基于matlab的圖像復(fù)原與重建設(shè)計-全文預(yù)覽
【正文】 ，把指數(shù)項做某種代換得到：因而，若點(u,v)在一條θ角一定而距原點距離為r的直線上，投影變換將于二維變換中的一直線有相同的傅氏變換，即：若投影變換中的所有及值都是已知的，則圖像的二維變換也是可以確定的。傅里葉變換重建的原理如下：令f(x,y)代表一圖像函數(shù)，則此二維函數(shù)的傅里葉變換為： 而圖像在x軸上的投影為： 投影的一維傅氏變換為： ，它恰與二維傅氏變換的表達式一致。近年來，由于與計算機圖形學(xué)相結(jié)合，把多個二維圖像合成三維圖像，并加以光照模型和各種渲染技術(shù)，已能生成各種具有強烈真實感的高質(zhì)量三維人工合成圖像。例如：醫(yī)療放射學(xué)、核醫(yī)學(xué)、電子顯微、無線和雷達天文學(xué)、光顯微和全息成像學(xué)及理論視覺等等領(lǐng)域都有應(yīng)用。在進行圖像恢復(fù)時,重建 PSF,對圖像進行重建, 得到恢復(fù)的圖像。subplot(224)。imshow(J)。title(39。A=Blurred and Noisy39。[J P]=deconvblind(BlurredNoisy,INITPSF,20,10*sqrt(V),WT,FUN,0)。PSF39。INITPSF=ones(size(PSF))。gaussian39。gaussian39。 用來去的復(fù)原圖像的算法是LR迭代復(fù)原算法[13]。似然函數(shù)用、和來加以表達，然后，問題就變成了尋求最大似然函數(shù)。 盲去卷積通常圖像恢復(fù)方法均在成像系統(tǒng)的點擴展函數(shù)PSF已知下進行, 實際上它通常是未知的. 在 PSF未知的情況下, 盲去卷積是實現(xiàn)圖像恢復(fù)的有效方法。但由于迭代產(chǎn)生的噪聲痕跡是最大化可能性數(shù)據(jù)逼近法的常見問題，在低信噪比條件下，恢復(fù)圖像可能會出現(xiàn)一些斑點，這些斑點并不代表圖像的真實結(jié)構(gòu)，只不過是恢復(fù)圖像過于逼近噪聲所產(chǎn)生的結(jié)果。title(39。加噪后的圖像39。)。subplot(2,2,2)。imshow(I)。gaussian39。conv39。,5,5) 。C:\ok\39。它的非線性本質(zhì)是在方程右邊用來除產(chǎn)生的[4]。因為原圖像和噪聲函數(shù)都是已知的，可以正確的估算參量。imshow(uint8(I3))。 H1(u,v)=H0(u,v)/(H(u,v)*(H0(u,v)+K))。)。 subplot(2,2,3)。)。,0,) subplot(2,2,2)。 end end G=F.*H。 [m,n]=size(I)。imshow(I)。 imshow(I)。MATLAB語言程序clear。在H(u,v)很小或等于零時，P(u,v)的分母不為零，維納濾波沒有病態(tài)問題[7]。維納濾波需要假定下述條件成立： 系統(tǒng)為線性空間移不變系統(tǒng)。維納濾波是維納在1949年提出的，并應(yīng)用于一維平穩(wěn)時間序列，獲得了滿意的結(jié)果。這意味著退化圖像中小噪聲的干擾在H(u,v)較小時，會對逆濾波恢復(fù)的圖像產(chǎn)生很大的影響，有可能使恢復(fù)的圖像和f(x,y)相差很大，甚至面目全非。1．在不考慮噪聲的情況下： 上式兩邊進行傅里葉變換得 則原始圖像 = 然后進行傅里葉逆變換，就可以得到原始圖像。 典型的圖像復(fù)原是根據(jù)圖像退化的先驗知識建立一個退化模型，以此模型為基礎(chǔ)，采用各種逆退化處理的方法進行恢復(fù)，使圖像質(zhì)量得到改善。廣義上講，圖像復(fù)原是一個求逆問題，逆問題經(jīng)常存在非唯一解，甚至無解。2圖像復(fù)原圖像在形成、傳輸和記錄過程中，由于受到多種原因的影響，圖像的質(zhì)量就會有所下降，典型的表現(xiàn)為圖像模糊、失真、有噪聲等，這一過程稱為圖像的退化[5]。校正、直方圖均衡、中值濾波等都是MATLAB提供的關(guān)于圖像統(tǒng)計的計算。例如，conv2(X，Y)實現(xiàn)了X，Y兩幅圖像的卷積。（1）讀寫和顯示數(shù)字圖像的文件格式。MATLAB高級語言可以用于技術(shù)計算；它所形成的開發(fā)環(huán)境可管理代碼、文件和數(shù)據(jù)；數(shù)學(xué)函數(shù)可用于線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、傅里葉分析變換、優(yōu)化、篩選以及積分等；二維和三維圖形函數(shù)可用于可視化數(shù)據(jù)；各種工具可用于構(gòu)建自定義的圖形用戶界面；各種函數(shù)可將基于MATLAB的算法與外部應(yīng)用程序和語言；它具有非常廣泛的應(yīng)用，包括信號和圖像處理、通訊、控制系統(tǒng)設(shè)計、測試和測量、財務(wù)建模和分析以及計算生物學(xué)等眾多應(yīng)用領(lǐng)域。功能性工具包用來擴充MATLAB的符號計算，可視化建模仿真，文字處理及實時控制等功能；科學(xué)工具包是專業(yè)性比較強的工具包，它包括控制工具包、通信工具包、信號處理工具包 [9]。由于其功能強大、操作簡單，已成為國際上科學(xué)界最具影響力、最有活力的軟件。圖像復(fù)原與重建是數(shù)字圖像處理的一個重要組成部分，并已被廣泛的應(yīng)用。通過MATLAB實驗程序獲得實際處理效果。聊城大學(xué)本科畢業(yè)論文（設(shè)計）目錄前 言 11 MATLAB的簡介 1 MATLAB的概述 1 MATLAB的主要功能 1 MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用 22圖像復(fù)原 2 圖像復(fù)原的基本概念 2 圖像退化的數(shù)學(xué)模型 2 逆濾波復(fù)原 3 維納濾波復(fù)原 4 使用LucyRichardson算法的迭代非線性復(fù)原 6 盲去卷積 83圖像重建 10 圖像重建的概述 10 傅里葉反投影重建 11 卷積法重建 12 代數(shù)重建方法 15結(jié) 論 16參考文獻 17致 謝 18摘要數(shù)字圖像處理是將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式，并通過計算機對它們進行處理。在本文中，先對圖像復(fù)原與圖像重建進行概述，然后介紹幾種圖像復(fù)原技術(shù)與圖像重建方法。 MATLAB聊城大學(xué)本科畢業(yè)論文（設(shè)計）基于MATLAB的圖像復(fù)原與重建設(shè)計前言 隨著網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理與分析技術(shù)已經(jīng)在科學(xué)研究、工業(yè)生產(chǎn)、軍事技術(shù)、醫(yī)療衛(wèi)生、
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