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时间:2020-02-01
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1、一、图像复原概念二、图像退化原因三、图像退化模型四、无约束复原五、有约束复原第5章图像复原1图像退化: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,使图像的质量下降。图像复原:将图像退化的过程模型化,并采取相反的过程得到原图像。一、图像复原概念2携带遥感仪器的飞机或卫星运动不稳定,引起照片的几何失真;拍摄时,相机与景物之间的相对运动产生的运动模糊;镜头聚焦不准产生的散焦模糊;成像系统中始终存在的噪声干扰。二、图像退化原因3二、图像退化原因4二、图像退化原因5通用图像退化模型:三、图像退化模型图像复原处理的关键是建立退化模型;1.退化
2、模型6图像退化及复原模型:h(x,y)——成像系统的冲激响应或点扩散函数;p(x,y)——恢复系统的冲激响应。三、图像退化模型7☆对f(x)和h(x)进行周期延拓:1-D情况2.向量空间表示三、图像退化模型8☆用矩阵形式表述,退化模型可写为下面形式:☆可得到离散卷积退化模型:三、图像退化模型9根据周期性三、图像退化模型10☆数字图像f(x,y)以及点扩散函数h(x,y)周期延拓:2-D情况三、图像退化模型11☆由此得到二维退化模型卷积形式:三、图像退化模型12☆如果考虑噪声,上式可写为:三、图像退化模型13☆用矩阵表示:三、图像退化模型14☆其中,每个Hj
3、都是一个N×N矩阵,由延拓函数he(x,y)第j行而来:Hj是一个循环矩阵,H是分块循环矩阵。三、图像退化模型15四、无约束复原在对噪声没有任何先验知识的情况下,则希望找到一个使准则函数16四、无约束复原准则函数:求极值:傅里叶变换:——逆滤波17逆滤波对于图像退化模型:g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y)两边取傅里叶变换:G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v)☆无噪声的情况四、无约束复原☆有噪声的情况18☆一种常见的方法是取M(u,v)为如下表达式:w0的选取原则是将H(u,v)为零的点除去。四、无约束复原19举例改进的逆
4、滤波器1缺点:恢复后图像的振铃效应较明显。四、无约束复原20☆另一种改进的方法是四、无约束复原21举例改进的逆滤波器2四、无约束复原恢复后图像的振铃效应有所减轻。22五、有约束复原约束表示为:选取的线性算子Q,有约束复原问题可看成是使得的函数,服从约束条件的最小化问题。准则函数23求对的极小值:有约束复原公式其中s=1/l五、有约束复原24维纳滤波五、有约束复原维纳滤波复原公式取☆若s=1,为维纳滤波器;☆若s为变量,为参数维纳滤波器;☆当无噪声时,维纳滤波器退化为理想逆滤波器。25K——预先设定的常数五、有约束复原☆由于Sf(u,v)和Sn(u,v)统计
5、量的获得是非常困难的,因此维纳滤波复原公式可近似处理为26举例逆滤波和维纳滤波比较fuyuan1.m27
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