第6章圖像復(fù)原-免費(fèi)閱讀
【正文】 39。 –通過控制點(diǎn)之間的空間對(duì)應(yīng)關(guān)系建立線性或高次方程組求解方程組（ ）中坐標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。 幾何畸變校正一般分兩步來做 ? 幾何畸變校正要對(duì)失真圖像進(jìn)行精確的幾何校正 ? 通常是先確定一幅圖像為基準(zhǔn)，然后去校正另一幅圖像的幾何形狀。 盲圖像復(fù)原 ? 很多情況下難以確定退化的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)和噪聲的統(tǒng)計(jì)特性。 ? 設(shè) S是非線性函數(shù)，當(dāng)考慮圖像的非線性退化時(shí)，圖像的退化模型可以表示成 （ ） （ ） ),()],([),( yxnyxbSyxg ???????? ddfyxhyxb ),(),。假設(shè) Rf和 Rn為 f 和n 的自相關(guān)矩陣。這時(shí)需要人為對(duì)傳遞函數(shù)進(jìn)行修正，以降低由于傳遞函數(shù)病態(tài)而造成的恢復(fù)不穩(wěn)定性。 ? 逆濾波是最早使用的一種無約束復(fù)原方法 ? 成功地應(yīng)用于航天器傳來的退化圖像。 ? 實(shí)際計(jì)算的工作量十分龐大。 – 由于圖像復(fù)原中可能遇到奇異問題； ? （ 2）逆問題可能存在多個(gè)解。 圖像復(fù)原在初級(jí)視覺處理中的地位 ? 在航空航天、國防公安、生物醫(yī)學(xué)、文物修復(fù)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。 ? （ 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。 – 圖像退化的常見原因 – 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)單的圖像退化問題。 ? （ 2） A/D過程會(huì)損失部分細(xì)節(jié)，造成圖像質(zhì)量下降。 ? 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。 ? “最佳估計(jì)”而非“真實(shí)估計(jì)”。 ),(),(),(),( vuNvuHvuFvuG ?? （ ） 離散圖像退化的數(shù)學(xué)模型 ? 設(shè) f (x, y)大小為 A B， h(x, y)被均勻采樣為 C D大小。 ? 各種代數(shù)復(fù)原方法 – 可能是通過無約束條件而得到原始圖像 f的估計(jì)。對(duì)式（ ）進(jìn)行傅立葉變換，則 逆濾波法的特點(diǎn) ? 優(yōu)點(diǎn)： – 形式簡(jiǎn)單 – 適用于極高信噪比條件下的圖像復(fù)原問題，且降質(zhì)系統(tǒng)的傳遞函數(shù) H不存在病態(tài)性質(zhì)。 ? Q的形式不同，可得到不同類型的復(fù)原方法。 例 ? 【 例 】 原始圖像如圖 （ a），使用函數(shù) DECONVWNR對(duì)圖 （ b）所示的無噪聲模糊圖像進(jìn)行復(fù)原重建，觀察所得結(jié)果，并將不同 PSF產(chǎn)生的復(fù)原效果進(jìn)行比較。 ? 同態(tài)濾波復(fù)原過程可用圖 。 典型的幾何失真 ? 1．系統(tǒng)失真 ? 光學(xué)系統(tǒng)、電子掃描系統(tǒng)失真而引起的斜視畸變、枕形、桶形畸變等，都可能使圖像產(chǎn)生幾何特性失真。)中找到對(duì)應(yīng)像點(diǎn)。 ? 1．最近鄰點(diǎn)法 – 該法取與像素點(diǎn)相鄰的 4個(gè)點(diǎn)中距離最近的鄰點(diǎn)灰度值作為該點(diǎn)的灰度值。 圖 內(nèi)插法幾何校正 。 ? 一般校正后的圖像某些像素點(diǎn)可能分布不均勻，不會(huì)恰好落在坐標(biāo)點(diǎn)上，因此常采用內(nèi)插法來求得這些像素點(diǎn)的灰度值。 – 根據(jù)兩幅圖像的一些已知對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)建立起函數(shù)關(guān)系式，將失真圖像的 x‘y’坐標(biāo)系變換到標(biāo)準(zhǔn)圖像 xy坐標(biāo)系，從而實(shí)現(xiàn)失真圖像按標(biāo)準(zhǔn)圖像的幾何位置校正，使 f(x, y)中的每一像點(diǎn)都可在 g (x39。 ? 以上圖像退化現(xiàn)象稱之為 幾何失真 。 – 當(dāng)降質(zhì)圖像是由兩個(gè)分量相乘得到時(shí)，可先對(duì)降質(zhì)圖像取對(duì)數(shù)，得到兩個(gè)相加的分量，再進(jìn)行濾波處理，最后通過指數(shù)變換得到復(fù)原圖像 。 – 盡管 γ≠0但無噪聲影響， Sn(u, v)=0，復(fù)原系統(tǒng)亦為理想的逆濾波器，可以看成是維納濾波器的一種特殊情況。 約束復(fù)原的基本原理 ? 約束最小二乘法復(fù)原問題 ? 令 Q為 f的線性算子，要設(shè)法尋找一個(gè)最優(yōu)估計(jì) f? ，使形式為 2?fQ的、服從約束條件 22? nfHg ?? 的函數(shù)最小
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