數(shù)字圖像處理-5章ppt課件.ppt

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1、第五章圖像復(fù)原(imagerestoration)如何恢復(fù)離焦形成的模糊原始圖像運(yùn)動(dòng)形成的模糊原始圖像圖像復(fù)原目的：盡量減少或去除獲取圖像或處理圖像過程中的圖像降質(zhì)(圖像退化)，恢復(fù)其本來面目。圖象退化的主要表現(xiàn)形式：圖像模糊；圖像受到干擾。產(chǎn)生原因光學(xué)系統(tǒng)中的衍射傳感器非線性畸變光學(xué)系統(tǒng)的像差攝影膠片的非線性大氣流的擾動(dòng)效應(yīng)對(duì)象運(yùn)動(dòng)造成的模糊幾何畸變亞采樣圖像復(fù)原方法：找到降質(zhì)或退化的原因，分析引起降質(zhì)或退化的因素，建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，并沿著圖像降質(zhì)的逆過程恢復(fù)圖像。圖像退化模型決定圖像復(fù)原效果。圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)的區(qū)別：圖像增強(qiáng)不考慮圖像是如何退化的，而

2、是試圖采用各種技術(shù)來增強(qiáng)圖像的視覺效果。圖像復(fù)原需知道圖像退化的機(jī)制和過程等先驗(yàn)知識(shí)，并據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆處理方法，從而得到復(fù)原的圖像。二者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量。5.1圖像退化的數(shù)學(xué)模型5.2無約束圖像恢復(fù)5.3有約束圖像恢復(fù)成像過程中的“退化”，是指由于成像系統(tǒng)各種因素的影響，使得圖像質(zhì)量降低。退化模型：退化過程可以被模型化為一個(gè)退化函數(shù)和一個(gè)噪聲項(xiàng)?？梢杂眠B續(xù)數(shù)學(xué)模型描述，也可以用離散數(shù)學(xué)模型描述。5.1圖象退化的數(shù)學(xué)模型5.1.1連續(xù)圖象退化模型f(x,y)表示一幅輸入圖像；g(x,y)是f(x,y)產(chǎn)生的一幅退化圖像。由于圖像質(zhì)量退化原因非

3、常復(fù)雜，為了處理簡(jiǎn)單，退化函數(shù)一般用線性系統(tǒng)H近似；η(x,y)表示外加噪聲。給定g(x,y)，分析退化函數(shù)H和噪聲項(xiàng)η(x,y)，計(jì)算原始圖像的近似估計(jì)？線性系統(tǒng)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：一幅圖像f(x,y)可以看成由無窮多點(diǎn)源形成的，并且可以看作是由一系列沖激函數(shù)的取樣組成的。為沖激函數(shù)，對(duì)點(diǎn)光源進(jìn)行采樣。H位置不變性H可加性H一致性空間域退化模型頻率域退化模型因此有：空域卷積對(duì)應(yīng)頻域的乘積對(duì)連續(xù)圖象退化模型中的f，h均勻采樣，并進(jìn)行周期延拓（周期大小為M×N），然

4、后離散化：5.1.2離散圖象退化模型給定退化圖像g(x,y)，分析退化函數(shù)h(x,y)和噪聲項(xiàng)η(x,y)，計(jì)算原始圖像的近似估計(jì)！連續(xù)圖像退化模型離散圖像退化模型需要確定退化參數(shù)h(x,y)和η(x,y)？退化函數(shù)h(x,y)觀察估計(jì)法：利用圖像的結(jié)構(gòu)相似性試驗(yàn)估計(jì)法：利用采集設(shè)備相似裝置模型估計(jì)法：根據(jù)退化原因分析構(gòu)建噪聲函數(shù)?(x,y)噪聲的概率密度函數(shù)5.1.3退化參數(shù)的確定1、觀察法估計(jì)退化函數(shù)利用圖像中可能存在的包含簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)的子圖像，使用目標(biāo)和背景的樣品灰度級(jí)，構(gòu)建不退化的圖像。在圖像中確定一個(gè)觀察子圖像gs(x,y)；對(duì)強(qiáng)信號(hào)區(qū)采樣目標(biāo)和背景的

