第七章圖象復(fù)原

第七章圖象復(fù)原第一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四

關(guān)于退化的復(fù)原，一般可采用兩種方法：

1、適用于對圖象缺乏先驗(yàn)知識的情況。此時(shí)可對退化過程（模糊和噪聲）建立模型，進(jìn)行描述，并進(jìn)而尋找一種去除或消弱其影響的過程。由于這種方法試圖估計(jì)圖象被一些特性相對來說為已知的退化過程影響以前的情況，故是一種估計(jì)方法。

2、若對原始圖象有足夠的先驗(yàn)知識，則對原始圖象建立一個數(shù)學(xué)模型并據(jù)此對退化圖象進(jìn)行擬合會更有效。第二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四

在進(jìn)行圖象復(fù)原時(shí)，還有許多其它選擇。

1、可用連續(xù)數(shù)學(xué)，也可用離散數(shù)學(xué)進(jìn)行處理。

2、處理既可在空域，也可在頻域進(jìn)行。 各種圖象的復(fù)原都可歸結(jié)為一種過程，具體地說，就是把退化模型化，并且采用相反的過程進(jìn)行處理，以便恢復(fù)出原圖象。第三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四§7.1退化模型

圖象復(fù)原處理的關(guān)鍵問題在于建立退化模型。第四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四§7.2復(fù)原的代數(shù)方法§7.3逆濾波§7.4最小二乘方濾波§7.5約束去卷積§7.6中值濾波§7.7其它空間復(fù)原校正技術(shù)第五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四第八章數(shù)字圖象與互聯(lián)網(wǎng)8.1基于互聯(lián)網(wǎng)的圖象系統(tǒng)8.2基于內(nèi)容的圖象檢索技術(shù)8.3面向版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印第六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四8.1基于互聯(lián)網(wǎng)的圖象系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)圖象系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)圖象系統(tǒng)的研究方向解決圖象數(shù)據(jù)大與網(wǎng)絡(luò)帶寬窄的問題與信息安全、版權(quán)保護(hù)相關(guān)的圖象問題靜止、活動圖象的存儲與檢索的問題圖象創(chuàng)建圖象管理（Server）圖象訪問（瀏覽器）第七頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四8.2基于內(nèi)容的圖象檢索技術(shù)一、內(nèi)容檢索與內(nèi)容匹配

1、問題的提出當(dāng)數(shù)字圖象數(shù)量很多時(shí)（達(dá)到上千張、甚至上百萬張），如何快速有效地找到需要的數(shù)字圖象是一項(xiàng)富有挑戰(zhàn)性的工作那么，如何利用計(jì)算機(jī)輔助檢索圖象呢？（與文本檢索不同，圖象與圖象之間的比較是一個復(fù)雜的問題）第八頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四 2、傳統(tǒng)的圖象檢索方法通過圖片的元數(shù)據(jù)或標(biāo)引文字進(jìn)行檢索例：圖象元數(shù)據(jù)寬度：210高度：172主題：玻璃瓶與草背景：淡灰內(nèi)容：6個有草的玻璃瓶 3個瓶有紅色液體 3個瓶有透明液體第九頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四標(biāo)引文字的檢索的局限性是：圖片的標(biāo)引文字主要靠人工輸入。對大數(shù)據(jù)量的場合（如Web資源、數(shù)字圖書館等）應(yīng)用困難標(biāo)引文字無法精確完整的刻畫圖片內(nèi)容文字描述一維線性的媒體，而圖片是二維非線性的媒體生成或利用元數(shù)據(jù)的過程實(shí)質(zhì)是在兩種差異很大的媒體間的翻譯過程，有很大的隨意性和信息損失第十頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四第十一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四第十二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四第十三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四第十四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四第十五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四 3、基于內(nèi)容的圖象檢索方法一圖勝千言（百聞不如一見），考慮繞過這些轉(zhuǎn)換（翻譯）過程直接利用圖片去檢索圖片，這就是基于內(nèi)容的檢索的出發(fā)點(diǎn)基于內(nèi)容的圖象檢索的英文縮寫：CBIRContent-BasedImageRetrieval90年代初，國際上就開始了對基于內(nèi)容的多媒體信息檢索方面的研究。第十六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四大量原型系統(tǒng)已經(jīng)推出,技術(shù)正在逐步走向成熟，已經(jīng)出現(xiàn)一些商用系統(tǒng)。商用系統(tǒng)如：IBM的QBIC、 Virage的VIRImageEngine。原型系統(tǒng)如：UCB的BlobWorld（形狀）、 Stanford的系統(tǒng)（顏色）。檢索效果仍需改進(jìn)。第十七頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四圖片輸入模塊…查詢處理模塊特征匹配模塊數(shù)字圖象庫特征索引庫基于內(nèi)容的圖象檢索系統(tǒng)基于內(nèi)容的圖象檢索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特征提取模塊第十八頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四基于內(nèi)容的圖象檢索流程基于內(nèi)容的檢索通過與用戶交互的方式，對查詢結(jié)果逐步求精，檢索經(jīng)歷了一個特征調(diào)整、重新匹配的循環(huán)過程。逐步篩選、求精特征調(diào)整生成查詢要求輸入圖象返回結(jié)果圖象相似性匹配返回初步結(jié)果第十九頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四基于內(nèi)容的圖象檢索系統(tǒng)的4種檢索方式：1）利用圖片樣本檢索（QueryByExample）可以由用戶準(zhǔn)備圖片樣本可以在圖片庫中瀏覽系統(tǒng)給出各類代表圖象從系統(tǒng)中隨機(jī)抽?。z索是一個逐步求精的過程）2）利用草圖檢索3）利用圖象特征模板檢索

