文献综述课程.ppt

图像复原 目录 文献分析 4 图像复原概述 图像复原方法 参考文献 图像复原应用 图像复原概述 图像获取和传输过程中，不可避免地要引起图像质量的退化，同时噪声对图像质量也产生严重影响。图像复原的主要任务就是从观察到的退化图像中尽可能地恢复出原始图像的本来面目。 数字图像复原的主要目的是使得观察者无法察觉图像已经被修改，或者得到更好的视觉效果，主要被应用于图像编码，图像传输，图像压缩，修复有划痕和裂痕的图片，目标隐藏，考古等方面。 图像复原是根据退化的原因,分析引起退化的环境因素,建立相应的数学模型,并沿着使图像降质的逆过程恢复图像.目的在于消除或减轻在图像获取以及传输过程中造成的图像品质下降,恢复图像的本来面目.因此,复原技术就是把退化模型化,并采用相反的过程进行处理,以便复原出原图像.[1] 图像复原的关键在于建立图像退化模型,图像的退化模型反映图像退化的原因. 通常将退化原因作为线性系统退化的一个因素来对待,从而建立系统退化模型来近似描述图像函数的退化. 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，处理一副输入图像f(x,y)产生一幅退化图像g(x.y).给定的g(x,y)和关于退化函数H的一些知识及外加噪声η(x,y)，图像复原的目的是获得关于原始图像的近似估计f(x,y) 图像复原概述 图像复原概述 模糊 噪 声 目录 文献分析 4 图像复原概述 图像复原方法 参考文献 图像复原应用 图像复原方法 图像复原中的两个主要问题就是图像去模糊和图像去噪。 去模糊 图像运动模糊恢复的研究开始于二十世纪六十年代科学家对空间技术所获取图像的处理。早期这项技术最成功的应用包括月球和火星表面探测，阿波罗登月计划以及1978年美国政府通过现场照片复原重新调查了肯尼迪总统的遇刺案件。经过半个世纪的发展，运动模糊恢复技术在理论和算法上变得更加系统和成熟，相关研究文献和应用成果不断涌现。 去噪 常见的噪声模型有：加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。图像去噪的本质是如何利用来自不同信息源的各种信息进行图像和噪声的分离，力求恢复出原图像。 文献[2]理想的图像去噪算法应尽可能地保持图像中的平坦区域平滑；很好地保护图像边缘；保持图像的全局对比度；不引入伪像（artifact）；不丢失纹理细节等。 图像复原方法 ----图像去噪 图像复原方法 ----几种去噪方法 图像复原方法 ----图像去噪 文献[37] 经典图像去噪算法研究综述 方 莉 图像复原方法 ----几种去噪方法比较 图像复原方法 ----图像去模糊 模糊类型一般粗划分为运动模糊和高斯模糊两大类。运动模糊一般较多涉及的是匀速直线运动模糊；高斯模糊除了包括确切的高斯模糊外，也将散焦模糊、空间可变运动模糊暂归类为高斯模糊。 对于模糊核的估计，如果模糊类型判断结果为运动模糊，可以计算运动模糊核的模糊尺度（或称长度）和模糊方向（或称角度）。 如果模糊类型判断结果为高斯模糊，则在给定一个模糊核的基本初始估计后再运用盲去卷积算法计算点扩散函数 PSF，即模糊核。 对于模糊核已知的情形，一般常用盲去卷积给定一个模糊核的基本初始估计后再运用盲去卷积算法计算点扩散函数 PSF，即模糊核图像。 对于模糊核未知的情况，要先做模糊核估计，然后采用盲去卷积，如TV 盲去卷积算法及其某些改进算法等。 去卷积的方法很多，根据对模糊核先验信息的获取情况，可分为盲去卷积与非盲去卷积两大类。比较常见的算法有维纳滤波、约束最小二乘方滤波、Lucy-Richardson 算法等。 图像复原方法 ----图像去模糊 图像复原方法总结 Perona与Malik[35]有关各向异性扩散的文章是在基于偏微分方程图像处理领域中最具影响的论文之一。他们建议用保持边缘的定向扩散来代替相当于通过热流进行各向同性扩散的高斯滤波他们的工作提出了许多理论和实践问题,并吸引了许多研究者进行偏微分方程在图像处理方面的研究。Whitaker和Pizer[34] , Weickertl[33]以及Carmona[32]等改进了P-M扩散模型 Chen等[31]得到