圖像復(fù)原ppt課件(2)(編輯修改稿)
2025-05-31 22:04 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? ? ? ????????????2021 ,211, DvuDvuDevuH問題：當(dāng) u0=v0=0時(shí)，以上三個(gè)濾波器都是什么濾波器？ ? 陷波濾波器 ? ? ? ?vuHvuH nrnp ,1, ??? 最佳陷波濾波器 ? 存在多種干擾 —— 最佳陷波濾波器 ? 第一步屏蔽干擾的主要因素，第二步從被干擾的圖像中減去一個(gè)可變的加權(quán)部分。 ? （具體內(nèi)容見書） ? 小波分析方法更好！ 第 5講 圖像復(fù)原 ? 圖像退化 /復(fù)原過程的模型 ? 噪聲模型 ? 噪聲存在下的圖像復(fù)原 ? 估計(jì)退化函數(shù) ? 圖像復(fù)原的濾波方法 ? 圖像復(fù)原的非線性方法 ? 圖像復(fù)原的盲反卷積方法 ? 幾何校正 退化 H的性質(zhì) (1) 線性： (2) 相加性（ k1 = k2 = 1 ）： (3) 一致性（ f2(x, y) = 0 ）： (4) 位置（空間）不變性： ? ? ? ? ? ?),( ),( ),(),( 22112211 yxfHkyxfHkyxfkyxfkH ???? ? ? ? ? ?),( ),( ),(),( 2121 yxfHyxfHyxfyxfH ???? ? ? ?),( ),( 1111 yxfHkyxfkH ?? ? ),(),( byaxgbyaxfH ?????點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的確定 （ 一 ） 運(yùn)用先驗(yàn)知識(shí) : ? 大氣湍流 ? 光學(xué)系統(tǒng)散焦 ? 照相機(jī)與景物相對(duì)運(yùn)動(dòng) 根據(jù)導(dǎo)致模糊的物理過程 （ 先驗(yàn)知識(shí) ） 來確定 h(x,y)或 H(u,v)。 （ 1） 長時(shí)間曝光下大氣湍流造成的傳遞函數(shù) ? ? 5 / 622( , ) e x p [ ]H u v k u v? ? ?k是與湍流性質(zhì)有關(guān)的常數(shù) 。 （ 2） 光學(xué)散焦 d是散焦點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的直徑 ,J1(?)是 第一類貝塞爾函數(shù) 。 2/1221)()(),(vuddJvuH????????（ 3） 照相機(jī)與景物相對(duì)運(yùn)動(dòng) 設(shè) T為快門時(shí)間 ， x0(t)， y0(t)是位移的 x分量和 y分量 ? ? dttvytuxjvuH T )()((2e x p),( 000 ??? ? ?（ 二 ） 運(yùn)用后驗(yàn)判斷的方法 從退化圖像本身來估計(jì) h(x,y) 。 （ 1） 若有把握斷定原始景物某部位有一個(gè)清晰的點(diǎn) ， 于是那個(gè)點(diǎn)再退回圖像的模糊圖像就是 h(x,y) 。 （ 2） 原景物含有明顯的直線 ， 從這些線條的退化圖像得出 h(x,y) 。 （ 3）有明顯的界限 可以證明：界線的退化圖像的導(dǎo)數(shù)＝平行與該界線的線源的退化圖像。 第 5講 圖像復(fù)原 ? 圖像退化 /復(fù)原過程的模型 ? 噪聲模型 ? 噪聲存在下的圖像復(fù)原 ? 估計(jì)退化函數(shù) ? 圖像復(fù)原的濾波方法 ? 圖像復(fù)原的非線性方法 ? 圖像復(fù)原的盲反卷積方法 ? 幾何校正 圖像復(fù)原的濾波方法 ? 逆濾波 ? 維納濾波 ? 等功率譜濾波 ? 約束最小二乘方濾波 逆濾波 假定退化圖像遵從以下模型 )],(/),([),(),(/),(),(1 vuHvuGyxfvuHvuGvuF???F在不考慮噪聲的情況下 則 ),(),(*),(),( yxnyxhyxfyxg ??),(),(),( vuHvuFvuG ?函數(shù)。代表恢復(fù)濾波器的轉(zhuǎn)移之逆，它是令 ),( ,),(1),( vuHvuHvuP ?逆濾波 實(shí)際應(yīng)用時(shí)的缺點(diǎn) ? 無噪聲情況 ? 若在頻譜平面對(duì)圖像信號(hào)有決定影響的點(diǎn)或區(qū)域上， H(u,v)的值為零，那么 G(u,v)的值也為零，故不能確定這些頻率處的 F(u,v)值，也就難以恢復(fù)原始圖像 f(x,y)。 ? 有噪聲情況 ? G(u,v) =F(u,v) H(u,v)+N(u,v) ? 仍采用逆濾波器 P(u,v)=1/H(u,v) ? H(u,v)=0, 沒有定義。 ? H(u ,v)=0附近， H(u ,v)較小， N(u,v)/H(u,v)會(huì)非常大，結(jié)果 與 F(u,v) 大不相同， 就不再象 f(x,y) ),(? vuF),(? vuF?( , )f x y① 在 H(u,v） =0及其附近，人為地仔細(xì)設(shè)置 H1(u,v)的值，使N(u,v)*H1(u,v)不會(huì)對(duì) F（ u， v） 產(chǎn)生太大影響。 下圖給出了 H(u,v)、 H1(u,v)同改進(jìn)的濾波特性 HI(u,v)的一維波形，從中可看出與正常的濾波的差別。 ②使 H1(u,v)具有低通濾波性質(zhì) ?????????001DD 0DD ),( 1),( vuHvuH改進(jìn)的方法 逆濾波 情況下的圖像退化與復(fù)原 記 M (u, v)為復(fù)原傳遞函數(shù)，并不正好是 1 / H (u, v) 圖像退化和復(fù)原模型 除去 H(u, v)為零的點(diǎn) 減少振鈴效應(yīng) k和 d均為小于 1的常數(shù) f M ^( ) )(x , yn ( )x , yH ( )u , v f ( )x , yg ( )x , y u , v?????????20222022 1 ),(1),(wvuwvuvuHvuM如如 ≤??????其它如 ≤),(1),( ),(vuHdvuHkvuM模糊點(diǎn)源以獲得轉(zhuǎn)移函數(shù) 將點(diǎn)源圖像看做單位脈沖函數(shù)（ F [? (x, y)] = 1）的近似 則有 G(u, v) = H(u, v) F(u, v) ? H(u, v) 圖像退化和恢復(fù)示例 退化圖 濾波器 除去零點(diǎn) 減少振鈴 勻速直線運(yùn)動(dòng) 消除勻速直線運(yùn)動(dòng)模糊 ),(),() ] } d()([j2e x p {),( d dd )](j2) ] e x p [(),([ d) ] d(j2) ex p [,( ),(000000vuFvuHttvytuxvuFtyxvyuxtyytxxfyxvyuxyxgvuGTT????????
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