數(shù)字圖像處理第7章課件

圖像退化機(jī)理什么是圖像的退化圖像退化原因圖像退化的處理方法什么是圖像復(fù)原圖像增強(qiáng)和圖像復(fù)原的區(qū)別返回圖像退化機(jī)理什么是圖像的退化返回1

圖像退化機(jī)理在景物成像過(guò)程中，由于目標(biāo)的高速運(yùn)動(dòng)、散射、成像系統(tǒng)畸變和噪聲干擾，致使最后形成的圖像存在種種惡化，稱(chēng)之為“退化”。退化的形式有圖像模糊或圖像有干擾等。1.什么是圖像退化？圖像退化機(jī)理在景物成像過(guò)程中，由于目標(biāo)的高速運(yùn)動(dòng)、散射2數(shù)字圖像處理第7章課件3數(shù)字圖像處理第7章課件42.圖像退化原因成像系統(tǒng)鏡頭聚焦不準(zhǔn)產(chǎn)生的散焦；

相機(jī)與景物之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)；

成像系統(tǒng)存在的各種非線(xiàn)性因素以及系統(tǒng)本身的性能；射線(xiàn)輻射大氣湍流等因素造成的照片畸變；成像系統(tǒng)的像差、畸變、有限帶寬等；

底片感光圖像顯示時(shí)會(huì)造成記錄顯示失真；

成像系統(tǒng)中存在的各種隨機(jī)噪聲；2.圖像退化原因成像系統(tǒng)鏡頭聚焦不準(zhǔn)產(chǎn)生的散焦；5

圖像退化機(jī)理無(wú)論是由光學(xué)、光電或電子方法獲得的圖像都會(huì)有不同程度的退化；退化的形式多種多樣，如傳感器噪聲、攝像機(jī)未聚焦、物體與攝像設(shè)備之間的相對(duì)移動(dòng)、光學(xué)系統(tǒng)的相差、成像光源或射線(xiàn)的散射等；如果我們對(duì)退化的類(lèi)型、機(jī)制和過(guò)程都十分清楚，那么就可以利用其反過(guò)程來(lái)復(fù)原圖像。3.圖像退化的處理方法？圖像退化機(jī)理無(wú)論是由光學(xué)、光電或電子方法獲得的6數(shù)字圖像處理第7章課件7

圖像退化機(jī)理圖像復(fù)原是將圖像退化的過(guò)程加以估計(jì),并補(bǔ)償退化過(guò)程造成的失真,以便獲得未經(jīng)干擾退化的原始圖像或原始圖像的最優(yōu)估值，從而改善圖像質(zhì)量的一種方法。

圖像復(fù)原是圖像退化的逆過(guò)程。4.什么是圖像復(fù)原？典型的圖像復(fù)原方法是根據(jù)圖像退化的先驗(yàn)知識(shí)建立一個(gè)退化模型以此模型為基礎(chǔ)，采用濾波等手段進(jìn)行處理，使得復(fù)原后的圖像符合一定的準(zhǔn)則，達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的。圖像退化機(jī)理圖像復(fù)原是將圖像退化的過(guò)程加以估計(jì),并8圖像復(fù)原的一般過(guò)程弄清退化原因建立退化模型反向推演恢復(fù)圖像圖像復(fù)原的一般過(guò)程弄清退化原因建立退化模型反向推演9數(shù)字圖像處理第7章課件10數(shù)字圖像處理第7章課件11數(shù)字圖像處理第7章課件12

圖像退化機(jī)理

圖像增強(qiáng)是為了突出圖像中感興趣的特征，增強(qiáng)后的圖像可能與原始圖像存在一定的差異。評(píng)判圖像增強(qiáng)質(zhì)量好壞的是主觀(guān)標(biāo)準(zhǔn)。圖像復(fù)原是針對(duì)圖像退化的原因做出補(bǔ)償，使恢復(fù)后的圖像盡可能接近原始圖像。評(píng)判圖像復(fù)原質(zhì)量好壞的是客觀(guān)標(biāo)準(zhǔn)。5.圖像增強(qiáng)和圖像復(fù)原的區(qū)別？返回圖像退化機(jī)理圖像增強(qiáng)是為了突出圖像中感13

連續(xù)圖像退化模型f(x,y)H+g(x,y)n(x,y)連續(xù)圖像退化模型f(x,y)H+g(x,y)n(x,y)14

連續(xù)圖像退化的模型連續(xù)圖像退化的模型15

連續(xù)圖像退化模型連續(xù)圖像退化模型16

連續(xù)圖像退化模型連續(xù)圖像退化模型17

連續(xù)圖像退化模型連續(xù)圖像退化模型18

連續(xù)圖像退化模型連續(xù)圖像退化模型19

連續(xù)圖像退化模型連續(xù)圖像退化模型20

連續(xù)圖像退化模型連續(xù)圖像退化模型21(1)如果線(xiàn)性成像系統(tǒng)的沖擊響應(yīng)是理想的，即Hδ(x-α,y-β)=δ(x-α,y-β)，那么形成的圖象g(x,y)就和原始圖象一樣，不產(chǎn)生模糊。

