第四讲 图像复原.pdf

第四章 图像复原 Image restoration 北京信息科技大学 光信系 4.1 图像复原（恢复） • 图像复原是指通过某些方法、手段和规则从退化 了的图像，恢复出原始的图像。 • 主要目的是恢复图像原貌，改善退化了的图像质 量。 引起图像退化的因素 • 引起图像退化的因素很多，比如图像在形成、传 输和记录过程中，由于光学系统调焦不准、相机 和物体之间的相对运动、遥感图像中的大气扰动、 成像光源或射线的散射、摄影胶片的非线性以及 几何畸变、各种噪声干扰等都会引起图像的失真 和退化。 图像复原Vs 图像增强 • 相同点：为了改善图像的质量。 •图像增强的主要目的是通过某些处理方法，使图像中某些感 兴趣的区域更加突出、明显，以利于人的观看、识别，它可 以不顾增强后的图像是否符合原图像、是否失真，往往只要 看着舒适就行，是一个较主观的过程。如对比度拉伸可看成 是图像增强技术，因为这主要取决于观看者视觉系统的愉悦 程度。 •图像复原的主要目的是尽可能地恢复被退化了的图像的本来 面目，为此需要知道图像退化的机理和过程的先验知识，建 立相应的退化模型，找出一种相应的反过程，从而恢复出原 图像，是一个较客观的过程。对模糊图像去模糊，则看成是 图像复原技术。 复原方法 • 图像复原是一个病态过程，即从一幅退化图像无 法得到一幅同尺寸的精确原始图像，而只能得到 其估计值或近似值，这是因为在退化过程中信息 损失的缘故。 •典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一 个退化模型，以此模型为基础，采用各种反退化处 理方法，如滤波等，使复原后图像符合某些准则， 图像质量得到改善。 常见的4种退化现象的物理模型示意图 原始图像和退化图像 （补充）常见的噪声及其概率密度函数 所谓白噪声，是指图像面上不同点的噪声是不相关的， 其功率谱为常量，也即其强度不随频率的增加而衰减。 是一个数学上的抽象概念，实用上只要噪声带宽大于图 像带宽，可以把它看做是白噪声。 （1）高斯噪声 高斯噪声是一种源于电子电路噪声和由低照明度或 高温带来的传感器噪声。高斯噪声也称为正态噪声，其 概率密度函数为： 1 2 2 p (z ) e(z ) / 2 2 其中，高斯随机变量z表示灰度值；μ表示z的平均值或 2 期望值；σ表示z的标准差，而标准差的平方σ 称为z的方 差。 （2 ）瑞利噪声 瑞利噪声的概率密度函数为： 2 (z a)2 / b  (z a)e z a p (z ) b  0 z a  概率密度的均值和方差分别为：  a  b / 4 2 b(4 )  4 （3 ）均匀分布噪声 均匀分布噪声的概率密度函数为：  1  a