数字图像处理第5章ppt课件.ppt

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1、◆5.1退化模型◆5.2常见退化函数模型及辨识方法（不讲）◆5.3图像的无约束恢复◆5.4图像的有约束最小二乘恢复第五章图像恢复◘基本概念降质举例：宇航、卫星、航空测绘、遥感、天文学中所得照片，由于大气湍流，光学系统的相差及摄像机与物体之间的相对运动等，会使图像降质。退化图像：由于各种原因，使得原清晰图像变模糊，或者原图像没有达到应有的质量而形成的降质图像。图像恢复（复原）：使退化图像恢复本来面目。图像恢复过程及其关键：根据图像降质过程的某些先验知识，建立“退化（降质）模型”，运用和退化相反的过程，将退化图像恢复。图像恢复准则：要用某一客观标准来度量

2、，则为某种准则下的最优估计。概述（c）（d）（e）（f）（a）、（c）和（e）分别为原图像、线性运动模糊图像和散焦模糊图像；（b）、（d）和（f）分别为相应的频率幅度图。散焦退化示例（a）（b）概述概述◘图像恢复与图像增强的异同点相同点：图像增强与图像恢复都是改善给定图像的质量。不同点：（1）图像恢复是利用退化过程的先验知识，来建立图像的退化模型，再采用与退化相反的过程来恢复图像，而图像增强一般无需对图像降质过程建立模型。（2）图像恢复是针对图像整体，以改善图像的整体质量。而图像增强是针对图像的局部，以改善图像的局部特性，如图像的平滑和锐化。（3）图

3、像恢复主要是利用图像退化过程来恢复图像的本来面目，它是一个客观过程，最终的结果必须要有一个客观的评价准则。而图像增强主要是用各种技术来改善图像的视觉效果，以适应人的心理、生理需要，而不考虑处理后图像是否与原图像相符，也就很少涉及统一的客观评价准则。图像退化的一般模型图像的退化过程一般都看作是噪声的污染过程，而且假定噪声是加性白噪声，这时退化后的图像为可理解为综合所有退化因素的函数。此时图像的退化模型如图5.1.1所示。5.1退化模型f(x,y)H[](x,y)g(x,y)图5.1.1图像退化的一般模型实际的成像系统在一定条件下可以近似地看作是线性移不

4、变系统，所以图像恢复过程中往往使用线性移不变的系统模型。离散退化模型对图像及其点扩散函数进行均匀采样就可以得到离散退化模型，由于退化过程是卷积过程，线性卷积后点数变长，为了方便计算，需要将各函数进行延拓，具体如下所示：5.1退化模型所以线性时不变系统的离散退化模型为：该退化模型也称为变形退化模型，见图5.1.3所示，其中表示循环卷积。5.1退化模型图5.1.3离散退化模型还可以用矩阵描述其中，f、g和表示MN×1维的列向量，分别是由M×N维的矩阵、和的各行堆积而成，如下所示：5.1退化模型H为MN*MN的矩阵，对于线性移不变系统具有如下特殊结构：可以

5、看出H是一个分块循环矩阵，而其中Hi也是右移循环阵。这是由于在卷积时利用了矩阵的周期延拓性。5.1退化模型循环矩阵H的对角化根据Hunt的结果，可以对H进行对角化，即W是一个大小为MN×MN维的矩阵，由M×M个大小为N×N的子块构成：5.1退化模型从而D是一个对角矩阵由以上各式并结合：5.1退化模型式中表示对取整，kmodN表示对N除k取余数。若，和分别是，和的二维傅立叶变换。则有这样整个的求解过程就得到了简化。如果系统是线性移不变的，在空间域中建立的退化模型可通过分块循环矩阵对角化导出频域中的恢复滤波器，将庞大的空域运算转化为相对较少的频域运算。上

6、式对应我们即将讨论的频域退化模型。5.1退化模型频域退化模型相对于空域退化模型，在频域可利用DFT的快速算法FFT计算，以加速求解。5.1退化模型图5.1.4图像恢复的最终结果是要获取未退化图像的最佳估计，而这种最佳估计是建立在某种客观准则下的。无约束复原由退化模型，可得噪声为在对噪声项没有先验知识的情况下，寻找1个f的估计，使得在最小均方误差准则下最接近于g，即需要使的范数最小，也就是使下式达到最小：5.3图像的无约束恢复-反向滤波法即目标函数为：由极值条件：求出：在M=N的情况下，假设H-1存在，则上式变为：就是无约束情况下的图像恢复结果。反向滤

7、波法1.反向滤波法由无约束复原法，得：对[.]中各元素进行DFT（FFT），即则上式变为（其中）由于上式是（正向）滤波公式的逆（反）过程，故此法称为反（逆）向滤波法。5.3图像的无约束恢复-反向滤波法则恢复后的图像为：2.逆滤波法的特点将频域退化模型代入逆滤波器，有上式包含了我们希望得到的F(u,v)，但同时又加上一项由噪声带来的项N(u,v)/H(u,v)，当H(u,v)为0或较小时，该项具有噪声放大作用，有时会造成恢复出的图像面目全非,使用时要特别注意。5.3图像的无约束恢复-反向滤波法使用逆滤波时的注意事项：（1）在H(u,v)=0的点不做计算

8、。此时的反向滤波器为:（2）当H(u,v)非常小时，N(u,v)/H(u,v)对复原结果起主导作用，而多数实