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1、运动模糊图像的复原算法实现及应用课程设计 题目：1 课程设计 运动模糊图像的复原算法实现及应用 目录 第一章、概述............................................3图像复原概述.....................................3图像复原方法.....................................4第二章、图像退化的理论基础..............................5图像退化的原因....................................5图像
2、退化的模型....................................5连续图像退化的数学模型.......................6离散图像的退化模型...........................8第三章、运动模糊图像复原的方法与理论.....................9运动模糊的基本原理................................9点扩散函数的确定................................10几个典型的点扩散函数........................10运动模糊点扩散函数的离
3、散化..................11逆滤波复原......................................12逆滤波复原原理..............................13 2 维纳滤波复原.....................错误！未定义书签。纳滤波复原原理..............................14有约束最小二乘复原原理...........错误！未定义书签。第四章、运动模糊图像复原的实现..........................17 维纳滤波恢复MATLAB实现.........
4、.错误！未定义书签。维纳滤波复原算法的评价...........错误！未定义书签。总结与体会.............................................20 第二章图像退化的理论基础 图像退化的原因 在图像的获取、处理与传输过程中，每一个环节都有可能引起图像质量的下降，这种导致图像质量下降的现象，称为图像退化 造成图像退化的原因很多，最为典型的图像退化表现为光学系统的像差、光学成像系统的衍射、成像系统的非线性畸变、摄影胶片感光的非线性、成像过程中物体与摄像设备之间的相对运动、大气湍流效应、图像传感器的工作情况受环境随机噪声的干
5、扰、成像光源或射线的散射、处理方法的缺陷，以及所用的传输信道受到污染等。这些因素都会使成像的分辨率和对比度以至图像质量下降。于引起图像退化的因素众多而且性质不同，因此，图像复原的方法、技术也为相同。 图像退化的模型 图像复原的关键在于建立退化模型。假设输入图像f(x,y)经过某个退化系统h(x,y)后产生退化图像g(x,y)，在退化过程中，引进的随机噪声为加性噪声n(x,y)，则图像退化过程空间域模型如图所示 6 图像退化模型 其一般表达式为： g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)或者表示成：g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,
6、y) 式中：“*”表示空间卷积。这是连续形式下的表达。h(x,y)退化函数的空间描述，它综合了所有的退化因素，h(x,y)也称为成像系统的冲击响应或点扩展函数。式中的H[f(x,y)]表示对输入图像f(x,y)退化算子。 对于频域上的图像退化模型如图所示，于空间域上的卷积等同于频域上的乘积，因此可以把退化模型写成如下的频域表示： G(u,v)=H(u,v)F(u,v)+N(u,v) 式中：G、F、N分别是g(x,y)、f(x,y)、n(x,y)的傅里叶变换，称为系统在频率上的传递函数。连续图像的退化的数学模型 图像复原前，如图所示，图像退化的输入输出可以
7、表示为： g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y) 现在，假设加性噪声n(x,y)=0，则退化图像g(x,y)=H[f(x,y)]。如果： H[k1f1(x,y)+k2f2(x,y)]=k1H[f1(x,y)]+k2H[f2(x,y)] 则系统H是一个线性系统。式中，k1和k2是比例常数，f1(x,y)和f2(x,y)是任意两幅输入图像。 对于任意输入图像f(x,y)以及坐标值α和β，如果存在： 7 H[f(x-α,y-β)]=g(x-α，y-β) 则系统H[f(x,y)]=g(x,y)为位移不变系统。 对任意二维信号f(x,y)与δ(x,
8、y)卷积的
