[工学]数字图像处理技术与应用第6章已修改

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1、2021/10/2第6章图像改善本章讨论图像改善的方法，在介绍图像退化模型的基础上，讲述图像复原的理论。重点介绍图像的空间域和频率域增强的方法，如灰度线性变换、直方图均衡化、直方图规定化；频域的低通、高通滤波理论和处理效果。2021/10/2第6章图像改善6.1图像退化与复原6.1.1图像降质数学模型6.1.2图像复原方法6.2图像增强6.2.1空间域图像增强6.2.2频域图像增强6.2.3彩色增强技术2021/10/26.1图像退化与复原数字图像在获取的过程中，由于光学系统的像差、光学成像衍射、成像系统的非线性畸变、摄影胶片感光特性的非线性、成像过程的相对运动、大气的湍流效应、环境随机噪声等

2、原因，图像会产生一定程度的退化。采取一定的方法尽可能地减少或消除图像质量的下降，恢复图像的本来面目，就是图像复原，也称为图像恢复。2021/10/26.1图像退化与复原图像复原是利用退化现象的某种先验只是，建立退化现象的数学模型，再根据模型进行方向的推演运算，以恢复原来的景物图像。图像复原是一个复杂的数学过程，图像复原的方法、技术各不相同。2021/10/26.1.1图像降质数学模型图像复原处理的关键问题在于建立退化模型。输入图像经过某个退化系统后输出的是一幅退化的图像。为了讨论方便，把噪声引起的退化，即噪声对图像的影响一般作为加性噪声考虑，这种假设与许多实际应用情况一致。2021/10/26

3、.1.1图像降质数学模型如图6.1所示为退化过程的输入和输出的关系，概括了退化系统的物理过程，就是所要寻找的退化数学模型。图6.1退化过程的输入和输出的关系2021/10/26.1.1图像降质数学模型数字图像的恢复问题可看做：根据退化图像和退化算子的形式，沿着方向过程去求解原始图像，或者说，逆向地寻找原始图像的最佳近似估计。图像退化的过程可以用数学形式表示为2021/10/26.1.1图像降质数学模型一幅连续图像可以看做是由一系列电源组成的。因此，可以通过电源函数的卷积来表示，即式中，函数为电源函数，表示空间上的电脉冲。2021/10/26.1.1图像降质数学模型在不考虑噪声的一般情况下，连续

4、图像经过退化系统后的输出为在线性和空间不变系统的情况下，退化算子具有如下性质。2021/10/26.1.1图像降质数学模型（1）线性设和为两幅输入图像，和为常数，则（2）空间不变性对于任何的以及常数a和b2021/10/26.1.1图像降质数学模型图像退化除了受到成像系统本身的影响外，有时还受到噪声的影响。假设噪声是加性白噪声，这时可表示为2021/10/26.1.1图像降质数学模型在频域，上式可以表示为式中，、、分别是退化图像、原图像、噪声信号的傅立叶变换，是系统的点冲激响应函数的傅立叶变换，称为系统在频率域上的传递函数。2021/10/26.1.1图像降质数学模型从连续函数的退化模型可见，

5、图像复原实际上就是已知，求的问题或已知求的问题，它们的不同之处在于一个是空间域，一个是在频率域。2021/10/26.1.2图像复原方法1.模型估计法在某些情况下，退化模型要把引起退化的环境因素考虑在内，例如下式所表示的退化模型是基于大气湍流的武林里特性提出来的。模型估计法表示为式中为常数，它与湍流的性质有关。2021/10/26.1.2图像复原方法2.逆滤波式中为随机函数。即使知道退化函数，也不能准确地复原未退化的图像，因为是一个随机函数。2021/10/26.1.2图像复原方法3.中值滤波对受到噪声污染的退化图像的复原采用上述的线性滤波方法处理，在多数情况下是有效的。但是多数线性滤波具有低

6、通特性，在去除噪声的同时，使图像的边缘变模糊。中值滤波是一种去除噪声的非线性处理方法，在某些条件下既去除噪声又保护图像的边缘，使图像得到比较满意的复原。2021/10/26.1.2图像复原方法中值滤波的基本思想是用邻域中亮度的中值代替图像当前的点。邻域中亮度的中值不受噪声毛刺的影响，因此中值平滑很好地消除了冲激噪声而又不模糊图像的边缘，因此可以迭代使用。将窗口内像素排列，生成单调数据序列，二维中值滤波结果表示为2021/10/26.2图像增强在获取图像的过程中，由于光照等多种因素的影响，导致图像质量会有所下降，图像增强的目的在于采用相关技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度，或者将图像转换为

7、一种更适合人或机器分析处理的形式。图像增强的效果靠主观感觉予以评价。图像增强的方法分为空间域增强和频率域增强。2021/10/26.2.1空间域图像增强1.灰度变换灰度变换可以使得图像动态范围增大，图像的对比度扩展，图像变得清晰。（1）线性变换设原始图像的灰度范围为，经过线性变换后图像的灰度范围为如图6.2所示。经过线性变换，和的关系为2021/10/26.2.1空间域图像增强图6.2灰度变换20