基于维纳滤波的图像复原.doc

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基于维纳滤波的图像复原

基于维纳滤波的图像复原 金飞,张彬,司璇,袁丛鑫 ( 中国传媒大学理学院,北京 100024) 摘要:在维纳滤波图像复原的基础上提出了改进后的图像复原算法,对退化图像进行一次维纳滤波方法得到原图 像的估计值,然后利用该估计值构成改进的维纳滤波器,对退化图像进行二次维纳滤波。实验表明,该方法计算量 小、鉴别精度高、抗噪声能力较强,提高了图像的复原质量。 关键词:图像复原; 维纳滤波; 点扩散函数; 峰值信噪比 中图分类号:TN911. 73 文献标识码:A 文章编号:1673 - 4793( 2011) 04 - 0019 - 05 Image Restoration Based on Wiener Filtering JIN Fei,ZHANG Bin,SI Xuan,YUAN Cong-xin ( School of Science,Communication University of China,Beijing 100024,China) Abstract: The improved algorithm of image restoration is proposed which based on the image restoration by Wiener filtering. First,the Wiener filtering method is used to obtain the initial estimate of the degraded image,then,using the initial value to reconstruct the improved Wiener filter. And filter the degraded image again. The experimental results show that the method has less calculation,the advantages of high precision,and strong anti - noise capability. And the image restoration results are improved significantly compared with the results obtained by using traditional Wiener filters. Keywords: image restoration; wiener filtering; point spread function; peak signal - to - noise ratio 是将观测到的退化图像以最大的保真度复原到退化 前的状态。研究内容主要是对退化图像中的模糊和 噪声进行建模,通过逆向过程来估计原始图像。这 1 引言 图像复原是图像处理的重要组成部分,由于图 像在获取和传输过程当中通常不可避免的要受到一 些噪声干扰,因此在进行其他图像处理以及图像分 析之前,应该尽量将图像复原到其原始真实状态,以 减少噪声对图像理解的干扰,故而图像复原技术不 仅仅是一种重要的图像处理方法,也是图像工程中 其他各种应用的前提,或者说是它们的预处理。 图像复原技术是数字图像处理的一个基本和重 要的课题。与图像增强技术不同,图像复原的目的 种估计往往是近似的,通过某种最佳准则作为约束。 图像复原的关键问题是在于建立退化模型。如 图 1 所示: 图像退化过程可以被模型化为一个退化函数和 一个加性噪声项,共同作用于原始图像 f ( x,y) ,产 生一幅退化的图像 g( x,y) 。给定 f( x,y) ,退化因子 H 和噪声 n( x,y) 的一些先验知识,便可以获得原始 图像的一个近似估计 f^。 根据该模型,退化图像的数学描述为: 收稿日期:2010 - 12 - 16 基金项目:国家自然科学基金( NO. 作者简介:金飞( 1987 - ) ,女,山东泰安人,中国传媒大学理学院硕士研究生,E - mail: jinfei1223@ 163. com 用拉格朗日法建立目标函数: minJ( f^) = ‖Q f^‖2 + λ[‖g - H f^‖2 - ‖n‖2] 其中 λ 为一常数,是拉格朗日乘数。加上约 条件后,就可以按一般求极小值的方法进行求解 将上式两边对 f^ 微分,并另其结果为零,得: J( f^) = 2QT Q f - 2λHT ( g - H f ) ^ ^ = 0  f^ 图 1 基本图像退化 / 复原模型 求解 f^,有: QT Q f^ + λHT H f^g = 0 g( x,y) = H[f( x,y) ]+ n(

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