,图像增强的过程基本上是一个探
7、索的过程,它利用人的心理状态和视觉系统去控制图像质量,直到人们的视觉系统满意为止。图像复原是利用退化现象的某种先验知识,建立退化现象的数学模型,再根据模型进行反向的推演运算,以恢复原来的景物图像。因而,图像复原可以理解为图像降质过程的反向过程。建立图像复原的反向过程的数学模型,就是图像复原的主要任务。经过反向过程的数学模型的运算,要想恢复全真的景物图像比较困难。所以,图像复原本身往往需要有一个质量标准,即衡量接近全真景物图像的程度,或者说,对原图像的估计是否到达最佳的程度。由于引起退化的因素众多而且性质不
8、同,为了描述图像退化过程所建立的数学模型往往多种多样,而恢复的质量标准也往往存在差异性,因此图像复原是一个复杂的数学过程,图像复原的方法、技术也各不相同。2.1图像降质的数学模型图像复原处理的关键问题在于建立退化模型。输入图像f(x,y)经过某个退化系统后输出的是一幅退化的图像。为了讨论方便,把噪声引起的退化即噪声对图像的影响一般作为加性噪声考虑,这也与许多实际应用情况一致,如图像数字化时的量化噪声、随机噪声等就可以作为加性噪
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