图像复原及应用(第五章)

《图像复原及应用(第五章)》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第5章图像复原基本原理及应用退化模型及复原技术基础空间域滤波复原频率域滤波复原逆滤波最小均方误差滤波器-维纳滤波图像复原概述图像复原和图像增强一样，都是为了改善图像视觉效果，以及便于后续处理。只是图像增强方法更偏向主观判断，而图像复原则是根据图像畸变或退化原因，进行模型化处理。复原技术的概念图像复原的定义：图像复原是根据退化原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提取所需要的信息，沿着使图像降质的逆过程恢复图像本来面貌。图像复原概述图像复原是图像处理的一个重要课题。目的是尽可能减少或去除图像退化的影响，恢复本来的图像

2、。复原过程：弄清退化原因，分析引起退化的因素，建立相应的数学模型，沿着图像降质的逆过程恢复图像。目前方法：1）估计方法，适用于对图像缺乏已知信息的情况，对退化过程（模糊和噪声）建立模型，进行描述，寻找一种去除或削弱其影响的过程。2）检测方法，适用于对于原始图像已有足够的已知信息，对原始图像建立一个数学模型并根据它对退化图像进行拟合，如，已知图像中仅含有确定大小的圆形物体（星辰、颗粒、细胞等）3)实验法,寻找不同的方法,不断逼近最佳结果图像复原分类图像恢复技术的分类：(1)在给定退化模型条件下，分为无约束和有约束两大类;(2)根据

3、是否需要外界干预，分为自动和交互两大类;(3)根据处理所在域，分为频域和空域两大类。5.1图像退化的原因成象系统的象差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真；由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真；运动模糊，成象传感器与被拍摄景物之间的相对运动，引起所成图像的运动模糊；灰度失真，光学系统或成象传感器本身特性不均匀，造成同样亮度景物成象灰度不同；辐射失真，由于场景能量传输通道中的介质特性如大气湍流效应、大气成分变化引起图像失真；图像在成象、数字化、采集和处理过程中引入的噪声等。5.1退化模型退化图像gx,yH

4、fx,ynx,y图像退化模型f(x,y)表示一幅输入图像g(x,y)是f(x,y)产生的一幅退化图像H表示退化函数n(x,y)表示外加噪声给定g(x,y)，H和n,怎样获得关于原始图像的近似估计？对于线性系统，有Hkf[(,)xykf(,)]xykg(,)xykg(,)xy11221122对于空间不变系统H[(x,y)]h(x,y)综合上两式，对于线性空间不变系统，退化图像为：g(x,y)f(,)h(x,y)ddf(x,y)h(x,y)退化的数学

5、模型利用二维冲激函数，f(x,y)可表示为点源函数的卷积：f(x,y)f(,)(x,y)dd在不考虑噪声的情况下，设g(x,y)为经过退化系统后的图像，则g(x,y)H[f(x,y)]图像退化除了系统本身的影响外，还要受到噪声的影响。一般的噪声都假定为白噪声n(x,y)。g(x,y)f(,)h(x,y)ddn(x,y)f(x,y)h(x,y)n(x,y)G(u,v)F(u,v)H(u,v)N(u,v)由此可见，图像复原实际上就是已知g(x,y)从上

6、式求f(x,y)。进行图像处理关键的问题是寻求降质系统在空间域上的冲激函数。离散模型M1N1ge(x,y)fe(x,y)he(xm,yn)ne(x,y)m0n0把上式写为矩阵形式，[g][H][f][n]计算量：（MN）*（MN）几个典型的退化模型1）小孔衍射造成的图像退化2）目标相对运动造成的图像模糊（仅考虑匀速直线运动）x(t)y(t)设图像f(x,y)有一个平面运动，令0和0分别为在x和y方向上运动的变化分量，t表示运动时间。记录介质的总曝光量是在快门打开到关闭这段时间的积分。则模糊后的图像为：Tg(x,

7、y)f[xx(t),yy(t)]dt0005.2只存在噪声的复原：空间域滤波定义：空间域滤波复原即是在已知噪声模型的基础上，对噪声的空域滤波噪声模型数字图像的噪声主要来源于图像的获取和传输过程图像获取的数字化过程，如图像传感器的质量和环境条件图像传输过程中传输信道的噪声干扰，如通过无线网络传输的图像会受到光或其它大气因素的干扰高斯噪声定义：1(z)2/22p(z)e2均匀分布噪声定义：1azbp(z)ba0其它脉冲噪声（椒盐噪声）定义Pzaap(z)Pbzb0其它示例(a

8、)原图(b)高斯噪声图示例(c)均匀分布噪声(d)椒盐噪声噪声图像复原：均值滤波采用均值滤波模板对图像噪声进行滤除均值滤波-类型算术均值滤波器：1f(x,y)g(s,t)mn(s,t)S几何均值滤波器1