如顏色特征模板，指定各種顏色的比率等。4）以上方式結(jié)合

先用草圖或指定特征獲取圖片樣本，再用圖片樣本檢索第二十頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四左側(cè)的就是一個顏色模板舉例：用顏色特征模板進(jìn)行檢索第二十一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四第二十二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四二、內(nèi)容匹配的主要策略

1、顏色特征匹配基本原理： 顏色具有一定的穩(wěn)定性。在許多情況下,顏色是描述一幅圖象最簡便而有效的特征。

用圖象的顏色信息作為圖象之間進(jìn)行匹配的特征依據(jù)。第二十三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四顏色匹配基礎(chǔ)：計(jì)算直方圖距離的方法直方圖相交法直方圖距離法互補(bǔ)顏色空間直方圖法二次型距離法中心矩法第二十四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四直方圖相交法令:HQ(k)為查詢圖象Q的直方圖HD(k)為圖片庫圖象D的直方圖則兩圖之間的匹配值為：

L-1 L-1P(Q,D)=min[HQ(k),HD(k)]/HQ(k)

k=0

k=0

第二十五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四三種主要顏色匹配策略顏色比率匹配顏色布局匹配色彩空間匹配1）顏色比率匹配兩幅相似的圖象各自所包含的各種顏色的比率是相似的，因此可以利用描述顏色構(gòu)成比率的特征進(jìn)行檢索。如彩色直方圖、累積直方圖、主色調(diào)等。第二十六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四顏色比率匹配舉例：從1萬張圖片中檢索的結(jié)果第二十七頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四顏色比率匹配舉例：從1萬張圖片中檢索的結(jié)果第二十八頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四三種主要匹配策略2）顏色布局匹配顏色比率匹配法的缺陷： 只能描述顏色的全局統(tǒng)計(jì)信息，不能描述顏色的空間分布顏色布局匹配 通過比較圖象與樣本的顏色分布位置的相似程度進(jìn)行匹配。這類匹配選取的特征如圖象的分塊直方圖、顏色對距離直方圖等。第二十九頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四彩色布局匹配舉例1：從1萬張圖片中檢索的結(jié)果第三十頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四彩色布局匹配舉例2：從901張圖片中檢索的結(jié)果第三十一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四三種主要匹配策略3）色彩空間匹配

色彩空間對特征有重要影響，如在HSI空間中可以忽略亮度信息的影響。一般來講，在HSI空間中利用分塊累積直方圖的檢索效果較好第三十二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四

