【正文】 產(chǎn)生的散焦模糊。 – 由于存在可能導(dǎo)致圖像復(fù)原的病態(tài)性 。 – 也可能是約束復(fù)原 f。 – 選用圖像 f 和噪聲 n 的自相關(guān)矩陣 Rf和 Rn表示 Q就可得到維納濾波復(fù)原方法。 圖 同態(tài)濾波器復(fù)原 ? 同態(tài)復(fù)原結(jié)果 ?( , )f x y = 10l(x,y)*[log i(x,y)+ log r(x,y)] () ? 同態(tài)濾波器的傳遞函數(shù) 21??????????),(/),(|),(|1|),( 2vuSvuSvuHvuLfn| （ ） ?同態(tài)濾波技術(shù)也可以用于圖像增強。 ???????),(),(21yxhyyxhx （ ） 幾何校正方法可以分為兩類： ? 在 h h2已知情況下的校正方法 –一般通過人工設(shè)置標(biāo)志，如衛(wèi)星照片通過人工設(shè)置小型平面反射鏡作為標(biāo)志。 ?缺點： ?計算量較大且具有低通特性，圖像輪廓模糊。 空間幾何坐標(biāo)變換 ? 按照一幅標(biāo)準(zhǔn)圖像 f(x,y)或一組基準(zhǔn)點去校正另一幅幾何失真圖像 g(x‘,y’)。 – 同態(tài)濾波法復(fù)原方法是基于圖像的乘性結(jié)構(gòu)理論而提出來的。 – 根據(jù)不同領(lǐng)域的要求，有時需要對 f和 n作一些特殊的規(guī)定，使處理得到的圖像滿足某些條件。 ? （ 1）通過對角化簡化分塊循環(huán)矩陣，再利用 FFT快速算法可以大大地降低計算量且能極大地節(jié)省存儲空間。 連續(xù)圖像退化的數(shù)學(xué)模型 ? 連續(xù)圖像退化的 一般模型 如圖 。 ? 注意本章與 “ 圖像增強 ” 一章的聯(lián)系與區(qū)別。 ? （ 8） 攜帶遙感儀器的飛機或衛(wèi)星運動的不穩(wěn)定，以及地球自轉(zhuǎn)等因素引起的照片幾何失真。 ?又被稱為退化系統(tǒng)的點擴展函數(shù) PSF。 即目標(biāo)函數(shù) 2||?||)?( fHgf ??J 為最小。 – 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。 ? 以上圖像退化現(xiàn)象稱之為 幾何失真 。 ? 一般校正后的圖像某些像素點可能分布不均勻，不會恰好落在坐標(biāo)點上，因此常采用內(nèi)插法來求得這些像素點的灰度值。 ? 1．最近鄰點法 – 該法取與像素點相鄰的 4個點中距離最近的鄰點灰度值作為該點的灰度值。 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。 例 ? 【 例 】 原始圖像如圖 （ a），使用函數(shù) DECONVWNR對圖 （ b）所示的無噪聲模糊圖像進行復(fù)原重建，觀察所得結(jié)果，并將不同 PSF產(chǎn)生的復(fù)原效果進行比較。對式（ ）進行傅立葉變換，則 逆濾波法的特點 ? 優(yōu)點： – 形式簡單 – 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)。 ),(),(),(),( 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。 ? 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。 – 圖像退化的常見原因 – 圖像退化模型 – 圖像退化與圖像增強的關(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單的圖像退化問題。 圖像復(fù)原在初級視覺處理中的地位 ? 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。 ? 實際計算的工作量十分龐大。這時需要人為對傳遞函數(shù)進行修正，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。 ? 設(shè) S是非線性函數(shù)，當(dāng)考慮圖像的非線性退化時，圖像的退化模型