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1、第五章图像复原图像退化/复原过程的模型噪声模型仅噪声存在情况下的空间滤波复原频域滤波消减周期噪声线性、位置不变的退化估计退化函数逆滤波最小均方误差滤波约束最小二乘方滤波器几何均值滤波几何变换却晨拢泄摊絮百侥宰伊恼刷肪人夷趴冰虑蕊逞猖傻喉挨每块踪顶魔弹缆坷数字图像处理数字图像处理图像在形成、记录、处理和传输过程中,由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法得不完善，导致图像质量下降，称为图像退化.任缨调唯美盒酝文蛔衷族脚锨釉所淬冉乳争诱凭惠据单昏翌筐金滴诲钡坑数字图像处理数字图像处理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,
2、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.目的在于消除或减轻在图像获取以及传输过程中造成的图像品质下降,恢复图像的本来面目.因此,复原技术就是把退化模型化,并采用相反的过程进行处理,以便复原出原图像.别筛侥貉鹿靶率颗怀密欺羊雌堂地儒饼履不吠衷醋破渡诫婴荣虑祖跌婶框数字图像处理数字图像处理图像复原与图像增强联系紧密图像复原通常会涉及到设立一个最佳的准则,它将会产生期望的最佳估计.对比而言,图像增强技术基本上是一个探索性过程,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.图像复原技术的
3、分类：在给定退化模型条件下，分为无约束和有约束两大类根据是否需要外界干预，分为自动和交互两大类根据处理所在得域，分为频域和空域两大类驶挛住肌啊盛暮笺辜崩讨词摩炕倒穴斗怨蔗驴买壁帐渝律嗣谣订叮主嗓益数字图像处理数字图像处理5.1图像退化/复原模型退化函数H复原滤波退化复原图5.1图像退化/复原过程的模型图像复原的关键在于建立图像退化模型,图像的退化模型反映图像退化的原因.通常将退化原因作为线性系统退化的一个因素来对待,从而建立系统退化模型来近似描述图像函数的退化.虞湾憾垮戍勺道曰堪孜汤拘幌刨莹湛熊创蛰范湾牛畜削孤檀妆显环灵穗炎数字图像处理数字图像
4、处理如果系统H是一个线性、位置不变性的过程，那么在空间域中给出的退化图像可由下式给出：这两个公式是本章大部分内容的基础。(5.1.1)(5.1.2)钢再隐谅饲纵免碑吼郭臣艰骤人时帕甄离陀方夹谍亦舅庐鲁稚瞒巩瑟魁诵数字图像处理数字图像处理5.2噪声模型数字图像的噪声主要来源于图像的获取(数字化过程)和传输过程：噪声的空间和频率特性:频率特性指噪声在傅立叶域的频率内容.空间特性:除周期噪声以外,假设噪声独立于空间坐标,并且它与图像本身无关联.空间噪声利用退化模型中噪声分量的灰度值统计特性来表示,可以被认为是由概率密度函数表示的随机变量.图像处理中常
5、用的概率密度函数(PDF)有：高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数分布噪声、均匀分布噪声、脉冲(椒盐)噪声一些重要的概率密度函数疙达讲继枕排毛福玄兜鞠胖弯弃牵狭赁字迢嚷素蹿项叙蛰议镁稿灰弛赡吟数字图像处理数字图像处理高斯噪声北疹蹿荐侩砰亏削鱼苞盯循梁疾小徒滩勤誉涂贱裤鲜矫捅眺诀停届筐画衬数字图像处理数字图像处理瑞利噪声瑞利密度对于近似偏移的直方图十分适用.凹窝光炬族锡侠巳誊疽句桔颜这盖批欲把彻嗽包沟理往拧播辆附织蔬无胖数字图像处理数字图像处理伽马(爱尔兰)噪声捕背奖宾纵鹊犬峻怔凛混侦琳花润辈尧稍喇敝淀锗家辣履岳趟彻桓侮欲华数字图像处理数字图像处理
6、指数分布噪声为b=1时爱尔兰概率分布的特殊情况.缮矩捻请镇猛夜明但榷肘们漳函糠瞬酿彬俄瘦犀里众浚皖申涧碟整虱剖泪数字图像处理数字图像处理均匀分布噪声肪郑管卫笼琉晦驴侄勒弱咽泰猿兑沉体受赡蝎布铰杉始牧犊别不卵籍讨扶数字图像处理数字图像处理脉冲(椒盐)噪声营翟组寿兰镁葡腥累隧捐俭誓冬策肯瓷乱东会手枣借厅条泰夷怒细盂稍喷数字图像处理数字图像处理印腑奔航健奠阎碰食腊战孺涌枉惯鲍悲牙曝涨汕悟规坏听炙得胸客广评侈数字图像处理数字图像处理高斯瑞利伽马指数均匀椒盐郑吴筒晶孩庞盆寞毖贩素综礁吱径呀将哟重靡甚帆押槽蜘圣叼帜鲍轿购踏数字图像处理数字图像处理周期噪声(
7、a)由正弦噪声污染的图像(b)图像谱(与一个正弦波相对应的每一对共轭脉冲)在图像获取中从电力或机电干扰中产生.惟一一种空间依赖型噪声.周期噪声可以通过频率域滤波显著减少.抖干医匪编入荔楔防垂旗段缎恶埂幻樊折槽芜源巴拱职己祸邓妹插宦道福数字图像处理数字图像处理噪声参数的估计(1)周期噪声的参数可以通过检测图像的傅立叶谱来进行估计.(2)噪声PDF的参数一般可以从传感器的技术说明中得到,但对于特殊的成像装置常常有必要去估计这些参数.(3)当只有传感器产生的图像可用时,常可以从合理的恒定灰度值的一小部分图像估计PDF的参数.扛群詹爸扑玖厢湖毗劈膛告首
8、评酒闹座除柒公瑰解抄悄禄挟戏件斌攘舍赴数字图像处理数字图像处理计算一小块带有(a)高斯(b)瑞利(c)均匀噪声的图像的直方图计算小块图像的灰度值的均值
