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1、数字图像处理/DigitalImageProcessing基于几何失真的图像复原技术及Wiener滤波器的应用BY732014/5目录/contents1典型的几何失真2几何失真校正原理3Matlab实现几何失真校正4维纳滤波及应用典型的几何失真什么是几何失真？典型的几何失真系统几何失真非系统几何失真什么是几何失真？图像获取成像系统的非线性飞行器的姿态变化比例失调，或者扭曲典型的几何失真几何失真系统失真非系统失真光学系统、电子扫描系统失真而引起的斜视畸变、枕行、桶形畸变等.飞行器的姿态、高度和速度
2、变化引起的不稳定与不可预测的几何失真.典型的系统几何失真(a)原图像(b)梯形图像(c)枕形图像(c)桶形图像典型的非系统失真图(a)地球自转(c)速度变化(d)偏航(b)流动几何失真校正原理几何校正灰度插值通过几何变换来校正失真图像中各像素位置，以重新得到像素间原来的空间关系，以及原来的灰度值关系。Step1：几何校正，即图像空间坐标的变换；Step2：灰度校正，重新确定校正空间各像素点的取值。·几何失真校正12概念方法yxyxaa’bcdd’c’b’校正图像失真图像几何校正按照一幅标准图像f(
3、x,y)或一组基准点去校正另一幅几何失真图像g(x’,y’)。（x,y）（x’,y’）空间变换灰度赋值灰度校正一般校正后的图像某些像素点可能分布不均，不会恰好落在坐标点上，因此常采用内插法来求得这些像素点的灰度值。（x,y）（x’,y’）空间变换灰度赋值x’,y’的最近邻ACDEFB灰度插值的常用方法123最近邻插值/nearest双线性插值/bilinear双三次插值/bicubicMatlab实现几何失真校正几何失真算法连接点法图像配准复原Matlab图像校正Matlab提供了一组函数用于几何
4、失真图像的校正，包括空间变换、灰度差值和连接点选择。123空间变换tform=maketform(transform_type,transform_parameters)灰度插值连接点选择g=imtransform(f,tform,interp)cpselect(g,f)几何失真算法f=imread('C:UsersAdministratorDesktopvshen.jpg');figure(1);imshow(f);basepoints=[1100;1150;5121;1512;512
5、512];inputpoints=[11;1512;5121;1512;512512];tform=cp2tform(inputpoints,basepoints,'projective');gp=imtransform(f,tform,'XData',[1512],'YData',[1512]);figure(2);imshow(gp)连接点法图像配准复原对比原图，基本对无损图像完成修复f=imread('C:UsersAdministratorDesktopvshen.jpg');f
6、igure(1);imshow(f);g=imread('C:UsersAdministratorDesktopvshen5.jpg');figure(2);imshow(g);cpselect(g,f);Variableshavebeencreatedinthecurrentworkspace.>>tform=cp2tform(input_points,base_points,'projective');gp=imtransform(g,tform,'XData',[1512],'YD
7、ata',[1512]);figure(3);imshow(gp);维纳滤波/Wienerfiltering维纳滤波的Matlab实现维纳滤波的应用维纳滤波1.概念：维纳滤波是一种综合了退化函数和噪声统计特性两个方面进行复原处理的一种图像复原方法。2.特点：维纳滤波需要知道原图像和噪声的功率谱，但是一般这些不知道，用常数K表示。维纳滤波在deconvwnr中实现的三种调用格式：Fr=deconvwnr(g,PSF)假设信噪功率比为零，相当于直接逆滤波fr=deconvwnr(g,PSF,NSR);
8、假设信噪功率比为已知fr=deconvwnr(g,PSF,NCORR,ICORR)假设噪声和未退化图像的自相关函数NCORR和ICORR是已知的维纳滤波的Matlab实现原图运动模糊叠加高斯噪声图运动模糊图维纳滤波的应用A=imread('C:UsersAdministratorDesktopvshen.jpg');imshow(A);LEN=40;THETA=45;PSF=fspecial('motion',LEN,THETA);MF=imfilter(A,PSF,'c
