《退化模型噪声模型》PPT课件

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1、第八章数字图像噪声处理图像退化与复原(imagedegradation/restoration)图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像的质量变坏图像复原就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程进行处理2图像退化与复原(imagedegradation/restoration)典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，得到质量改善的图像图像复原过程如下：找退化原因→建立退化模型→反

2、向推演→恢复图像可见，图像复原主要取决于对图像退化过程的先验知识所掌握的精确程度，体现在建立的退化模型是否合适3图像复原和图像增强(imageenhancement)的区别：图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识，并据此找出一种相应的逆处理方法，从而得到复原的图像二者的目的都是为了改善图像的质量4图像退化/复原过程的模型(imagedegradation/restorationprocessmodel)退化模型：退化过程可以被模型

3、化为一个退化函数和一个加性噪声项退化函数：即图像质量退化的原因，非常复杂，为了处理简单，一般考虑用线性系统近似噪声：同样为了简单处理，采用几类典型数学模型概括5图像退化/复原过程的模型空间域退化模型（线性系统+噪声）频率域退化模型（线性系统+噪声）6噪声模型(noisemodel)数字图像的噪声主要来源于图像的获取（包括数字化过程）和传输过程噪声的产生地点和强度都是不确定的，因此需要采用概率分布来描述，即我们把噪声当作随机变量来处理假设噪声独立于空间坐标，且与图像本身无关联7噪声模型高斯噪声：也称为正态噪声

4、，数学上非常容易处理，因此在噪声没有明显表征的情况下，常采用高斯分布近似处理噪声：均值，或期望值：是标准差：是方差8噪声模型瑞利噪声注意：瑞利密度距原点的位移以及密度图形向右变形，使用与描述近似偏移的直方图9噪声模型伽玛（爱尔兰）噪声10噪声模型指数分布噪声11噪声模型均匀分布噪声12噪声模型脉冲噪声（椒盐噪声）设b>a，则灰度值b在图像中是一个亮点，a则是一个暗点，若Pa和Pb中有一个为0，则称为单极脉冲，视觉上，双击脉冲噪声类似于餐桌上的胡椒和盐粉，因此也称为椒盐噪声，其中，亮点对应于“盐粉”，而暗点对

5、应于“胡椒”b和a通常是饱和值，即它们是图像中可表示的最大值和最小值，因此一般为255和013噪声模型14测试图，只有三种不同的灰度级，因此它的直方图只有三条线条噪声模型15噪声模型16噪声模型17前面几种噪声模型在视觉上很难区分，但在直方图上差异非常明显椒盐噪声是上述唯一会引起视觉区分识别的噪声，其直方图也很特别噪声模型18周期噪声：是在图像获取中从电力或者机电干扰中产生的，是一种空间依赖型的噪声，例如特定频率干扰的一张图像噪声模型19噪声模型噪声的估计从传感器的规格说明中获取通过傅立叶频谱检测使用一张标

6、准图像检测成像系统的噪声参数，例如黑色背景下的一个白色方块图利用图像本身的信息？——截取图像区域中较为平台的一个子区域，作为标准测试图像，检测噪声直方图形状20噪声模型21只存在噪声的空间滤波复原——去噪复原当图像中唯一存在的退化是噪声时，问题就变成了去处噪声的复原问题空间域退化模型（线性系统+噪声）频率域退化模型（线性系统+噪声）22只存在噪声的空间滤波复原——去噪复原直接减去噪声并不现实，因为噪声是随机的，我们并不确切地知道噪声在和处，强度是多少如果是周期噪声，有可能在频率域将周期噪声和图像本身分离开，

7、从而减去噪声的频率分量，实现图像的去噪复原23只存在噪声的空间滤波复原——去噪复原当仅有加性噪声时，可考虑空间滤波方法，利用图像的相似性，使用像素周边信息对降低噪声的影响，甚至去除噪声均值滤波统计排序滤波自适应局部噪声消除滤波器自适应中值滤波器24均值滤波器(meanfilter)——算术均值滤波器（Arithmetricmeanfilter）令Sxy表示中心在(x,y)点，尺寸为mxn的矩形子图像窗口，设复原图像为，被干扰的结果图像为g如之前描述，算术均值滤波减少噪声的同时也模糊了图像本身的信息25均值滤

8、波器——几何均值滤波器(Geometricmeanfilter)表达式如下：几何均值滤波所达到的平滑度与算术均值滤波的平滑度相当，但是在滤波过程中更少丢失图像细节26均值滤波器——谐波均值滤波器(Harmonticmeanfilter)表达式如下：谐波均值滤波对于“盐”的噪声效果更好，但不适用于“胡椒”噪声，并且善于处理高斯噪声等其他噪声27均值滤波器——逆谐波均值滤波器(Contraharmonticmeanf