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1、数字图像处理第六次作业姓名：班级：学号：提交日期：2015年4月27日1、在测试图像上产生高斯噪声lena图-需能指定均值和方差；并用滤波器（自选）恢复图像；（1）问题分析：图像退化模型：图像退化过程被建模为一个退化函数和一个加性噪声项，对一幅输入图像f(x,y)进行处理，产生一副退化后的图像g(x,y)。给定g(x,y)和关于退化函数H的一些知识以及关于加性噪声项η(x,y)的一些知识后，图像复原的目的就是获得原始图像的一个估计。如果H是一个线性的、位置不变的过程，那么空间域中的退化图像可由下式给出：g(x,y)
2、=h(x,y)★f(x,y)+η(x,y)其中，h(x,y)是退化函数的空间表示；符号’★”表示空间卷积.等价的频率域表示：G(u,v)=H(u,v)F(u,v)+N(u,v)高斯噪声：所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。一个高斯随机变量z的PDF可表示为：P（z）=其中z代表灰度，u是z的均值，是z的标准差。高斯噪声的灰度值多集中在均值附近。算术均值滤波器：令Sxy表示中心在点(x,y)处，大小为m×n的矩形子图像窗口的一组坐标。算术均值滤波器在Sxy定义的区域中计算被污染的图像
3、g(x,y)的平均值。在点(x,y)处复原图像的值：这个操作可以使用大小为m×n的一个空间滤波器来实现，其所有系数均为其值的1/mn。均值滤波器平滑一幅图像中的局部变化，虽然模糊了结果，但降低了噪声。中值滤波器：统计排序滤波器是空间域滤波器，空间滤波器的响应是基于由该滤波器包围的图像区域中的像素值的排序。中值滤波器使用一个像素邻域中灰度级的中值来替代该像素值，即：编程思路：首先利用imnoise函数给图像添加高斯噪声，之后分别利用算术平均值滤波器和中值滤波器进行滤波并观察效果。（1）MATLAB函数：g=imnoi
4、se(f,type,parameters)函数功能：使用函数imnoise来用噪声污染一幅图像、调用格式：J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)参数Type对应的噪声类型如下：'gaussian'高斯白噪声'localvar'0均值白噪声'poisson'泊松噪声'salt&pepper'盐椒噪声'speckle'乘性噪声（3）处理结果：1）添加高斯噪声lena.bmp原始图像lena添加高斯噪声（u=0，s^2=0.01）lena添加高斯噪声（u=0，s^2=0
5、.05）lena添加高斯噪声（u=0，s^2=0.1）lena添加高斯噪声（u=0.1，s^2=0.01）lena添加高斯噪声（u=0.5，s^2=0.01）2）图像恢复（选取被均值为0，方差为0.01的高斯噪声污染的图像为例）利用算术均值滤波器恢复图像(5x5模板)lena添加高斯噪声（u=0，s^2=0.01）算术均值滤波的结果利用中值滤波器恢复图像(5x5模板)lena添加高斯噪声（u=0，s^2=0.01）中值滤波的结果（4）结果分析及总结：①首先通过imnoise函数分别产生了被不同均值和方差的高斯噪声污
6、染的图像。当高斯噪声均值不变为0时，随着方差增加，图像噪声越严重；当高斯噪声方差不变时，均值会影响到整个图像的灰度值，使整个图像变亮。与理论上均值和方差对图像的影响一致。②分别使用算术均值滤波器和中值滤波器对加噪图像进行恢复。两种方法在一定程度上都可以降低噪声。算术均值滤波器降低噪声的同时也模糊了图像。2、推导维纳滤波器并实现下边要求；(a)实现模糊滤波器如方程Eq.(5.6-11).(b)模糊lena图像：45度方向，T=1；(c)再模糊的lena图像中增加高斯噪声，均值=0，方差=10pixels以产生模糊图像
7、；(d)分别利用方程Eq.(5.8-6)和(5.9-4)，恢复图像。（1）问题分析：1）维纳滤波器的推导：图像的退化模型为：（1）其中，s(n1,n2)为原始图像，b(n1,n2)为退化函数，w(n1,n2)为噪声函数，x(n1,n2)为退化的图像。并假设s与w不相关，w为0均值的平稳随机过程。图像的复原模型为：（2）其中，为恢复的图像，为恢复滤波器。误差度量为：（3）基于正交性原理，若要求误差最小，则必有下式成立：（4）将（3）式带入（4）式有：（5）即（6）换元得：（7）等式两端同时取傅里叶变换得：（8）即（9
8、）公式（8）中（10）公式（10）两端同时取傅里叶变换得：（11）公式（8）中（12）公式（12）两端同时取傅里叶变换：（13）将（11）式和（13）式带入（8）式得（14）将符号化成与书中一致的表示（15）故表达式由下式给出（16）2）约束最小二乘方滤波对于约束最小二乘方滤波，期望是找一个最小准则函数C，定义如下：（17）其约束为（18）其中，是欧几里得向
