图像复原().PPTVIP

电子科技大学 光电信息学院 二○一○年4月6日 主要内容 主要内容 什么是退化（Degrade）？ 成像过程中的“退化”，是指由于成像系统各种因素的影响，使得图像质量降低。 引起图像退化的原因 ?? 成像系统的散焦； ?? 成像设备与物体的相对运动； ?? 成像器材的固有缺陷； ?? 外部干扰等。 图像恢复与图像增强的异同 图像恢复的本质(inversion problem) 图像恢复存在的困难 主要内容 f(x,y)表示一幅输入图像。 ?? g(x,y)是f(x,y)产生的一幅退化图像。 ?? H表示退化函数。 ?? 给定g(x,y)和H，怎样获得关于原始图像的近似估计？ 从前述的线性移不变性系统的退化过程，可以看出： 退化模型的向量空间表示 退化模型向量空间表示 退化模型向量空间表示 退化模型向量空间表示 退化模型向量空间表示 退化参数的确定 点扩展函数(PSF) 噪声(方差,性质) 噪声(Noise) 最常见的退化因素之一，图像中不希望有的部分，图像中不需要的部分 。如： （1）无线电中的静电干扰，道路上的喧闹声。 （2）电视上的雪花。 对信号来说，噪声是一种外部干扰。但噪声本身也是一种信号（携带了噪声源的信息）。 常见噪声 热噪声：与物体的绝对温度有关。也称： 白噪声 （频率覆盖整个频谱） 高斯噪声（幅度符合高斯分布） 闪烁噪声：电流运动产生。 具有反比于频率（1/f）的频谱，也称粉色噪声（在对数频率间隔内有相同的能量） 发射噪声：高斯分布（电子运动的随机性） 其它特定的噪声 ?? 高斯噪声 ?? 瑞利噪声 ?? 伽马（爱尔兰）噪声 ?? 指数分布噪声 ?? 均匀分布噪声 ?? 脉冲噪声（椒盐噪声） (2) 均匀噪声-Uniform (3) 脉冲（椒盐）噪声－Impulse( Salt Pepper) 噪声脉冲可以是正的或负的。 一般假设a和b都是“饱和”值：灰度的最大和最小值。 双极性脉冲噪声，也称椒盐噪声。 错误交换、尖峰噪声等。 主要内容 设有一个线性系统，它的单位脉冲响应是　　，当输入一个观测到的随机信号　　，简称观测值，且该信号包含噪声　　和有用信号　　，简称信号，也即： 我们希望输出得到的　　与有用信号　尽量接近，因此称　　为　　 的估计值，用　　来表示　　 ，我们就有了维纳滤波器的系统框图 ．这个系统的单位脉冲响应也称为对于　　 的一种估计器。 用当前的和过去的观测值来估计当前的信号　　　　称为滤波； 用过去的观测值来估计当前的或将来的信号　　　　 N=0，称为预测； 用过去的观测值来估计过去的信号　　　　　　，N=1，称为平滑或者内插。 系统框图中估计到的　　信号和我们期望得到的有用信号　　不可能完全相同，这里用　　来表示真值和估计值之间的误差 　　　　　　　　　 显然　　是随机变量，维纳滤波误差准则就是最小均方误差准则 主要内容 Terms Terms Terms 补充：大气湍流 3.4 Richardson-Lucy 算法 所以有： 对于估计，一般要采用以下的迭代过程，即 对于二维图像，可以扩展为： 3.4 Richardson-Lucy 算法 Richardson-Lucy 算法属于一种非线性的迭代图像复原方法，有时也称为最大后验（Maximum a posteriori probability，MAP）复原。 最大后验（MAP）复原将图像看成非平稳随机场，处理中，可把图像模型近似表示成一个平稳随机过程。 总结： 3.5 算法仿真 deconvwnr —— Wiener filter； deconvreg —— 正则(最小二乘)滤波复原； deconvlucy —— Lucy-Richard算法； deconvblind —— 盲复原。 Matlab提供的图像复原函数 3.5 算法仿真 I = imread(board.tif); I = I(50+[1:256],2+[1:256],:); figure;imshow(I);title(Original Image); PSF = fspecial(gaussian,5,5); Blurred = imfilter(I,PSF,symmetric,conv); V = 0.002; BlurredNoisy = imnoise(Blurred,gaussian,0,V); figure;imshow(BlurredNoisy);title(Blurred and Noisy Image) luc1 = deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,5); figure; imshow(luc1); titl