連續(xù)圖像退化模型(1)如果線(xiàn)性成像系統(tǒng)的沖擊響應(yīng)是理想的，即Hδ(x-α,y22(2)若沖激響應(yīng)不是理想的，因而造成圖像模糊。通常把成像系統(tǒng)考慮成為線(xiàn)性位移不變系統(tǒng)，即

連續(xù)圖像退化模型(2)若沖激響應(yīng)不是理想的，因而造成圖像模糊。連續(xù)圖像退化23(3)退化的另一種現(xiàn)象,噪聲污染,假定噪聲是加性的,那么退化模型為

傅氏變換

返回

連續(xù)圖像退化模型(3)退化的另一種現(xiàn)象,噪聲污染,假定噪聲是加性的,那么退化24

離散圖像退化模型

為便于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，需將退化模型離散化。

(1)

先討論一維卷積對(duì)f(x)及h(x)均勻采樣,樣本數(shù)分別為A及B,即f(x)x=0,1,---,A-1h(x)x=0,1,---,B-1離散循環(huán)卷積是針對(duì)周期函數(shù)定義的，離散圖像退化模型為便于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，需將退化模型離散25為了不致使離散循環(huán)卷積的周期性序列之間發(fā)生相互重疊現(xiàn)象（卷繞效應(yīng)），必須把函數(shù)f(x)和h(x)周期性地延拓成

離散圖像退化模型為了不致使離散循環(huán)卷積的周期性序列之間發(fā)生相互重疊26也即

離散圖像退化模型也即離散圖像退化模型27fe(x)、he(x)均是長(zhǎng)度為M的周期性離散函數(shù)，其卷積為ge(x)也是長(zhǎng)度為M的周期性離散函數(shù)。fe(x)、he(x)均是長(zhǎng)度為M的周期性離散函數(shù)，其28若把fe(x)、ge(x)表示成向量形式：循環(huán)卷積寫(xiě)成矩陣形式：H是M*M的矩陣。若把fe(x)、ge(x)表示成向量形式：循環(huán)卷29數(shù)字圖像處理第7章課件30利用周期性：he(x)=he(x+M)利用周期性：he(x)=he(x+M)31循環(huán)矩陣：方陣，每一行是前一行循環(huán)右移一位的結(jié)果。循環(huán)矩陣：方陣，每一行是前一行循環(huán)右移一位的結(jié)果。32(2)推廣到二維空間f(x,y)、h(x,y)均勻采樣，樣本數(shù)分別為A*B，C*D。周期性地延拓成M*N樣本(2)推廣到二維空間33則循環(huán)卷積為則循環(huán)卷積為34矩陣形式:H是分塊循環(huán)矩陣。矩陣形式:H是分塊循環(huán)矩陣。35數(shù)字圖像處理第7章課件36數(shù)字圖像處理第7章課件37(3)n是MN維噪聲向量，則退化模型(3)n是MN維噪聲向量，則退化模型38數(shù)字圖像處理第7章課件39退化參數(shù)的確定

退化參數(shù)：h(x,y),n(x,y)圖像恢復(fù)：對(duì)原始圖像作出盡可能好的估計(jì)。已知退化圖像，要作這種估計(jì)，須知道退化參數(shù)的有關(guān)知識(shí)。退化參數(shù)的確定退化參數(shù)：40點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的確定（一）運(yùn)用先驗(yàn)知識(shí):

大氣湍流光學(xué)系統(tǒng)散焦照相機(jī)與景物相對(duì)運(yùn)動(dòng)根據(jù)導(dǎo)致模糊的物理過(guò)程（先驗(yàn)知識(shí)）來(lái)確定h(x,y)或H(u,v)。點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的確定（一）運(yùn)用先驗(yàn)知識(shí):41點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的確定（1）長(zhǎng)時(shí)間曝光下大氣湍流造成的轉(zhuǎn)移函數(shù)C是與湍流性質(zhì)有關(guān)的常數(shù)。點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的確定（1）長(zhǎng)時(shí)間曝光下大氣湍流造成的轉(zhuǎn)移函數(shù)42點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的確定（2）光學(xué)散焦d是散焦點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的直徑,J1(?)是第一類(lèi)貝塞爾函數(shù)。點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的確定（2）光學(xué)散焦d是散焦點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的直徑43點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的確定（3）照相機(jī)與景物相對(duì)運(yùn)動(dòng)設(shè)T為快門(mén)時(shí)間，x0(t)，y0(t)是位移的x分量和y分量點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的確定（3）照相機(jī)與景物相對(duì)運(yùn)動(dòng)44噪聲的確定

