數(shù)字圖像處理第五章圖像復(fù)原2

數(shù)字圖像處理沈煥鋒（shenhf@）武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院第五章圖像復(fù)原章節(jié)構(gòu)成5.1基本概念4.2噪聲模型4.3模糊模型4.4頻率域復(fù)原4.5空間域復(fù)原5.1基本概念退化：在圖像的獲取、傳輸過程中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)等方面的原因，不可避免地造成圖像質(zhì)量的下降。圖像復(fù)原：建立系統(tǒng)退化模型：在研究圖像退化原因的基礎(chǔ)上，以退化圖像為依據(jù)，運(yùn)用某些先驗知識，建立系統(tǒng)退化的數(shù)學(xué)模型。然后再將劣化了的圖像以最大的保真度恢復(fù)圖像。5.1基本概念高質(zhì)量圖像退化了的圖像復(fù)原的圖像圖像退化圖像復(fù)原因果關(guān)系研究退化模型5.1基本概念

圖像增強(qiáng)和圖像復(fù)原是相交叉的領(lǐng)域，但圖像增強(qiáng)主要是一個主觀、探索性的過程，為了人的視覺系統(tǒng)的生理接受特點而設(shè)計一種改善影像的方法；而圖像復(fù)原大部分過程是一個客觀過程，試圖利用退化現(xiàn)象的某種先驗知識來重建或復(fù)原被退化的影像，即復(fù)原或重建技術(shù)把退化模型化，并且采用相反的過程進(jìn)行處理。5.2噪聲模型椒鹽（脈沖）噪聲5.2噪聲模型均勻噪聲5.2噪聲模型高斯噪聲瑞利噪聲5.2噪聲模型伽馬噪聲指數(shù)噪聲5.3模糊模型傳感器（離焦）、大氣模糊、運(yùn)動模糊5.3模糊模型運(yùn)動模糊大氣離焦5.4頻率復(fù)原法退化函數(shù)H復(fù)原濾波+n(x,y)pf(x,y)g(x,y)f(x,y)關(guān)于h和n的知識越多，所得到的pf就越接近f逆濾波不考慮噪聲，從退化模型可得：考慮噪聲項：已知退化圖像和退化系統(tǒng)的傳遞函數(shù)，就可以復(fù)原出原始圖像。逆濾波的基本步驟對退化圖像g(x,y)進(jìn)行二維傅立葉變換，得到G(u,v)。計算系統(tǒng)沖激響應(yīng)h(x,y)的二維傅立葉變換，求得H(u,v)；計算F(u,v)；計算F(u,v)的傅立葉反變換，求得f(x,y)。逆濾波逆濾波改進(jìn)當(dāng)時：會引起很大誤差H(x,y)的幅值隨著u，v離原點的距離的增加而迅速下降，而噪聲的幅值變化則較平緩。則令：逆濾波維納濾波改進(jìn)逆濾波復(fù)原法：消除ω的調(diào)整工作。維納濾波器：Pn為噪聲的功率譜，Pf原圖像的功率譜H(u,v)=0或幅值很小時，不會引起大誤差；當(dāng)Pn(u,v)=0時，變?yōu)槟鏋V波復(fù)原法；當(dāng)Pf(u,v)=0時，F(xiàn)(u,v)=0對退化圖像g(x,y)進(jìn)行二維離散傅立葉變換，得到G(u,v);計算系統(tǒng)沖激響應(yīng)h(x,y)的二維傅立葉變換，求得H(u,v)；估計噪聲的功率譜Pn和輸入圖像的功率譜Pf；計算F(u,v)；計算F(u,v)的傅立葉反變換，求得f(x,y)。維納濾波5.5空間域復(fù)原法無約束復(fù)原法有約束復(fù)原法無約束復(fù)原法由退化模型可得：希望找到一個pf，使得噪聲項最小得到：即最小化有約束復(fù)原法無約束復(fù)原法基礎(chǔ)上附加一定的約束條件若Q為單位矩陣、拉普拉斯算子等得到：作業(yè)一幅圖像大小100*100，假設(shè)傳感器受到的