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《数图》第5讲 图像复原
Digital Image Processing 数字图像处理基础 Digital Image Processing 第五章 图像复原 图像复原（恢复image restoration） －－图像处理中经典问题之一，难解问题之一。 图像复原目的－－恢复降质图像的本来面目。 图像复原方法－－弄清降质原因，建立数学模型，逆降质的过程恢复图像。 图像降质因素：光学系统的像差、衍射、畸变、摄像感光元件的非线性、 成像过程的相对运动、大气的湍流效应、环境随机噪声等。 图像复原方法的分类： 处理域：空域、频域； 约束条件：无约束条件、有约束条件； 复原系统：线性复原、非线性复原； …… …… 图像复原和图像增强的相似之处：改善图像质量。 图像增强－－提高图像的“可懂度”，有较好的观赏效果， 具一定的主观成分，没有明确的客观标准； 图像复原－－提高图像的“保真度”，恢复原图像， 有更多的客观成分，具有明确的客观标准。 第1节 图像的降质模型 1. 图像降质 图像复原处理的关键：建立图像的降质（退化）模型。 常用线性、空间不变系统模型近似。 2.图像降质模型 （1）连续图像的降质模型 不考虑噪声时输出图像 （5.1） 其中 （5.2） （5.2）代入（5.1）式后 （5.3） 设H是线性算子 （5.4） 其中 H[ ] 是移不变算子 (5.5) 线性和空间不变系统的退化图像g(x,y) (5.6) 降质系统的输出 ＝ 输入图像信号 * 系统冲激响应 当冲激响应函数h(x , y)已知时，从f(x , y)得到g(x , y) 容易， 从g(x , y)恢复f(x , y) 并非易事。 考虑加性噪声n(x , y)： (5.7) 对应的频率域表达式： (5.8
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