《图像复原》PPT课件

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1、第五讲图像复原西安电子科技大学机电工程学院王义敏图像复原的目标：改善给定的图像。图像复原方法是利用退化的某种先验知识来重建或复原被退化的图像，因而图像复原技术是把退化模型化，并采用相反的过程进行处理，以便复原出原图像。本讲主要介绍退化噪声模型，空间域和频率域复原，退化函数的估计以及几种不同的滤波（逆滤波、维纳滤波（最小均放误差滤波）和几何均值滤波等）。图像复原技术是通过去模糊函数去除图像模糊，获得原始图像的最佳近似估计。图像复原与增强的区别和联系：二者都是在某一个最佳准则下，通过特定的处理而产生

2、期望的最佳结果。复原主要是一种客观的过程，而增强主要是主观的过程。增强技术基本是一个探索的过程，是为了人类视觉系统的生理接受特点而设计一种改善图像的方法。如对比度拉伸提供一种可接受的视觉图像。噪声退化函数H复原滤波+退化复原图像退化/复原过程模型一、图像退化/复原过程的模型退化过程可以模型化为一个退化函数和一个加性噪声项。退化图像的空间域描述：频率域描述：本讲中图像均是基于此退化模型而言的！二、噪声模型噪声来源：图像的获取和传输过程中。如传感器的工作环境和自身的质量：如CCD摄像机的光照和传感器

3、的温度；传输过程中受到的干扰等。几种典型噪声：高斯噪声：瑞利噪声：伽马（爱尔兰）噪声：指数分布噪声：脉冲噪声（椒盐噪声）：几种典型概率密度函数示意图高斯瑞利伽马均匀指数脉冲直方图直方图直方图样本噪声图像和它们的直方图高斯瑞利伽马直方图直方图直方图唯一视觉可见的噪声类型指数均匀椒盐周期噪声：图形获取中从电力或机电干扰中产生的正弦噪声污染的图像正弦噪声污染的图像傅里叶谱（与一个正弦波对应的每一对共轭脉冲）噪声参数的估计：周期噪声参数是通过检测傅里叶谱来估计的。噪声PDF参数的估计：二、噪声存在下的唯

4、一空间滤波复原1、均值滤波算术均值滤波几何均值滤波谐波均值滤波逆谐波均值滤波例一、均值滤波对高斯噪声的作用电路板的X射线图高斯(均值=0、方差=400)噪声污染后的电路板X射线图3x3算术均值滤波器滤波结果3x3几何均值滤波器滤波结果清晰模糊例二、逆谐波滤波器对“椒盐”噪声的作用以0.1的概率被“胡椒”污染的图像以0.1的概率被“盐”污染点的图像用3x3，阶数为1.5的逆谐波滤波器滤波图用3x3，阶数为-1.5的逆谐波滤波器滤波图暗区模糊背景清晰背景模糊暗区清晰去噪效果很好例三、在逆谐波均值滤波

5、器中错误选择符号的结果用3x3Q=-1.5逆滤波器滤波的结果图（对p=0.1胡椒噪声污染的图像的处理）用3x3Q=1.5逆滤波器滤波的结果图（对P=0.1盐噪声污染的图像的处理）2、顺序统计滤波器中值滤波最大值和最小值滤波器中点滤波修正后的阿尔法均值滤波例四、中值滤波器对“椒盐”噪声的作用用概率Pa=Pb=0.1椒盐噪声污染的图像用3x3中值滤波器滤波的图像效果好一些噪声用3x3进行二次中值滤波器滤波的图像用3x3进行三次中值滤波器滤波的图像微少噪声完全滤除多次使用中值滤波器会带来图像的模糊化例

6、五、最大值和最小值滤波器对“椒盐”噪声的作用用3x3最大值滤波器滤波的图像用3x3最小值滤波器滤波的图像亮色变小暗色变大亮色变大暗色变小例六、几种滤波器的滤波性能比较加性均匀噪声(均值为0方差为800)污染的图像在加性均匀噪声基础上叠加Pa=Pb=0.1的椒盐噪声污染的图像5x5算术均值滤波器5x5几何均值滤波器5x5中值滤波器5x5，d=5的修正后的阿尔法均值滤波器作用不明显更平滑3、自适应滤波器：噪声图像在（x，y）点的值：干扰f（x，y）以形成g（x，y）的噪声方差：在Sxy上象素点的局部

7、方差：在Sxy上象素点的局部均值自适应、局部噪声消除滤波器例七、自适应局部噪声消除滤波零均值方差1000的加性高斯噪声污染的图像7x7算术均值滤波器噪声平滑图像模糊7x7几何均值滤波器7x7自适应噪声削减滤波（噪声方差为1000）噪声平滑模糊减小噪声平滑图像锐化自适应中值滤波器：处理更大概率的冲激噪声，平滑非冲激噪声时可保留细节。B层：B1=zxy–zminB2=zxy–zmax若B1>0且B2<0，输出zxy否则输出zmedA层：A1=zmed–zminA2=zmed–zmax若A1>0且A2

8、<0，转到B层否则增大窗口尺寸，若窗口尺寸≤Smax重复A层，否则输出zxy分为A层和B层：例八、自适应中值滤波器的作用被概率Pa=Pb=0.25的椒盐噪声污染的图像7x7中值滤波器的滤波效果Smax=7的自适应中值滤波器滤波效果噪声消除细节损失噪声消除细节保留四、频域滤波削减周期噪声削减或消除周期噪声的专用滤波器：带阻、带通和陷波滤波器。1、带阻滤波器。n阶巴特沃思带阻滤波器理想带阻滤波器几种带阻滤波器的透视图理想带阻滤波器一阶巴特沃思带阻滤波器高斯带阻滤波器高斯带阻滤波器例九、用带阻滤波器消