数字图像处理~图像复原.ppt

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1、图像恢复(ImageRestoration)本节课我们将学习图像复原技术图像退化图像退化与数学模型图像复原技术噪声模型空域滤波复原频域滤波复原图像恢复:ImageRestoration也称图像复原，图像处理中的一大类技术图像恢复vs.图像增强相同之处：改进输入图像的视觉质量不同之处：图像增强借助人的视觉系统特性，以取得较好的视觉结果（不考虑退化原因）图像恢复根据相应的退化模型和知识重建或恢复原始的图像（考虑退化原因）图像退化图像退化：图像在形成、记录、处理和传输过程中，由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法的不完善，从而导致的图像质量下

2、降图像复原就是对退化的图像进行处理，试图恢复损坏的图像，还原真面目确定损坏过程，并尝试其逆过程进行复原类似于图像增强，但更加客观图像退化典型表现：图像模糊、失真、有噪声原因：透镜像差/色差：光学系统本身聚焦不准（失焦，限制了图像锐度）模糊（限制频谱宽度）：图像采集过程中产生噪声（是一个统计过程）抖动（机械、电子）复原方法：根据不同的退化模型，处理技巧和估计准则，导出各种不同的恢复方法(a)规则图案变形，胶片冲洗时易发生(b)边缘模糊，光学系统中的孔径衍生产生退化(c)运动模糊，或在拍摄过程中相机发生振动(d)随机噪声的叠加四种类型的退化模糊

3、:采集过程中产生的退化被称为模糊,它对目标的频谱有限制作用,也就是高频分量得到抑制或消除的过程.模糊一般是一个确定的过程,在多数情况下，人们有一个足够准确的数学模型来描述它.噪声(Noise)最常见的退化因素之一图像中不希望有的部分，图像中不需要的部分如：（1）无线电中的静电干扰，道路上的喧闹声（2）电视上的雪花对信号来说，噪声是一种外部干扰。但噪声本身也是一种信号（携带了噪声源的信息）常见噪声热噪声：与物体的绝对温度有关。也称：白噪声（频率覆盖整个频谱）高斯噪声（幅度符合高斯分布）闪烁噪声：电流运动产生。具有反比于频率（1/f）的频谱也称

4、粉色噪声（在对数频率间隔内有相同的能量）发射噪声：高斯分布（电子运动的随机性）基本思路高质量图像退化了的图像复原的图像图像退化图像复原因果关系研究退化模型图像恢复方法分类策略：自动和交互处理所在域：频域和空域从广义的角度上来看：几何失真（退化）校正（恢复）图像退化与数学模型通常将退化原因作为线性系统退化的一个因素，从而建立系统退化模型来近似描述图像函数的退化。一幅清晰的图像f(x,y)由于通过一个系统H以及引进了加性噪声n(x,y)而退化为一幅图像g(x,y)退化系统H的性质(1)线性：(2)相加性（k1=k2=1）：(3)一致性（f2(x

5、,y)=0）：(4)位置（空间）不变性：图像退化与数学模型可以表示为线性位移不变系统的退化模型：不考虑加性噪声：g(x，y)=f(x，y)*h(x，y)考虑加性噪声：g(x，y)=f(x，y)*h(x，y)+n(x，y)卷积等同于频域内乘积：G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v)使用线性位移不变系统的原因很多退化都可以用线性位移不变模型来近似，可以借助数学工具求解图像复原问题当退化不太严重时，一般有较好的复原结果尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍地反映图像复原问题的本质，但求解困难。图像复原技术图像复原技术：退化函

6、数估计：图像观察估计法模型估计法图像去噪：可以使用空间域或频率域滤波器实现图像观察估计法给定一幅退化图像，但没有退化函数H的知识，那么估计该函数的方法之一就是收集图像自身的信息：寻找简单结构的子图像寻找受噪声影响小的子图像构造一个估计图像，它和观察的子图像有相同大小和特性表示观察子图像，表示构造的子图像和为对应的傅立叶变换假设空间不变的，由推导出完全函数模型估计法建立退化模型,模型要把引起退化的环境因素考虑在内例如退化模型就是基于大气湍流的物理特性而提出来的,其中k为常数,与湍流特性相关另外也可以从基本原理开始推导出退化模型.如匀速直线运动

7、造成的模糊就可以运用数学推导出其退化函数噪声和图像数字图像中的噪声源来自于图像获取（将连续转为数字）以及传输过程图像传感器会受到环境的干扰图像在传输过程中会受到的干扰噪声模型对于图像中的噪声项η(x,y)有多种不同模型：高斯（Gaussian）噪声瑞利（Rayleigh）噪声伽马（爱尔兰）噪声指数（Exponential）噪声均匀（Uniform）噪声脉冲（椒盐）噪声GaussianRayleighErlangExponentialUniformImpulse高斯噪声高斯随机变量z的概率密度函数（PDF）由下式给出其中，z表示灰度值，表示z

8、的平均值或期望值，表示标准差。标准差的平方，称为z的方差。高斯函数的曲线如图所示。服从上式的分布时，其值有70%落在范围之内，且有95%落在范围落在内。瑞利噪声瑞利噪声的