課程設(shè)計(jì)-運(yùn)動(dòng)模糊圖像的復(fù)原算法實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用-wenkub
2022-11-12 13:51:28 本頁面
【正文】 ............. 4 第二章 、圖像 退化的理論基礎(chǔ) .......................... 5 圖像退化的原因 ............................... 5 圖像退化的模型 ............................... 5 .................... 6 ........................ 8 第三章、 運(yùn)動(dòng)模糊圖像 復(fù)原 的 方法與理論 .................. 9 運(yùn)動(dòng)模糊的基本原理 ............................ 9 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的確定 ........................... 10 ..................... 10 ................ 11 逆濾波復(fù)原 ................................. 12 原理 .......................... 13 2 維納濾波復(fù)原 ................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 總結(jié)與體會(huì) ....................................... 20 參考文獻(xiàn) ......................................... 21 3 第一章 概述 圖像復(fù)原概述 圖像復(fù)原是數(shù)字處理中的一個(gè)重要課題。 作為一個(gè)實(shí)用的圖象復(fù)原系統(tǒng)，就得提供多種復(fù) 原算法，使用戶可以根據(jù)情況來選擇最適當(dāng)?shù)乃惴ㄒ缘玫阶詈玫膹?fù)原效果。因此對(duì)于運(yùn)動(dòng)模糊圖像的復(fù)原技術(shù)研究更具有重要的現(xiàn)實(shí)意義 。 對(duì)于圖像復(fù)原，一般可采用兩種方法。由于引起圖像退化的因素眾多而且性質(zhì)不同，因此，圖像復(fù)原的方法、技術(shù)也為相同。 h(x,y)退化函數(shù)的空間描述，它綜合了所有的退化因素， h(x,y)也稱為成像系統(tǒng)的沖擊響應(yīng)或點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)。如果： )],([+)],([=)],(+),([ 2 2112211 yxfHkyxfHkyxfkyxfkH 則系統(tǒng) H 是一個(gè)線性系統(tǒng)。因此，可以通過點(diǎn)源函數(shù)的卷積來表示。在光學(xué)中，沖激為一光點(diǎn)，所以一般稱 h(xα ,yβ )為點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)（ PSF）。 離散圖像的退化模型 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)處理的是離散的圖像，因此需對(duì)連續(xù)模型離散化 ， 我們對(duì)此式：),(),()( ),(),(*),(),(∫ ∫∞+∞∞∞+yxnddy βx αhα ,βfyxnyxhyxfyxg+=+=βα 9 第三章 運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原的方法與理論 為了抑制退化而利用有關(guān)退化性質(zhì)知識(shí)的預(yù)處理方法為圖象復(fù)原。 運(yùn)動(dòng)模糊圖象的恢復(fù)是圖象復(fù)原的主要分支之一，它的恢復(fù)算法有很多種。 運(yùn)動(dòng)模糊的基本原理 當(dāng) 飛機(jī) 以速度 V 在空 中飛行 時(shí)， 地面景物 相對(duì) 目標(biāo) 向后移動(dòng)到A? 。 像移量的存在將使圖象模糊，為得到清晰圖象，必須要對(duì)像移進(jìn)行控制。 a(s)fV H31max??? （ 33） 式中： a： CCD 像元尺寸。目前解決運(yùn)動(dòng)模糊的主要手段 是通過了解圖象的退化過程建立運(yùn)動(dòng)圖象的復(fù)原模 型。 幾個(gè)典型的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù) 運(yùn)動(dòng)模糊的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)：假設(shè)圖象是通過一個(gè)具有機(jī)械快門的攝像機(jī)獲得的。 大氣擾動(dòng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)：大氣的擾動(dòng)造成的圖象模糊在遙感和天文中是需要復(fù)原的。以下的討論主要針對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊 PSF 進(jìn)行。可以看到由于離散化的原因 PSF 并非是直線。 []為取整符號(hào) 。 Nathan 采用的是限定逆濾波傳遞函數(shù)最大值的方法。在該方法中，用退化函數(shù)除退化圖象的傅里葉變換 F(u,v)來計(jì)算原始圖象的傅里葉變換估計(jì) ),(? vuG ，由式 31 可以得到逆濾波退化公式： ),( ),(),(),(? vuH vuNvuFvuG ?? （ 31） 這個(gè)公式說明逆濾波對(duì)于沒有被噪聲污染的圖象很有效，這里不考慮在 u， v 空間的某些位置上當(dāng) H(u,v)接近 0 時(shí)可能遇到的計(jì)算問題，幸運(yùn)的是忽略這些點(diǎn)在恢復(fù)結(jié)果中并不會(huì)產(chǎn)生可感覺到的影響。將復(fù)原限定在 H(u,v)足夠大得 u， v 原點(diǎn)處得一個(gè)小鄰域中，可以克服這個(gè)問題。由于圖象的功率譜是圖象本身自相關(guān)函數(shù)的傅里葉變換，我們可以認(rèn)為的功率譜隨著頻域的升高而下降。為了 克服以上缺點(diǎn)，出了采用最小均方誤差的方法（維納濾波）進(jìn)行模糊圖象恢復(fù)。即 ??????? ggER Tg ，??????? nnER Tn， 并且都是正定對(duì)稱矩陣，則根據(jù)式 (33)有 fHRRHHg TngT 1)(? 1 ??? ?? (39) gRRgQ ng ?? 2121? 的模方最小，實(shí)際上就意味著使噪聲和信號(hào)的比對(duì)復(fù)原圖象影響最小。 實(shí)際應(yīng)用中 必須調(diào)節(jié) ? 以滿足式 (39)。 利用拉格朗日乘數(shù)法，先構(gòu)造一輔助函數(shù)： )?(?),?( 222 ngHfgQgj ???? ?? （ 34） 令 0? ),?( ??? ggj ?
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