2、紋理特征匹配基本原理：

雖然圖象的紋理特征在局部區(qū)域內(nèi)可能沒有規(guī)則,但在整體上卻往往呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性。紋理特征主要由紋理的均勻度對比度方向的特征量表示第三十三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四紋理特征匹配基本原理：均勻度反映紋理的尺寸

第三十四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四紋理特征匹配基本原理：對比度反映紋理的清晰度第三十五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四紋理特征匹配基本原理：方向反映實(shí)體是否有規(guī)則的方向性。第三十六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四紋理特征匹配常用的匹配方法有：基于傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的共生矩陣法基于視覺模型的多分辨率分析法紋理譜分析法K-L變換法小波方法第三十七頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四紋理特征匹配舉例1：從1萬張圖片中檢索的結(jié)果第三十八頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四紋理特征匹配舉例2：從1萬張圖片中檢索的結(jié)果第三十九頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四

3、形狀特征匹配基本原理形狀是刻劃物體的本質(zhì)特征之一,可以針對面積

(可用象素點(diǎn)的個數(shù)計(jì)算)、環(huán)形性

(即周長*周長/面積,周長也用象素點(diǎn)的個數(shù)表示)、主軸方向、偏心率、圓形率、連通性、正切角等形狀特征進(jìn)行匹配。形狀檢索主要有兩種方法1）針對圖象邊緣輪廓線進(jìn)行的檢索2）針對圖形矢量特征進(jìn)行的檢索第四十頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四三、內(nèi)容描述標(biāo)準(zhǔn)MPEG7MPEG-7的基本思想MPEG-7是正在制定的多媒體內(nèi)容描述標(biāo)準(zhǔn)，其目標(biāo)就是制定一組標(biāo)準(zhǔn)的描述子及其描述模式(定義描述子的結(jié)構(gòu)和相互關(guān)系)，內(nèi)容描述與媒體內(nèi)容結(jié)合，使用戶能夠快速準(zhǔn)確地進(jìn)行檢索MPEG-7的范圍不包括特征提取和檢索引擎，目的是留有競爭的余地MPEG-7不是基于象素的壓縮標(biāo)準(zhǔn)，不是要取代已有標(biāo)準(zhǔn)第四十一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四MPEG-7所描述的內(nèi)容創(chuàng)作、生產(chǎn)相關(guān)信息：標(biāo)題、導(dǎo)演、關(guān)鍵片段檢索特征描述信息：顏色、紋理、形狀、音色、旋律與使用相關(guān)的信息：版權(quán)、廣播節(jié)目單與存儲相關(guān)的信息：存儲格式、編碼方式時(shí)域、空域結(jié)構(gòu)信息：場景剪接、區(qū)域分割、運(yùn)動跟蹤第四十二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四MPEG-7的內(nèi)容描述機(jī)制描述符：用來對檢索特征進(jìn)行描述描述方案：用來描述描述符、描述方案之間的語義關(guān)系描述定義語言：用來創(chuàng)建新的描述符、描述方案系統(tǒng)工具：支持描述、同步、傳輸、編碼描述之間的多路復(fù)用，以便進(jìn)行有效的存儲、傳輸、管理和版權(quán)保護(hù)第四十三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四8.3面向版權(quán)保護(hù)的數(shù)字水印一、數(shù)字水印的基本概述問題的提出隨著因特網(wǎng)在各個應(yīng)用領(lǐng)域的蔓延，多媒體數(shù)字作品（圖象、視頻、音頻等）紛紛以網(wǎng)絡(luò)形式發(fā)表這些作品的版權(quán)保護(hù)就成為一個迫切而又比較困難的問題數(shù)字水印（digitalwatermarking)是解決這一問題的有效辦法第四十四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四如何通過數(shù)字水印實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)定義：通過在原始數(shù)據(jù)中嵌入秘密信息——水印(watermark)來證實(shí)該數(shù)據(jù)的所有權(quán)。