基于matlab的圖像復(fù)原與重建設(shè)計(jì)-文庫吧在線文庫
【正文】 可以組成圖像處理工具。（3）圖像變換。圖像復(fù)原是試圖利用退化過程的先驗(yàn)知識(shí)使已退化的圖像恢復(fù)本來面目，即根據(jù)退化的原因，分析引起退化的環(huán)境因素，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，并沿著使圖像降質(zhì)的逆過程恢復(fù)圖像[5]。 一般來說，圖像的生成可以簡單地被描述為如下數(shù)學(xué)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。實(shí)驗(yàn)證明，當(dāng)退化圖像的噪聲較小，即輕度降質(zhì)時(shí)，采用逆濾波復(fù)原的方法可以獲得較好的結(jié)果。 退化圖像、原始圖像、噪聲都是均勻隨機(jī)場，噪聲的均值為零，且與圖像不相關(guān)。 I=imread(39。title(39。 I0=real(ifft2(fftshift(G)))。 F0=fftshift(fft2(I1))。 K=。title(維納濾波復(fù)原圖)。在IPT中，LR算法是由名為deconvlucy的函數(shù)完成的，此函數(shù)的語法為fr= deconvlucy(g,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT)其中，fr代表復(fù)原的圖像，g代表退化的圖像，PSF是點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，NUMIT為迭代次數(shù)（默認(rèn)為10次），DAMPAR是一個(gè)標(biāo)量，它指定了結(jié)果圖像與原圖像g之間的偏離閾值。Blurred=imfilter(I,PSF,39。,0,V)。imshow (Blurred)。)。另外此法存在一些較嚴(yán)重的缺陷，一是噪聲放大問題，二是對(duì)于恢復(fù)圖像中的不同部分，分別執(zhí)行多少迭代才合適的問題。在盲去卷積中，最優(yōu)化問題規(guī)定的約束條件并假定收斂時(shí)通過迭代來求解，得到的最大和就是還原的圖像和PSF[3]。,7,10)。FUN=inline(39。subplot(221)。True PSF39。imshow(P,[])。在醫(yī)學(xué)影像處理中是醫(yī)學(xué)圖像獲取的重要方法。即： 現(xiàn)在假設(shè)將函數(shù)投影到一條經(jīng)過旋轉(zhuǎn)的直線上，該直線的旋轉(zhuǎn)角度為θ。這樣，投影可以采用不同的方向角插入到三維變換域中。由此，我們得出一個(gè)結(jié)論，即：三維圖像不能在得到部分投影數(shù)據(jù)的過程中局部的重建，而必須延遲到所有投影數(shù)據(jù)都獲得之后才能重建。subplot(2,2,1)。[R2,xp]=radon(P,theta2)。colormap(hot)。I1=iradon(R1,10)。)。title(39。結(jié)論本文介紹了圖像退化的原因、圖像重建的基本概念并且簡要介紹了當(dāng)前主流的圖像復(fù)原和圖像重建方法，并通過對(duì)各種復(fù)原和重建方法的仿真，了解了各種方法的優(yōu)劣性，為我們?cè)趯?shí)際生活提供依據(jù)。參考文獻(xiàn)[1] 龔聲蓉，劉純平，[M].北京:清華大學(xué)出版社,123144[2] 張德豐，：清華大學(xué)出版社，2012.[3] （MATLAB版）[M].北京:電子工業(yè)出版社,:123133[4] 張錚,倪紅霞,苑春苗，[M].北京:人民郵電出版社,:194196[5] 陳傳波,[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社,161176[6] 林旭梅，[M].山東：中國石油大學(xué)出版社，:4975[7] 張德豐,[J].中山大學(xué)學(xué)報(bào),(6)：4447[8] [M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,[9] ：控制工程篇[M].北京:電子工業(yè)出版社,[10] 羅軍輝，[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,[11] 趙怡紅,:化學(xué)工業(yè)出版社,:38 125[12]：控制工程篇[M].北京：電子工業(yè)出版社，[13]劉維一，[J].，2002,13（4）：389400[14]::CDMD:[15][D].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2010,2125致謝 在論文完成之際，我的心情十分激動(dòng)，無法用言語表達(dá)。最后，再次向所有給予我關(guān)心和幫助的老師、同學(xué)和朋友表示衷心的感謝。申老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)風(fēng)范、高度的責(zé)任心給我留下了極其深刻的印象。大多數(shù)圖像處理模型是可以通過使用MATLAB的基本函數(shù)通過編程實(shí)現(xiàn)的。代數(shù)重建技術(shù)就是事先對(duì)未知圖像的各像素給予一個(gè)初始估值，然后利用這些假設(shè)數(shù)據(jù)去計(jì)算各射線穿過對(duì)象時(shí)可能得到的投影值（射影和），再用它們和實(shí)測投影值進(jìn)行比較，根據(jù)差異獲得一個(gè)修正值，利用這些修正值，修正各對(duì)應(yīng)射線穿過的諸像素值。用R2重建圖像39。subplot(2,2,2)。)。imagesc(theta3,xp,R3)。)。按照二維傅里葉反變換標(biāo)準(zhǔn)定義，有 作代換：，寫成極坐標(biāo)（R,θ）的形式： ① 利用傅里葉變換共軛對(duì)稱性，有：②令： ③則③可以表示為：， ④在②中，當(dāng)用FFT計(jì)算投影數(shù)據(jù)的傅里葉變換F(R,θ)時(shí)，投影數(shù)據(jù)g(ρ,θ)總被有限截?cái)?。我們可以重寫二維投影方程，定出即投影平面：，這里ds是光線幾何路徑中的微分長度。為得到圖像函數(shù)，我們必須進(jìn)行反變換運(yùn)算，即：這些結(jié)論很容易推廣到三維情形中。傅里葉反投影重建方法可以說是最簡單的一種變換重建方法，一個(gè)三維（或二維）物體，它的二維（或一維）投影的傅里葉變換恰好與此物體的傅里葉變換的主題部分相等，傅里葉變換的重建方法正是以此為基礎(chǔ)的。3圖像重建 圖像重建的概述圖像處理中的一個(gè)重要研究分支是物體圖像的重建，它被廣泛的應(yīng)用于檢測和觀察中，而這種重建方法一般是根據(jù)物體的一些橫截面部分的投影而進(jìn)行的。title(39。)。,39。,0,V)。PSF估計(jì)受其初始推測尺寸的巨大影響，而很少受其值的影響。因此，盲去卷積算法就是那些不以PSF知識(shí)為基礎(chǔ)的圖像復(fù)原的方法?；謴?fù)后的圖像39。subplot(2,2,3)。title(39。)。)。LR算法是一種迭代非線性復(fù)原算法，它是從最大似然公式印出來的，圖像用泊松分布加以模型化的。 end end F2=
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