基于matlab的圖像復原與重建設計-wenkub
2023-07-09 06:01:24 本頁面
【正文】 傅里葉變換，經反傅里葉變換就可以求得原始圖像f(x,y)，這就是逆濾波法的基本原理。 一般來說，圖像的生成可以簡單地被描述為如下數學模型：f(x,y)是成像景物，H是綜合退化因子，g(x,y)是退化圖像。要想恢復全真的景物圖像比較困難。圖像復原是試圖利用退化過程的先驗知識使已退化的圖像恢復本來面目，即根據退化的原因，分析引起退化的環(huán)境因素，建立相應的數學模型，并沿著使圖像降質的逆過程恢復圖像[5]。（5）圖像復原與重建。（3）圖像變換。imread()為圖像文件讀入函數，可以用來讀取如：bmp、tif、gif、jpg、png、xwd等格式圖像；imwrite()為圖像寫出函數，而imshow()、image()為圖像顯示函數。 MATLAB在圖像處理中的應用一系列支持圖像處理操作的函數可以組成圖像處理工具。MATLAB的開放性廣受用戶歡迎，除去內部函數，MATLAB的所有主包文件和各種工具包都是可讀并可以修改的文件，通過對源程序的修改或添加，用戶可以構造自己的專用工具包。矩陣是MATLAB的基本數據單位，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解決問題事件比用CFORTRAN等語言簡捷方便得多。MATLAB圖像處理工具為數字圖像處理提供了一個穩(wěn)定、廣泛的軟件實現平臺。關鍵詞：圖像復原；圖像重建；MATLAB AbstractDigital image processing is to convert the image signal into a digital format and process them through the puter. Image restoration process is often to improve the image quality, it plays an important role in digital image processing methods. Image reconstruction is an important research branch of image processing, in the sense that the object to be detected to obtain images of internal structures without causing objects any damage. In this article, firstly, it will introduce image restoration and reconstruction principle, and then introduce several image restoration techniques and image reconstruction methods. The finally treatment effect obtained by MATLAB experimental procedures.Key words: image restoration。圖像復原過程往往是對提高圖像質量起著重要的作用的數字圖像處理方法。圖像處理中的一個重要的研究分支是圖像重建，其意義在于要檢測到獲得物體的內部結構圖像，而不會其造成任何物體上的損傷。 image reconstruction。1 MATLAB的簡介 MATLAB的概述MATLAB是MathWorks公司開發(fā)的一款工程數學計算軟件。MATLAB包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包（Toolbox）。 MATLAB的主要功能 MATLAB是一種用高級技術計算語言和交互式環(huán)境，它集算法開發(fā)、數值計算、數據分析以及數據可視化為一體。它所支持的圖像處理操作有：圖像的鄰域操作、圖像的區(qū)域操作、圖像的幾何操作、圖像變換、圖像恢復、圖像增強，圖像復原、圖像重建、線性濾波、圖像分析和統計等。（2）圖像處理的基本運算。MATLAB提供了離散傅里葉變換（DFT）、快速傅里葉變換（FFT）、離散余弦變換（DCT），連續(xù)小波變換（CWT）、離散小波變換（DWT）及其反變換等變換。可用逆濾波復原、維納濾波復原等方法實現圖像復原。目的在于消除或減輕在圖像獲取以及傳輸的過程中造成的圖像品質下降，恢復圖像的本來面目。為了得到逆問題的有用解，圖像復原本身往往需要一個質量標準，即衡量接近全真景物圖像的程度，或者說，對圖像的估計是否達到最佳的程度。圖像f(x,y)可以表示為：用卷積符號*表示為： 因此還有： 式中，是像素點的特性函數，為沖擊響應。但在實際中用逆濾波法存在病態(tài)的情況：當H(u,v)=0時，或非常小的數值點上，F(u,v)將變成無窮大或非常大的數。通常，在離頻率平面原點較遠的地方數值較小或為零，因此圖像復原在原點周圍的有限區(qū)域內進行，即將退化圖像的傅里葉頻譜限制在沒出零點而且數值又不是太小的有限范圍內。 采用維納濾波是假設圖像信號可以近似看成平穩(wěn)隨機過程的前提下，按照使f(x,y)和f(x,y)之間的均方誤差達到最小的準則函數來實現圖像復原的，即 式中，E（?）代表求期望值。維納濾波的復原濾波函數，即濾波器的傳遞函數為： ① 沒有噪聲時，維納濾波退化為逆濾波。 ②①的維納濾波要求未退化圖像和噪聲的功率必須是已知的。C:\ok\39。 %將原圖像轉化為黑白圖figure。轉成黑白圖像39。 k=。 I1=imnoise(uint8(I0),39。title(39。 F1=F0./H。title(39。 for u=1:m for v=1:n H(u,v)=exp(k*(((um/2)^2+(vn/2
教學課件相關推薦
鄂ICP備17016276號-1