形式：這種被嵌入的水印可以是一段文字、標(biāo)識、序列號、其他圖象等，而且水印通常是不可見或不可察的，它與原始數(shù)據(jù)緊密結(jié)合，并隱藏其中，成為源數(shù)據(jù)不可分離的一部分。特性：水印信息應(yīng)該能夠在經(jīng)歷了某些不破壞原始數(shù)據(jù)的操作（如壓縮等）后仍然保存下來。第四十五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四密鑰載體數(shù)據(jù)數(shù)字水印系統(tǒng)模型水印信號嵌入水印載體數(shù)據(jù)水印信息水印嵌入算法第四十六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四密鑰載體數(shù)據(jù)數(shù)字水印系統(tǒng)模型水印信號嵌入水印載體數(shù)據(jù)水印信息水印嵌入算法第四十七頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四數(shù)字水印系統(tǒng)模型水印信號的恢復(fù)密鑰原始載體數(shù)據(jù)水印信息水印提取算法水印載體數(shù)據(jù)第四十八頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四原始水印信息數(shù)字水印系統(tǒng)模型水印信號的檢測密鑰原始載體數(shù)據(jù)水印信息水印提取算法水印載體數(shù)據(jù)水印檢測第四十九頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四水印技術(shù)與信息隱藏技術(shù)水印技術(shù)是信息隱藏技術(shù)的一個分支水印技術(shù)是信息隱藏技術(shù)的差異：如果隱藏的信息被破壞，對于信息隱藏技術(shù)而言，因?yàn)槊孛苄畔⒉⑽葱孤?，系統(tǒng)可以認(rèn)為是安全的；但對于數(shù)字水印系統(tǒng)來說，隱藏信息的丟失，意味著版權(quán)信息的丟失，從而失去了版權(quán)保護(hù)的功能，因此，這樣的系統(tǒng)是失敗的。第五十頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四二、數(shù)字水印技術(shù)的技術(shù)特性魯棒性(robustness)指不會因?yàn)閳D象文件的某些改動而導(dǎo)致隱藏信息丟失的能力。其中的“改動”包括傳輸過程中的信道噪聲、濾波采樣、重采樣、有損壓縮編碼、D/A或A/D轉(zhuǎn)換不可檢測性(undetectability)指隱藏載體與原始數(shù)據(jù)具有一致的特性。如具有一致的統(tǒng)計(jì)噪聲分布等，以便使非法攔截者無法判斷是否有隱蔽信息第五十一頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四透明性(invisibility)利用人類視覺系統(tǒng)屬性，經(jīng)過一系列隱藏處理，使目標(biāo)數(shù)據(jù)沒有明顯的質(zhì)量下降的同時(shí)，隱藏的數(shù)據(jù)不會被發(fā)現(xiàn)安全性(security)指隱藏算法有較強(qiáng)的抗攻擊能力，即它能夠承受一定程度的人為攻擊，而使隱藏信息不會被破壞。第五十二頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四自恢復(fù)性由于經(jīng)過一些操作或變換后，可能會使原圖產(chǎn)生較大的破壞，如果只從留下的片段數(shù)據(jù)，仍能恢復(fù)隱藏信號，而且恢復(fù)過程不需要宿主信號，我們就說這樣的算法具有自恢復(fù)性。

高通濾波直方圖均衡化銳化處理第五十三頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四自恢復(fù)性

平滑處理JPEG壓縮JPEG2000壓縮第五十四頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四裁剪對水印的影響第五十五頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四三、數(shù)字水印的典型算法空域算法早期的數(shù)字水印算法以空域算法為主?？沼蛩惴ㄍǔ１容^簡單，運(yùn)算量小。缺點(diǎn)是抵抗攻擊的能力往往會比較弱。Schyndel算法是空域算法（Schyndel算法是Schyndel等人在1994年提出，就數(shù)字水印技術(shù)領(lǐng)域而言，它可以說是具有一定程度的始祖意義）第五十六頁，共六十二頁，編輯于2023年，星期四Schyndel算法：首先把一個密鑰輸入到一個m-序列發(fā)生器來產(chǎn)生水印信號，然后此m-序列被重新排列成2維水印信號，并按象素點(diǎn)逐一插入到原始圖像象素值的最低位。由于水印信號被