第6章圖像復(fù)原(已修改)
2025-08-01 12:23 本頁(yè)面
【正文】 第 6章 圖像復(fù)原 內(nèi)容提要 : 圖像退化原因與復(fù)原技術(shù)分類化的數(shù)學(xué)模型 逆濾波復(fù)原 約束復(fù)原 非線性復(fù)原方法 盲圖像復(fù)原 幾何失真校正 實(shí)驗(yàn)：圖像復(fù)原 本章小結(jié) 知識(shí)要點(diǎn) ? 重點(diǎn)了解圖像處理的任務(wù)、基本的圖像處理系統(tǒng)、微機(jī)圖像處理系統(tǒng)、數(shù)字圖像的表示、 MATLAB圖像處理工具箱的初步使用。 – 圖像退化的常見(jiàn)原因 – 圖像退化模型 – 圖像退化與圖像增強(qiáng)的關(guān)系 – 線性代數(shù)復(fù)原 – 非線性復(fù)原 – 幾何失真校正 – 盲圖像復(fù)原 – MATLAB圖像處理工具箱去模糊函數(shù) 教學(xué)建議 ? 重點(diǎn)了解數(shù)字圖像復(fù)原的基本任務(wù)、圖像退化的各種原因、圖像復(fù)原的常用方法，能夠用 MATLAB圖像處理工具箱解決簡(jiǎn)單的圖像退化問(wèn)題。 ? 先修知識(shí)包括： – 線性代數(shù)（循環(huán)矩陣的表示；矩陣的廣義逆等） – 信號(hào)與線性系統(tǒng) – 數(shù)字信號(hào)處理（圓周卷積、離散卷積定理等） – 隨機(jī)過(guò)程（平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程等） – 優(yōu)化理論。 ? 注意本章與 “ 圖像增強(qiáng) ” 一章的聯(lián)系與區(qū)別。 圖像退化原因與復(fù)原技術(shù)分類 ? 圖像在形成、傳輸和記錄過(guò)程中，由于受到多方面的影響，造成圖像質(zhì)量的 退化（ degradation） 。 ? （ 1）射線輻射、大氣湍流等造成的照片畸變。 ? （ 2） A/D過(guò)程會(huì)損失部分細(xì)節(jié)，造成圖像質(zhì)量下降。 ? （ 3）鏡頭聚焦不準(zhǔn)產(chǎn)生的散焦模糊。 ? （ 4）成像系統(tǒng)中始終存在的噪聲干擾。 ? （ 5）相機(jī)與景物之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的運(yùn)動(dòng)模糊。 ? （ 6）底片感光、圖像顯示時(shí)會(huì)造成記錄顯示失真。 ? （ 7）成像系統(tǒng)的像差、非線性畸變、有限帶寬。 ? （ 8） 攜帶遙感儀器的飛機(jī)或衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)的不穩(wěn)定，以及地球自轉(zhuǎn)等因素引起的照片幾何失真。 圖像復(fù)原（ image restoration）的目的和任務(wù) ? 目的 – 在研究圖像退化原因的基礎(chǔ)上，以退化圖像為依據(jù)，根據(jù)一定的先驗(yàn)知識(shí)，建立一個(gè)退化模型，然后用相反的運(yùn)算，以恢復(fù)原始景物圖像。 ? 圖像復(fù)原要明確規(guī)定 質(zhì)量準(zhǔn)則 – 衡量接近原始景物圖像的程度。 ? 圖像復(fù)原 模型 – 可以用連續(xù)數(shù)學(xué)或離散數(shù)學(xué)處理。 – 圖像復(fù)原根據(jù)退化的數(shù)學(xué)模型對(duì)退化圖像進(jìn)行處理，其實(shí)現(xiàn)可在空間域卷積或在頻域相乘。 圖像復(fù)原在初級(jí)視覺(jué)處理中的地位 ? 在航空航天、國(guó)防公安、生物醫(yī)學(xué)、文物修復(fù)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。 ? 傳統(tǒng)的復(fù)原方法 – 基于平穩(wěn)圖像、線性空間不變的退化系統(tǒng)、圖像和噪聲統(tǒng)計(jì)特性的先驗(yàn)知識(shí)已知等條件下討論的 ? 現(xiàn)代的復(fù)原方法 – 對(duì)非平穩(wěn)圖像（如卡爾曼濾波）、非線性方法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、信號(hào)與噪聲的先驗(yàn)知識(shí)未知（如盲圖像復(fù)原）等前提下開(kāi)展工作。 連續(xù)圖像退化的數(shù)學(xué)模型 ? 連續(xù)圖像退化的 一般模型 如圖 。 ? 輸入圖像 f(x, y)經(jīng)過(guò)一個(gè) 退化系統(tǒng) 或退化算子 H(x, y)后產(chǎn)生的退化圖像 g(x, y)可以表示為： – g(x, y)= H[f(x, y)] （ ） ? 如果僅考慮 加性噪聲 的影響，則退化圖像可表示為： – g(x, y)= H [f(x, y)]+n(x, y) （ ） H ( x , y )f ( x , y ) g ( x , y )n ( x , y )f(x, y)的最佳估計(jì) ? 退化的圖像是由成像系統(tǒng)的退化加上額外的系統(tǒng)噪聲而形成的。 ? 若已知 H(x, y)和 n(x, y)，圖像復(fù)原是在退化圖像的基礎(chǔ)上，作逆運(yùn)算，得到 f(x, y)的一個(gè) 最佳估計(jì) 。 ? “最佳估計(jì)”而非“真實(shí)估計(jì)”。 – 由于存在可能導(dǎo)致圖像復(fù)原的病態(tài)性 。 導(dǎo)致
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