5、樣品灰度級(jí)，構(gòu)建觀察子圖像的估計(jì)圖像。忽略噪聲的情況下，有，H(u,v)與Hs(u,v)形狀相同。2、試驗(yàn)法估計(jì)退化函數(shù)如果可以使用與獲得退化圖像的設(shè)備相似的裝置，理論上可以得到一個(gè)準(zhǔn)確的退化模型。利用相同的裝置，拍攝一個(gè)脈沖（亮點(diǎn)），則得到的退化響應(yīng)，一個(gè)線性移不變系統(tǒng)可完全由其沖擊響應(yīng)來描述，并且脈沖圖像的傅立葉變換是常數(shù)，則退化函數(shù)的傅立葉變換為：3、分析構(gòu)建退化數(shù)學(xué)模型觀察法和試驗(yàn)法只能針對(duì)特定情況處理。根據(jù)退化原因構(gòu)建數(shù)學(xué)模型則有可能解決一類圖像的復(fù)原問題?；诖髿馔牧髂Ｐ偷耐嘶Ｐ虷ufnagel和Stanley提出k=0.0025k=0.001

6、k=0.00025K值近似0由勻速直線運(yùn)動(dòng)引起的圖像模糊拍攝過程中快門打開的時(shí)間決定了對(duì)膠片的曝光時(shí)間，膠片上的總曝光量是在快門打開到關(guān)閉這段時(shí)間的積分，因?yàn)槲矬w與相機(jī)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)而造成圖像模糊。圖像f(x,y)在平面上相對(duì)運(yùn)動(dòng)，x0(t)，y0(t)是運(yùn)動(dòng)分量；t是運(yùn)動(dòng)時(shí)間；T是快門打開到關(guān)閉的時(shí)間。退化圖像g(x,y)是T時(shí)間內(nèi)的積分：運(yùn)動(dòng)退化模型數(shù)字圖像的噪聲主要來源于圖像的獲?。ò〝?shù)字化過程）和傳輸過程。噪聲的產(chǎn)生地點(diǎn)和強(qiáng)度都是不確定的，因此需要采用概率分布來描述，即把噪聲當(dāng)作隨機(jī)變量來處理。假設(shè)噪聲獨(dú)立于空間坐標(biāo)，且與圖像本身無關(guān)聯(lián)。3.噪聲模型一

7、些重要的噪聲模型高斯噪聲瑞利噪聲伽馬（愛爾蘭）噪聲指數(shù)分布噪聲均勻分布噪聲脈沖噪聲（椒鹽噪聲）高斯噪聲：也稱為正態(tài)噪聲，數(shù)學(xué)上非常容易處理，因此在噪聲沒有明顯表征的情況下，常采用高斯分布近似處理噪聲：均值，或期望值：是標(biāo)準(zhǔn)差：是方差瑞利噪聲伽瑪（愛爾蘭）噪聲指數(shù)分布噪聲均勻分布噪聲脈沖噪聲（椒鹽噪聲）設(shè)b>a，則灰度值b在圖像中是一個(gè)亮點(diǎn)，a則是一個(gè)暗點(diǎn)，若Pa和Pb中有一個(gè)為0，則稱為單極脈沖，視覺上，雙擊脈沖噪聲類似于餐桌上的胡椒和鹽粉，因此也稱為椒鹽噪聲，其中，亮點(diǎn)對(duì)應(yīng)于“鹽粉”，而暗點(diǎn)對(duì)應(yīng)于“胡椒”。b和a通常是飽和值，即它們是圖像中可表示的最大值和

8、最小值，因此一般為255和0。測(cè)試圖，只有三種不同的