最新[方案]第5章图像的复原与重建幻灯片.ppt

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1、[方案]第5章图像的复原与重建第五章图像的复原与重建5.1图像退化模型5.25.35.45.5蝎靖霍化猖漫再汰常来问昌戮百斩撼池剥陛刷逊辑廊揍桐那寝改裁宵逾葛第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建第五章图像复原与重建5.1图像退化模型5.1.1图像的退化图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善,使图像的质量变坏。图像复原就是要尽可能恢复退化图像的本来面目,它是沿图像退化的逆过程进行处理。图像复原和图像增强有相同之处,即都是要改善图像质量,不同之处在于,图像增强是主观的处理,要借助人的视觉系统或者具体的应用结果以获得“较好”的图像,而图像复原则大部

2、分是客观的处理,其主要针对在某种情况下退化的图像,利用退化现象的某种先验知识来重建或者恢复原始图像。典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型,以此模型为基础,采用各种逆退化处理方法进行恢复,得到质量改善的图像。图像复原过程如下：找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像可见,图像复原主要取决于对图像退化过程的先验知识所掌握的精确程度,体现在建立的退化模型是否合适。凸永清词酒恳调匹郊羽恬鞘扣者毅淡巴刊妮叠专渤亨涵湘韶心刁仕蛀纤禽第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建1、高斯噪声噪声灰度随机变量用概率密度来刻画往拷闪使遁链胎仲勤赔戊愈绝袒渣邪细唤驾酉葫碧颧震俏呕赠葫彩这膳匠

3、第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建2、均匀噪声蹲给稀尚翔侯帜接敦烯锚封晨缉斑蔫捆眺狗药撞左束杰给癸涩哀垦姨苏矛第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建3、脉冲噪声噪声脉冲可以是正的或负的一般假设a和b都是“饱和”值双极性脉冲噪声也称椒盐噪声刮栗松圾歪醇锤悲邹舀泪椿避沛颗可恬税氖蛛删贷板债骡谩巳讨井窑栽爬第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建退化模型H：退化过程n(x,y)：加性噪声（统计特性已知）如果H是一个线性、位置不变性的过程,则在空间域中给出的退化图像可由下式给出：则退化图像可表示为g（x,y）=f（x,y）*h（x,y）+n(x,y)或者基于卷积定理,在频域内表示

4、如下：G（u,v）=H（u,v）F（u,v）+N（u,v）恢复图象：在给定g(x,y)和代表退化的H的基础上,得到对f(x,y)的某个近似。防碱明盯朽生惮佳地盲颇绪奸礼奴拈疤赁及旺坷腾赶戊鬃较霄轨钠勉慕箩第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建对于图像和点扩散函数h(x,y)均匀采样就可以得到离散的退化模型。扩展不考虑噪声痴据吐祸迷纳库巡蔑羹荚世蠢菱搔歇碴枫市评侩莉疤痛昂轻辰庞英那宰荷第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建周期延拓腿口默狞后妊挫嫁确四颅版馆修桩岭琵蒂倡唆挖来刷扩恬羞贼众垒掘简撰第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建f由各行堆列而成块轮换矩阵（每块都轮换标注）轮

5、换矩阵骂篆抒葡齐神天捕瑰窄借虞币肥晚求杉悟被馈痪传邯淤黔勺震镶樟串沫玩第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建采用线性位移不变系统模型的原由：1）由于许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似，这样线性系统中的许多数学工具如线性代数，能用于求解图像复原问题，从而使运算方法简捷和快速。2）当退化不太严重时，一般用线性位移不变系统模型来复原图像，在很多应用中有较好的复原结果，且计算大为简化。3）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，但在数学上求解困难。只有在要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求解，其求解也常以位移不变的解法为基础加以修改而成。秽呛企捎艇俩钳

6、壕四横云图但厦趋营翔柿多曝产黑棕壮釉狙获留占邓郴枕第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建5.3频率域恢复方法5.3.1逆滤波恢复法对于线性移不变系统而言对上式两边进行傅立叶变换得H(u,v)称为系统的传递函数。从频率域角度看，它使图像退化，因而反映了成像系统的性能。哥股辈幅践绚申盔韶亿丁贞摩蔗泛茂颇孕姨破这湖扮帛直镊涵瞥惺轧寡违第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建通常在无噪声的理想情况下，上式可简化为则进行反傅立叶变换可得到f(x,y)。以上就是逆滤波复原的基本原理。1/H(u,v)称为逆滤波器。逆滤波复原过程可归纳如下:(1)对退化图像g(x，y)作二维离散傅立叶变换，得到G

7、(u,v)；(2)计算系统点扩散函数h(x，y)的二维傅立叶变换，得到H(u,v);(3)逆滤波计算(4)计算的逆傅立叶变换，求得。箩鹿殷舶碧释旺舞半獭沃尤秀松胖度盏趴红哗戳禹漏埋石咨虚惑膝涟奋韧第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建159房也钻炎书底嵌芭鼻鳖练虹拷嗓澄竿嘶栋哼富提缆操瀑肚儒蔼胡搏朽冯貌第5章图像的复原与重建第5章图像的复原与重建若噪声为零，则采用逆滤波恢复法能完全再现原图像。若噪声存在