数字图像处理图像复原

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1、第五章图像复原•概述•图像退化/复原过程的模型•噪声模型•空间域滤波复原（唯一退化是噪声）•频率域滤波复原（削减周期噪声）•逆滤波•维纳滤波•几何变换退化成像过程中的”退化”，是指由于成像系统各种因素的影响，使得图像质量降低。2.引起图像退化的原因√成像系统的散焦√成像设备与物体的相对运动√成像器材的固有缺陷√外部干扰等5.1概述图像复原：利用图像本身的有关知识去除或减轻图像品质下降（退化）的处理方法。质量降级：点质量降级空间质量降级5.1概述5.1概述图像复原目的去除或减轻获取数字图像过程中发生的退化；对原始图像作一个尽

2、可能好的估计（重建原始图像）应用去模糊、提高分辨率、对比度；航空侦查、遥感、辐射成像图像恢复过程及其关键根据图像降质过程的某些先验知识，建立“退化（降质）”模型，运用和退化相反的过程，将退化图像恢复。图像恢复准则：要用某一客观标准来度量，则为某种准则下的最优估计。5.1概述改善图像质量的两种方法：图像的增强不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减次要信息；特点：能提高图像的可读性，但改善后的图像不一定逼近原始图像，如衰减各种噪声、突出目标的轮廓等。图像的复原针对图像降质的原因，设法去补偿降质因素，从

3、而使改善后的图像尽可能的逼近原始图像。5.1概述√图像增强：主观过程，而图像复原：客观过程。√图像增强被认为是一种对比度拉伸等，提供给用户喜欢接收的图像；而图像复原技术追求恢复原始图像的最优估值。√图像复原技术可以使用空间域或频率域滤波器实现。5.1概述5.2图像退化/复原过程的模型√f(x,y)表示一幅输入图像√g(x,y)是f(x,y)产生的一幅退化图像√H表示退化函数√η(x,y)表示外加噪声√给定g(x,y)，关于退化函数H的一些知识和外加噪声项η(x,y),怎样获得关于原始图像的近似估计？5.2图像退化/复原过程

4、的模型5.3噪声模型•数字图像的噪声主要来源于图像的获取和传输过程√图像获取的数字化过程，如图像传感器的质量和环境条件。√图像传输过程中传输信道的噪声干扰，如通过无线网络传输的图像会受到光或其它大气因素的干扰。5.3噪声模型•一些重要的噪声√高斯噪声√瑞利噪声√伽马（爱尔兰）噪声√指数分布噪声√均匀分布噪声√脉冲噪声（椒盐噪声）5.3.1一些重要噪声的概率密度函数(PDF)高斯瑞利伽马均匀脉冲指数5.3.1一些重要噪声的概率密度函数(PDF)1.高斯噪声5.3.1一些重要噪声的概率密度函数(PDF)2.瑞利噪声5.3.1一

5、些重要噪声的概率密度函数(PDF)3.伽马（爱尔兰）噪声5.3.1一些重要噪声的概率密度函数(PDF)4.指数分布噪声5.3.1一些重要噪声的概率密度函数(PDF)5.均匀分布噪声5.3.1一些重要噪声的概率密度函数(PDF)6.脉冲噪声（椒盐噪声）5.3.1一些重要噪声的概率密度函数(PDF)样本噪声图像和它们的直方图用于噪声模型的测试图由简单、恒定的区域组成仅仅有3个灰度级的变化分别加了高斯、瑞利、伽玛噪声的图像和直方图分别加了指数、均匀、椒盐噪声的图像和直方图总结上述噪声图像的直方图和它们的概率密度函数曲线对应相似前

6、面5种噪声的图像并没有显著不同但它们的直方图具有明显的区别5.3.3周期噪声√周期噪声是在图像获取中从电力或机电干扰中产生√周期噪声可以通过频率域滤波显著减少5.4空间域滤波复原（唯一退化是噪声）5.4空间域滤波复原（唯一退化是噪声）•图像复原的空间滤波器√均值滤波器算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波均值滤波器√顺序统计滤波器中值滤波器、最大值滤波器、最小值滤波器、中点滤波器、修正后的阿尔法均值滤波器√自适应滤波器自适应局部噪声消除滤波器、自适应中值滤波器5.4.1均值滤波器1.算术均值滤波器5.4.1均值滤波器2.几何

7、均值滤波器5.4.1均值滤波器3.谐波均值滤波器5.4.1均值滤波器•总结√算术均值滤波器和几何均值滤波器适合于处理高斯或均匀等随机噪声√谐波均值滤波器适合于处理亮脉冲噪声5.4.2顺序统计滤波器1.中值滤波器5.4.2顺序统计滤波器2.最大值滤波器5.4.2顺序统计滤波器3.最小值滤波器5.4.2顺序统计滤波器4.中点滤波器5.4.2顺序统计滤波器5.修正后的阿尔法均值滤波器mn-1，5.4.3自适应滤波器自适应滤波器1.自适应、局部噪声消除滤波器5.4.3自适应滤波器5.4.3自适应滤波器5.4.3自适应滤波器(a)

8、由零均值和方差为1000的加性高斯噪声污染的图像(b)算术均值滤波的效果(c)几何均值滤波的效果(d)自适应噪声消减滤波的效果.所有滤波器大小为7×7处理结果比较:(b)中噪声被平滑掉,但图像严重模糊(c)也使图像模糊(d)改进很多,消除噪声,图像更尖锐,清晰.空间图像复原5.4.3自适应滤波器2.自适