第五章频率域图像增强技术分析.ppt

第五章 图像复原;参考资料;图像复原技术也常被称为图像恢复技术，是当今图像处理研究领域的重要分支。 图像复原技术能够去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化）问题，从而使图像尽可能地接近于真实场景。;什么是退化（Degrade）？ 景物形成过程中可能出现畸变、模糊、失真或混入噪声，使所成图像降质，称为图像“退化”。 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。;运动模糊图像;模糊图像 复原后的清晰图像;因噪声引起的模糊;图像复原可以看作图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真。 在图像退化确知的情况下，图像退化的逆过程是有可能进行的，这属于反问题求解。; 实际情况???常是退化过程并不知晓，这种复原属于盲目复原。 由于图像模糊的同时，噪声和干扰也会同时存在，这也为复原带来了困难和不确定性。;图像退化与复原的关系;;;图像复原技术的应用;安防领域： 监控录像中犯罪嫌疑人辨别、监视等； 交通智能监控领域： 电子眼（车速超过60km/小时）； 残损图像复原： 由于噪声和记录介质自身缺陷的存在以及在后期制作时出现的失误，图像还可能有部分信息丢失或不可用。 医学领域： 在该领域，图像复原技术也有着极其重要的作用，如X光、CT等。 ;湍流退化图像复原： 目标通过大气湍流的成像是诸如宇航卫星、天文观测、精确制导等宇航光电探测成像系统必然会遇到的问题。（在大气湍流环境中天基、机/弹载光学成像系统） 图像及视频编码领域： 随着编码技术的发展，一些人为图像缺陷，如方块效应，成为明显问题。一些简单的图像增强处理不能从根本上消除方块效应，特别是情况复杂时，如在编码前或编解码时引入噪声的情况，这时就需要借助于图像复原技术。 其它领域: 诸如对老照片的处理、对由于散焦或运动造成的图像模糊等，都必须用图像复原技术。 ;主要内容;主要内容;1.图象退化/复原过程的模型;主要内容;2.噪声模型;2.噪声模型;一些重要的噪声;高斯噪声 Gaussian (正态噪声) z 表示灰度值，高斯随机变量。 ? 表示 z 的均值（数学期望） ? 表示 z 的标准差，标准差的平方 ?2 称为 z 的方差。 当 z 服从高斯分布的时候，70％ 落在 [(?- ?),( ?+ ?)] 范围内，有 95％ 落在 [(?- 2?),( ?+2?)] 范围内。 高斯噪声在空间和频域中数学上易于处理，在实践中常用。;瑞利噪声 Rayleigh 均值 方差 距原点的位移和其密度图形的基本形状向右变形，瑞利密度对于近似偏移的直方图十分适用。 ;伽马 (Gamma) 噪声(爱尔兰 Erlang) (a0，b 为正整数，！表示阶乘。) 均值 方差 伽马噪声的 pdf 表达式常被用来表示伽马密度，严格的说，只有当分母为伽马函数 ?(b) 时才正确。分母如上式所示时，该密度近似为爱尔兰密度。;指数分布噪声 Exponential 其中 a0 均值 方差 指数分布的概率密度函数可视为当 b=1 时爱尔兰概率分布的特殊情况。;均匀分布噪声 Uniform 均值 方差;脉冲噪声 Impulse（椒盐噪声） 如果 ba，灰度值 b 在图象中将显示为一个亮点(盐)；相反，a 的值将显示为一个暗点(胡椒)。 若 pa 或 pb 为零，则脉冲噪声称为单极性噪声。 若 pa 或 pb 均不为零，尤其是它们近似相等时(pa≈ pb)，则称为双极性脉冲噪声，脉冲噪声将类似于随机分布在图象上的胡椒盐粉微粒，又称椒盐噪声。;脉冲噪声 噪声脉冲可正可负 脉冲干扰通常与图象信号的强度相比较大，在图象数字化过程中常常标定为最大值（纯白或纯黑） 假设 a 和 b 是饱和值，在数字化图象中，它们等于所允许的最大值和最小值。 负脉冲以一个黑点（胡椒点）出现在图象中；正脉冲以一个白点（盐点）出现在图象中。 对于一个 8 位的图象，意味着 a=0 (黑)，b=255 (白)。;;几种噪声的运用: 高斯噪声源于电子电路噪声和由低照明度和高温带来的传感器噪声; 瑞利密度分布在图象范围内特征化噪声现象时十分有用; 指数密度分布和伽马密度分布在激光成像中应用; 脉冲噪声在图象中短暂停留，例如错误的开关操作中; 均匀密度分布主要作为模拟随机数产生器的基础。;噪声模型－样本噪声图象及其直方图;噪声模型－样本噪声图象及其直方图;周期噪声 噪声源：在图象获取过程中电力或机电干扰产生的。 唯一的一种空间依赖型噪声。 周期噪声可以通过频域滤波显著的减少。;举例：被不同频率的正弦噪声污染的图像