圖像復(fù)原方法綜述

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1、圖像復(fù)原方法綜述1、摘要圖像是人類視覺的基礎(chǔ)，給人具體而直觀的作用。圖像的數(shù)字化包括取樣和量化兩個步驟。數(shù)字圖像處理就是將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式，并利用計算機進(jìn)行加工和處理的過程。圖像復(fù)原是圖像處理中的一個重要問題，對于改善圖像質(zhì)量具有重要的意義。解決該問題的關(guān)鍵是對圖像的退化過程建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，然后通過求解該逆問題獲得圖像的復(fù)原模型并對原始圖像進(jìn)行合理估計。本文主要介紹了圖像退化的原因、圖像復(fù)原技術(shù)的分類和目前常用的幾種圖像復(fù)原方法，詳細(xì)的介紹了維納濾波、正則濾波、LR算法和盲區(qū)卷積，并通過實驗證明了該方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：圖像退化、圖像復(fù)原、維納濾波、正則濾波、LR算法、盲區(qū)卷

2、積、2、圖像復(fù)原概述在圖像的獲取、傳輸以及保存過程中，由于各種因素，如大氣的湍流效應(yīng)、攝像設(shè)備中光學(xué)系統(tǒng)的衍射、傳感器特性的非線性、光學(xué)系統(tǒng)的像差、成像設(shè)備與物體之間的相對運動、感光膠卷的非線性及膠片顆粒噪聲以及電視攝像掃描的非線性等所引起的幾何失真，都難免會造成圖像的畸變和失真。通常，稱由于這些因素引起的質(zhì)量下降為圖像退化。圖像退化的典型表現(xiàn)是圖像出現(xiàn)模糊、失真，出現(xiàn)附加噪聲等。由于圖像的退化，在圖像接受端顯示的圖像已不再是傳輸?shù)脑紙D像，圖像效果明顯變差。為此，必須對退化的圖像進(jìn)行處理，才能恢復(fù)出真實的原始圖像，這一過程就稱為圖像復(fù)原[1]。圖像復(fù)原技術(shù)是圖像處理領(lǐng)域中一類非常重要的處理技

3、術(shù)，與圖像增強等其他基本圖像處理技術(shù)類似，也是以獲取視覺質(zhì)量某種程度的改善為目的，所不同的是圖像復(fù)原過程實際上是一個估計過程，需要根據(jù)某些特定的圖像退化模型，對退化圖像進(jìn)行復(fù)原。簡言之，圖像復(fù)原的處理過程就是對退化圖像品質(zhì)的提升，并通過圖像品質(zhì)的提升來達(dá)到圖像在視覺上的改善。由于引起圖像退化的因素眾多，且性質(zhì)各不相同，目前沒有統(tǒng)一的復(fù)原方法，眾多研究人員根據(jù)不同的應(yīng)用物理環(huán)境，采用了不同的退化模型、處理技巧和估計準(zhǔn)則，從而得到了不同的復(fù)原方法。圖像復(fù)原算法是整個技術(shù)的核心部分。目前，國內(nèi)在這方面的研究才剛剛起步，而國外卻已經(jīng)取得了較好的成果。早期的圖像復(fù)原是利用光學(xué)的方法對失真的觀測圖像進(jìn)行校

4、正，而數(shù)字圖像復(fù)原技術(shù)最早則是從對天文觀測圖像的后期處理中逐步發(fā)展起來的。其中一個成功例子是NASA的噴氣推進(jìn)實驗室在1964年用計算機處理有關(guān)月球的照片。照片是在空間飛行器上用電視攝像機拍攝的，圖像的復(fù)原包括消除干擾和噪聲，校正幾何失真和對比度損失以及反卷積。另一個典型的例子是對肯尼迪遇刺事件現(xiàn)場照片的處理。由于事發(fā)突然，照片是在相機移動過程中拍攝的，圖像復(fù)原的主要目的就是消除移動造成的失真[2]。早期的復(fù)原方法有：非鄰域濾波法，最近鄰域濾波法以及效果較好的維納濾波和最小二乘濾波等。隨著數(shù)字信號處理和圖像處理的發(fā)展，新的復(fù)原算法不斷出現(xiàn)，在應(yīng)用中可以根據(jù)具體情況加以選擇。目前國內(nèi)外圖像復(fù)原技

5、術(shù)的研究和應(yīng)用主要集中于諸如空間探索、天文觀測、物質(zhì)研究、遙感遙測、軍事科學(xué)、生物科學(xué)、醫(yī)學(xué)影象、交通監(jiān)控、刑事偵察等領(lǐng)域。如生物方面，主要是用于生物活體細(xì)胞內(nèi)部組織的三維再現(xiàn)和重構(gòu)，通過復(fù)原熒光顯微鏡所采集的細(xì)胞內(nèi)部逐層切片圖，來重現(xiàn)細(xì)胞內(nèi)部構(gòu)成；醫(yī)學(xué)方面，如對腫瘤周圍組織進(jìn)行顯微觀察，以獲取腫瘤安全切緣與癌腫原發(fā)部位之間關(guān)系的定量數(shù)據(jù)；天文方面，如采用迭代盲反卷積進(jìn)行氣動光學(xué)效應(yīng)圖像復(fù)原研究等。3、圖像退化模型圖像復(fù)原問題的有效性關(guān)鍵之一取決于描述圖像退化過程模型的精確性。要建立圖像的退化模型，則首先必須了解、分析圖像退化的機理并用數(shù)學(xué)模型表現(xiàn)出來。在實際的圖像處理過程中，圖像均需以數(shù)字離

6、散函數(shù)表示，所以必須將退化模型離散化[3]。對于退化圖像：(1)如果上式中，，，按相同間隔采樣，產(chǎn)生相應(yīng)的陣列、、、，然后將這些陣列補零增廣得到大小為的周期延拓陣列，為了避免重疊誤差，這里，。由此，當(dāng)k=0,1,L,M-1;l=0,1,L,N-1時，即可得到二維離散退化模型形式：(2)如果用矩陣表示上式，則可寫為：(3)其中，,,為一個行堆疊形成的列向量，H為階的塊循環(huán)矩陣。現(xiàn)實中造成圖像降質(zhì)的種類很多，常見的圖像退化模型及點擴展函數(shù)有如下情景[15]：(1)線性移動降質(zhì)在拍照時，成像系統(tǒng)與目標(biāo)之間有相對直線移動會造成圖像的降質(zhì)。水平方向線性移動可以用以下降質(zhì)函數(shù)來描述：(4)式中，d是降質(zhì)函

7、數(shù)的長度。在應(yīng)用中如果線性移動降質(zhì)函數(shù)不在水平方向，則可類似地定義移動降質(zhì)函數(shù)。(2)散焦降質(zhì)當(dāng)鏡頭散焦時，光學(xué)系統(tǒng)造成的圖像降質(zhì)相應(yīng)的點擴展函數(shù)是一個均勻分布的圓形光斑。此時，降質(zhì)函數(shù)可表示為：(5)式中，R是散焦半徑。(3)高斯(Gauss)降質(zhì)Gauss降質(zhì)函數(shù)是許多光學(xué)測量系統(tǒng)和成像系統(tǒng)最常見的降質(zhì)函數(shù)。對于這些系統(tǒng)，決定系統(tǒng)點擴展函數(shù)的因素比較多。眾多因素綜合的結(jié)果總是使點擴展函數(shù)趨于G