数字图像处理_第五章_图像复原.ppt

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1、Chapter5ImageRestoration目的:改善图像,是客观过程,利用某种光验知识,重建原图像而图像增强是一个主观过程。那么如何来评价图像复原的效果呢?往往是建立一个最质准则,具体实施复原时,有些方法适于在空域进行,有些适合于在频域进行。事实上,造成图像质量退化的因素很多,如传感器,数字转化等,但本章只是就给出的一幅退化图像来考虑复原。Chapter5ImageRestoration5.1图像退化/复原过程如果系统H是线性,移不变的过程,则空域中给出的退化图像:Chapter5ImageRestoration5.2噪声模型数字图像的噪声主要来源于图像获取和传输

2、过程。5.2.1噪声的空间和频率特性几个概念和要讨论的问题:相关性:噪声是否与图像相关频率特性:噪声在傅立叶域的频率内容白噪声:谱为常量本章假设:噪声独立于空间坐标,并与图像本身无关联。Chapter5ImageRestoration5.2噪声模型5.2.2一些重要噪声的概率密度函数利用噪声分量统计特性来定义,即:以概率密度函数(PDF)表示:高斯噪声(亦正态噪声)曲线见右图示:Chapter5ImageRestoration5.2噪声模型Chapter5ImageRestoration5.2噪声模型高斯噪声→电子电路,低照度指数→激光成像各种噪声图像及其直方图见下页图

3、所示:Chapter5ImageRestoration5.2噪声模型5.2.2一些重要噪声的概率密度函数各种噪声图像及其直方图Chapter5ImageRestoration5.2噪声模型5.2.2一些重要噪声的概率密度函数各种噪声图像及其直方图Chapter5ImageRestoration5.2噪声模型5.2.3周期噪声在图像获取中来自于电力或机电干扰而产生是空间依赖型噪声,如右图a所示,被不同频率正弦噪声所干扰→一对共轭脉冲,关于周期噪声的详细讨论见5.4节。Chapter5ImageRestoration5.2噪声模型5.2.4噪声参数的估计1、周期性噪声:通过

4、谱来估计2、从传感器的技术说明中可以得到3、成像装量:对固体的光照均匀的灰度极成像4、当仅有Sensor产生的图像可以利用时,从恒定灰度值的一小部分估计PDFChapter5ImageRestoration5.2噪声模型5.2.4噪声参数的估计假设S代代表小带,则:Chapter5ImageRestoration5.3仅存在噪声时的复原仅存在噪声时的复原——空间滤波当图像中的退化仅仅是噪声(产生)的时候则:当仅存在加性噪声时,可选择空间滤波的方法。在3.6节介绍了一些图像增强的滤波器,下面介绍的滤波器性能往往低于3.6节中的。Chapter5ImageRestorati

5、on5.3仅存在噪声时的复原5.3.1均值滤波器Chapter5ImageRestoration5.3仅存在噪声时的复原5.3.1均值滤波器Chapter5ImageRestoration5.3仅存在噪声时的复原5.3.1均值滤波器各滤波器的滤波效果图示:Chapter5ImageRestoration5.3仅存在噪声时的复原5.3.1均值滤波器各滤波器的滤波效果图示:Chapter5ImageRestoration5.3仅存在噪声时的复原5.3.2顺序统计滤波器空间滤波器,其响应基于滤波器所包围的图像区域中像素点的排序。中值滤波器在噪能力好,模糊少,对单极或双极脉冲噪

6、声很有效。最大值和最小值滤波器发现最亮点时有用,可除“胡椒”发现最暗点,可消除“盐”中点滤波器对高斯及均匀噪声效果最好。Chapter5ImageRestoration5.3仅存在噪声时的复原5.3.2顺序统计滤波器修正后的阿尔法均值滤波器去掉内最高灰度值个去掉内最低灰度值个其余个的均值,叫修正的阿尔法均值小组波器。取→算术均值→中值顺序统计滤波器的效果见例5.3。Chapter5ImageRestoration5.3仅存在噪声时的复原5.3.2顺序统计滤波器顺序统计滤波器的效果Chapter5ImageRestoration5.3仅存在噪声时的复原5.3.2顺序统计滤

7、波器顺序统计滤波器的效果Chapter5ImageRestoration5.3仅存在噪声时的复原5.3.2顺序统计滤波器顺序统计滤波器的效果Chapter5ImageRestoration5.3仅存在噪声时的复原5.3.3自适应滤波器到目前为止,我们所讨论的滤波器都是:一但选定了一种滤波器,就不考虑从一点到另一点图像性能(特征)的变化。本节介绍两种滤波器,其行为变化是基于内矩形窗口内的统计特征,叫自适应滤波器,其性能优于前边所有滤波器性能。自适应局部噪声消除滤波器统计度量→均值,方差。方差→平均对比度滤波器作用于局部区域,滤波器在中心化区

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