數(shù)字圖像處理課件(岡薩雷斯)第5章圖像恢復(fù)-wenkub.com
2025-04-26 14:14 本頁(yè)面
【正文】 （ 3）有明顯的界限 可以證明：界線的退化圖象的導(dǎo)數(shù)＝平行與該界線的線源的退化圖象。 （ 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)。 白噪聲 ： 圖象平面上不同點(diǎn)的噪聲是不相關(guān)的，其譜密度為常數(shù)。 0 m A 1 0 n B 1m n {0 。 0 m C 1 0 n D 1h m n {0 。此時(shí)圖像的退化模型 實(shí)際的成像系統(tǒng)在一定條件下可以近似地看作是線性移不變系統(tǒng)，所以圖像恢復(fù)過(guò)程中往往使用線性移不變的系統(tǒng)模型。而圖像增強(qiáng)是針對(duì)圖像的局部，以改善圖像的局部特性，如圖像的平滑和銳化。 2020/6/16 3 散焦退化示例 （ a）、（ c）和（ e）分別為原圖像、線性運(yùn)動(dòng)模糊圖像和散焦模糊圖像；（ b）、（ d）和（ f）分別為相應(yīng)的頻率幅度圖。 退化圖像 ： 由于各種原因，使得原清晰圖像變模糊，或者原圖像沒(méi)有達(dá)到應(yīng)有的質(zhì)量而形成的降質(zhì)圖像。 圖像恢復(fù)（復(fù)原） ： 使退化圖像恢復(fù)本來(lái)面目。 （ a） （ c） （ e） （ b） （ d） （ f） 2020/6/16 4 概述 2020/6/16 5 概述 2020/6/16 6 2020/6/16 7 概述 2020/6/16 8 概述 2020/6/16 9 概述 2020/6/16 10 ?圖像恢復(fù)與圖像增強(qiáng)的異同點(diǎn) 相同點(diǎn)： 圖像增強(qiáng)與圖像恢復(fù)都是改善給定圖像的質(zhì)量。 （ 3）圖像恢復(fù)主要是利用圖像退化過(guò)程來(lái)恢復(fù)圖像的本來(lái)面目，它是一個(gè)客觀過(guò)程，最終的結(jié)果必須要有一個(gè)客觀的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。 ( ) [ ( ) ] ( )g x ,
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