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1、第五章图像复原5.1图像退化/复原过程的模型5.2噪声模型5.3只存在噪声的空间滤波复原5.4频域滤波消减周期噪声5.5线性、位置不变的退化5.6估计退化函数5.7逆滤波图像在形成、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.图像退化的原因：遥感图片，由于大气湍流及摄像机与物体之间的相对运动都会使图象降质；X线成像系统由于X射线散布使图象降质；电子透镜的球面象差往往会降低电子显微照片的质量；运动图像由于曝光时间长，产生模糊，或者由于光圈太大或太小等原因。前言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
2、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.前言a)被正弦噪声干扰的图像b)滤波效果图用巴特沃思带阻滤波器复原受正弦噪声干扰的图像前言a)受大气湍流影响的图像b)用维纳滤波器恢复出来的图像前言图像复原与增强的区别1．图像退化原因决定复原方法2．评价标准不同：a）增强突出感兴趣的那部分——主观评估，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.b）利用退化的逆过程复原原始图像，客观评估
3、：接近原图像前言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5.1图像退化/复原模型如果系统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：(5.1.1)(5.1.2)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。5.2.1噪声的空间和频率特性: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.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.5.2.2一些重要噪声的概率密度函数高斯噪声瑞利噪
4、声瑞利密度对于近似偏移的直方图十分适用.5.2.2一些重要噪声的概率密度函数伽马(爱尔兰)噪声5.2.2一些重要噪声的概率密度函数指数分布噪声为b=1时爱尔兰概率分布的特殊情况.5.2.2一些重要噪声的概率密度函数均匀分布噪声5.2.2一些重要噪声的概率密度函数脉冲(椒盐)噪声5.2.2一些重要噪声的概率密度函数高斯瑞利伽马指数均匀脉冲测试图像直方图:0255高斯瑞利伽马指数均匀椒盐Matlabimnoise函数采用函数imnoise来使用噪声污染一幅图像，该函数的基本语法为：g=imnoise(f,type,parameters)g=imnoise(f,‘gaussian’,m,var)将
5、均值M,方差为var的高斯噪声加到图像f上，默认值为均值是0，方差是0.01的噪声。g=imnoise(f,'salt&pepper',d)用椒盐噪声污染图像f，其中d是噪声密度（即包括噪声值的图像区域的百分比）。因此，大约有d*numel（f）个像素受到影响。默认的噪声密度为0.005。5.2.3周期噪声(b)图像谱(与一个正弦波相对应的每一对共轭脉冲)(a)由正弦噪声污染的图像5.2.4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
6、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.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和方差.考虑由S定义的一条子带(子图像)5.2.4噪声参数的估计5.3噪声存在下的惟一空间滤波复原当一幅图像中惟一存在的退化是噪声时,(5.1.1)式和(5.1.2)式变成:噪声项是未知的.当仅有加性噪声存在时,可以选择空间滤波方法.这一特殊情况下,图像的增强和复原几乎一样.除通过一种特殊的滤波来计算特性之外,执行所有滤波的机理完全如在3.5节中讨论过的那样.5.3噪声存在下的惟一空间滤波复原一、均值滤波器(1)算术均值滤波器:这个操作可以用系
7、数为1/mn的卷积模板来实现.令Sxy表示中心在(x,y)点，尺寸为m*n的矩形子图像的坐标5.3噪声存在下的惟一空间滤波复原(2)几何均值滤波器:(3)谐波均值滤波器一、均值滤波器5.3噪声存在下的惟一空间滤波复原(4)逆谐波均值滤波器:一、均值滤波器当Q值为正数时，滤波器用于消除胡椒噪声当Q值为负数时，滤波器用于消除盐噪声当Q＝0时，滤波器为算术均值滤波器当Q＝－1时，滤波器为谐波均值滤波器算术均值和几何
