图像复原基本原理课件.ppt

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1、图像复原--Imagerestoration模糊?退化!6.1图像退化原因与复原技术分类图像质量的退化（degradation）由于射线辐射、大气湍流等造成的照片畸变A/D过程会损失部分细节，造成图像质量下降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相机与景物之间的相对运动产生的运动模糊底片感光、图像显示时会造成记录显示失真成像系统的像差、非线性畸变、有限带宽携带遥感仪器的飞机或卫星运动的不稳定，以及地球自转等因素引起的照片几何失真图像复原又叫图像恢复，是指在研究图像退化原因的基础上，以退化图像为依据，根据一定的先验知识，建立一个

2、退化模型，然后用相反的运算，恢复原始的景物图像图像复原对已知的退化图像进行分析，估计出最接近原图像的结果，是一个信号的求逆过程图像复原要明确规定质量准则衡量接近原始景物图像的程度图像复原的关键-----复原模型可以用连续数学或离散数学处理复原模型必须根据导致图像退化的数学模型来对退化图像进行处理，具体可通过在空间域卷积或在频域相乘实现传统的复原方法基于平稳图像、线性空间不变的退化系统、图像和噪声统计特性的先验知识已知等条件下进行讨论现代的复原方法适合于非平稳图像（如卡尔曼滤波），采用非线性方法（如神经网络），在信号与噪声的先验知识未知（如盲图

3、像复原）等前提下开展工作图像复原与图像增强的关系联系都可以改善输入图像的视觉质量区别图像增强（主观）为了视觉系统的生理接受特点而设计的一种改善方法目的：得到较好的视觉效果图像复原（客观）图像自身在某种情况下会退化，致使图像品质下降目的：将退化过程用模型描述，并采用相反过程处理，以恢复原始图像图像增强图像复原对一幅已经退化的图像，通常的做法是先做图像复原，再进行图像的增强处理退化模型退化过程通常可以被模型化为一个退化函数和一个噪声退化系统图像复原的过程图像复原的目的是利用逆求解方法恢复退化/失真的图像根据g(x,y)，获得关于f(x,y)的最佳

4、估计f(x,y)与图像增强的区别图像恢复需要利用已知或可以估计出的退化模型:先验知识(prioriknowledge)Originalcontentandquality≠Goodlookingˆ“最佳估计”而非“真实估计”由于存在可能导致图像复原的病态性最佳估计问题不一定有解由于图像复原中可能遇到奇异问题逆问题可能存在多个解图像恢复：根据g(x,y)，获得关于原图像的近似估计f(x,y)恢复的方法：如果我们所知道的退化函数H和噪声n的信息愈多，我们就能尽可能准确地估计原始输入图像如果退化函数H是线性、空间位移不变性系统空域中的退化图像g(x,

5、y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)频域中的表示G(u,v)=H(u,v)F(u,v)+N(u,v)ˆ图像复原的分类按照退化模型无约束：仅将图像看做一个数字矩阵，从数学角度处理有约束：还考虑图像的物理约束按照是否需要用户干预自动式交互式按照处理所在的域空间域恢复频率域恢复噪声模型噪声：主要源自图像的获取的传输过程噪声的描述：Probabilitydensityfunctions(PDF)噪声模型：通常由噪声的物理来源特性决定高斯噪声：源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声。瑞利分布：特征化噪声。指数分布、伽马分布：激光成

6、像。脉冲噪声（椒盐噪声）：错误的开关操作。均匀分布：常作为模拟随机数产生器的基础，实践中较少高斯噪声瑞利噪声伽马噪声指数噪声均匀噪声脉冲噪声A=zeros(120,120);fori=21:100forj=21:100A(i,j)=127;endendfori=41:80forj=41:80A(i,j)=255;endendA=uint8(A);figure;subplot(241);imshow(A,[]);subplot(245);hist(double(A),10);B=imnoise(A,'gaussian',0,0.05);subp

7、lot(242);imshow(B,[]);subplot(246);hist(double(B),10);C=imnoise(A,'speckle',0.05);subplot(243);imshow(C,[]);subplot(247);hist(double(C),10);D=imnoise(A,'salt&pepper',0.05);subplot(244);imshow(D,[]);subplot(248);hist(double(D),10);样本噪声图像和它们的直方图空域滤波复原均值滤波器序列统计滤波器自适应中值滤波器频域滤波复

8、原带阻滤波器带通滤波器陷波滤波器均值滤波器算术均值算术均值与几何均值滤波器适合处理高斯或均匀等随机噪声几何均值谐波均值逆谐波均值谐波均值适合处理脉冲噪声，对于“盐”