《c图像复原》PPT课件

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1、第六章图像复原6.1图像退化/复原过程模型6.2噪声模型6.3空间滤波复原6.4频域滤波6.5估计退化函数6.6几种典型滤波方法ImageRestoration图像退化/复原过程模型关于原始图像的近似估计AModeloftheImageDegradation/RestorationProcess6.1图像退化/复原过程模型6.2噪声模型6.3空间滤波复原6.4频域滤波6.5估计退化函数6.6几种典型滤波方法基本噪声PDF周期噪声噪声参数估计噪声模型基本噪声PDF高斯噪声（正态）均值：方差：2标准差：电子电路噪声低照明度或高温带来的传感器噪

2、声空、频域易处理性特点ProbabilityDensityFunctions基本噪声PDF瑞利噪声特征化噪声近似偏移的直方图特点基本噪声PDF伽马噪声（爱尔兰）激光成像特点基本噪声PDF指数分布噪声激光成像b＝1伽马概率分布特点基本噪声PDF均匀分布噪声在实践中描述得最少模拟随机数产生器特点基本噪声PDF双极脉冲噪声（椒盐）在成像中短暂停留椒盐噪声b－亮点，a－暗点正脉冲－白点（盐）负脉冲－黑点（胡椒）特点基本噪声PDF举例基本噪声PDF举例周期噪声在图像中获取中从电力或机电干扰中产生空间依赖型噪声频域滤波可减弱周期噪声正弦噪声Periodic

3、Noise噪声参数估计周期噪声参数估计检测图像的傅式谱，视觉检测产生频率毛刺的情况尽可能直接从图像中推断噪声分量的周期性从异常产生的噪声毛刺或关于干扰频率发生地的先验知识自动分析截取一组“平坦”的图像对一个固体、光照均匀的灰度板图像，从合理的恒定灰度值截取一小部分作为“垂直带”研究噪声常用方法EstimationofNoiseParameters噪声参数估计计算垂直带的直方图参数：直方图均值，方差形状：直方图噪声模型6.1图像退化/复原过程模型6.2噪声模型6.3空间滤波复原6.4频域滤波6.5估计退化函数6.6几种典型滤波方法均值滤波器顺

4、序统计滤波器自适应滤波器空间滤波复原均值滤波器算术几何谐波逆谐波“盐”、高斯噪声“胡椒”噪声减少“椒盐”噪声影响Q>0:“胡椒”Q<0:“盐”同时消除“椒盐”噪声图像的平滑度图像的平滑度更多细节MeanFiltersArithmeticGeometricHarmonicContraharmonic均值滤波器举例一均值滤波器举例二均值滤波器举例三顺序统计滤波器中值最大、最小中点修正的阿尔法结合顺序统计和求平均特点高斯分布、均匀随机多种噪声情况非常适用高斯与“椒盐”混合应用非常普遍良好的去噪能力模糊较少最大:“胡椒”，最小：“盐”Order-Sta

5、tisticsFiltersMedianMidpointAlpha-trimmed顺序统计滤波器举例一顺序统计滤波器举例一顺序统计滤波器举例二顺序统计滤波器举例三自适应滤波器自适应局部噪声消除滤波器随机变量统计度量，2滤波器局部矩形区域Sx,y（m×n）难点2=0?2与2L高相关?2＝2L?预期性能AdaptiveFilters自适应滤波器自适应局部噪声消除滤波器－举例自适应滤波器自适应中值滤波器处理具有更大的概率的冲激噪声平滑非冲激噪声时可以保存细节算法A:A1=Zmed–Zmin;A2=Zmed–Zmax如果A

6、1>0且A2<0，转到B层否则增大窗口尺寸如果窗口尺寸0且B2<0，则输出Zxy否则输出Zmed自适应滤波器自适应中值滤波器－举例6.1图像退化/复原过程模型6.2噪声模型6.3空间滤波复原6.4频域滤波6.5估计退化函数6.6几种典型滤波方法带阻滤波器带通滤波器陷波滤波器频域滤波FrequencyDomainFiltering带阻滤波器BandrejectFilters带阻滤波器在频率域噪声分量的一般位置近似已知时消除噪声应用举例一带通滤波器与带阻滤波器

7、相反的操作使用带通滤波器提取噪声模式屏蔽噪声模式应用BandpassFilters陷波滤波器阻止（通过）事先定义的中心频率邻域内的频率关于原点对称NotchFilters陷波滤波器减少扫描线的影响周期性图像退化消除周期性噪声应用举例一最佳陷波滤波器多周期性干扰提取干扰模式的主频率成分尖峰干扰OptimumNotchFilters最佳陷波滤波器应用举例一6.1图像退化/复原过程模型6.2噪声模型6.3空间滤波复原6.4频域滤波6.5估计退化函数6.6几种典型滤波方法图像观察估计法试验估计法模型估计法估计退化函数EstimatingDegradat

8、ionFunction图像观察估计法观察简单结构的一小部分图像寻找强信号内容区使用目标和背景的样本灰度级重构不模糊的图像图像自身信息Estimatio