要知道n(x,y)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，以及n(x,y)與f(x,y)之間的相關(guān)性質(zhì)。一般假設(shè)圖像上的噪聲是一類(lèi)白噪聲。

白噪聲：圖像平面上不同點(diǎn)的噪聲是不相關(guān)的，其譜密度為常數(shù)。

噪聲的確定要知道n(x,y)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，以及n(x45噪聲的確定當(dāng)噪聲與圖像不相關(guān)時(shí)，噪聲是加性的。在有些情況下噪聲大小確實(shí)與圖像信號(hào)有關(guān)。如以下的乘性白噪聲返回噪聲的確定當(dāng)噪聲與圖像不相關(guān)時(shí)，噪聲是加性的。返46圖像復(fù)原的方法代數(shù)復(fù)原方法逆濾波復(fù)原方法中值濾波復(fù)原方法圖像復(fù)原的方法代數(shù)復(fù)原方法47代數(shù)復(fù)原方法

圖像復(fù)原的主要目的是當(dāng)給定退化的圖像g(x,y)及系統(tǒng)h(x,y)和噪聲n(x,y)的某種了解或假設(shè)，估計(jì)出原始圖像f(x,y)。其代數(shù)表達(dá)式即為g=Hf+n，此時(shí)可用線(xiàn)性代數(shù)中的理論解決復(fù)原問(wèn)題。代數(shù)復(fù)原方法圖像復(fù)原的主要目的是當(dāng)給定退化的48代數(shù)復(fù)原方法

復(fù)原時(shí)以消除噪聲為目的的方法，可將上式改為在最小二乘方意義上說(shuō)，希望找到一個(gè)使為最小。代數(shù)復(fù)原方法在最小二乘方意義上說(shuō)，希望找49數(shù)字圖像處理第7章課件50這種方法要求知道成像系統(tǒng)的表達(dá)式H。這種方法要求知道成像系統(tǒng)的表達(dá)式H。51數(shù)字圖像處理第7章課件52數(shù)字圖像處理第7章課件53令γ=1/λ常數(shù)γ必須反復(fù)迭代調(diào)整直到滿(mǎn)足約束條件。求解式(7-33)的關(guān)鍵就是如何選用一個(gè)合適的變換矩陣Q。令γ=1/λ54數(shù)字圖像處理第7章課件55數(shù)字圖像處理第7章課件56逆濾波復(fù)原方法逆濾波復(fù)原方法57數(shù)字圖像處理第7章課件58特點(diǎn)：（1）逆濾波的應(yīng)用條件是退化圖像g(x,y)是信噪比較高的圖像。（2）如果H(u,v)有許多零點(diǎn)，必然使得復(fù)原的結(jié)果受到極大影響。（3）如果H(u,v)不為零但是有非常小的值，也即病態(tài)條件，也會(huì)使復(fù)原效果受到影響。逆濾波復(fù)原方法特點(diǎn)：逆濾波復(fù)原方法59中值濾波復(fù)原方法

中值濾波在某些條件下可以做到既去除噪聲又保護(hù)了圖像邊緣的較滿(mǎn)意的復(fù)原效果。中值濾波是一種去除噪聲的非線(xiàn)性處理方法。中值濾波的基本原理是，把圖像或數(shù)字序列中的一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替。（中值是中間位置的值，而不是平均值。）其定義為：一組數(shù)x1,x2,...,xn，把n個(gè)數(shù)按值的大小順序排列如下：

xi1

xi2

...

xin中值濾波復(fù)原方法中值濾波在某些條件下可以做到既去除噪60y稱(chēng)為序列x1,x2,...,xn的中值。例如有一序列為{80，90，200，110，120}，這個(gè)序列的中值為110。

y稱(chēng)為序列x1,x2,...,xn的中值。61把一個(gè)點(diǎn)的特定長(zhǎng)度或形狀的鄰域稱(chēng)作窗口。在一維情形下，中值濾波器是一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的滑動(dòng)窗口。窗口正中間那個(gè)象素的值用窗口內(nèi)各象素值的中值代替。設(shè)輸入序列為｛xi，i∈I｝I為自然數(shù)集合或子集，窗口長(zhǎng)度為n。則濾波器輸出為：把一個(gè)點(diǎn)的特定長(zhǎng)度或形狀的鄰域稱(chēng)作窗口。在一維情形下，62例如，有一輸入序列如下：｛xi}={0008002320232035303530023455555000}