數(shù)字圖像處理圖像復(fù)原算法論文-在線瀏覽
2024-08-08 13:36本頁(yè)面
【正文】 圖像上的運(yùn)算和噪聲兩者聯(lián)合作用的結(jié)果，圖像退化模型如圖1所示，可以表示為： g ( x, y) = H [ f ( x, y)] + n( x, y) = f ( x, y) *h( x, y) + n( x, y) （1） 圖1 圖像退化模型 在測(cè)試圖像上產(chǎn)生高斯噪聲lena圖需能指定均值和方差；并用濾波器（自選）恢復(fù)圖像；其中h(x, y)刀是表示退化函數(shù)的空間描述，也稱為PSF,即點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，.*表示空間卷積n(x, y)為加性噪聲。從模型中估計(jì)f的問題稱為線性反轉(zhuǎn)問題，這也是經(jīng)典圖像復(fù)原研究中的基礎(chǔ)。噪聲是一種隨機(jī)過程，它的波形和瞬時(shí)振幅以及相位都隨時(shí)間無規(guī)則變化，因此無法精確測(cè)量，所以不能當(dāng)做具體的處理對(duì)象，而只能用概率統(tǒng)計(jì)的理論和方法進(jìn)行分析和處理。一個(gè)高斯隨機(jī)變量z的PDF可表示為：P（z）= （3）其中z代表灰度，u是z的均值，是z的標(biāo)準(zhǔn)差。圖2 高斯函數(shù)可以通過不同的算法用matlab來產(chǎn)生高斯噪聲。去除高斯噪聲的方法有直方圖變換，低通濾波，高通濾波，逆濾波，維納濾波，中值濾波等。 逆濾波法是最早使用的一種無約束復(fù)原方法，通常用它來處理從航天器傳來的退化圖像。另一方面，噪聲還會(huì)帶來更嚴(yán)重的問題，如果加入噪聲可得到: (9) 由(9)式可以看出，如果H(u, v)在u v平面上取零或很小，N(u, v) H(u, v)就會(huì)使恢復(fù)結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果有很大差距。在這種情況下，恢復(fù)只能在與原點(diǎn)較近(接近頻域中心少的范圍內(nèi)進(jìn)行，所以一般情況下逆濾波器并不正好是1H(u, v)，而使u和v的某個(gè)函數(shù)，可記為M (u, v)，常被稱為恢復(fù)轉(zhuǎn)移函數(shù)。 維納濾波是一種最早也最為人們熟知的線性圖像復(fù)原方法。e2達(dá)到最小的準(zhǔn)則來實(shí)現(xiàn)圖像恢復(fù)的,即: (l1)式中，E表示期望值操作符，f(x, y)未退化的圖像，f(x ,y)是恢復(fù)的圖像。通?？梢杂美窭嗜粘藬?shù)法解決這個(gè)問
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