《ch图像复原》课件.pptVIP

*******************CH图像复原图像复原是指恢复图像的真实信息，去除噪声、模糊等失真，获得更清晰、更准确的图像。课程概述本课程将深入探讨图像复原技术，从图像退化模型到必威体育精装版的深度学习方法，涵盖各种复原算法和应用场景。学生将学习如何识别图像退化类型，选择合适的复原方法，并评估复原效果。课程内容结合理论知识和实践案例，引导学生掌握图像复原技术的原理和应用，为其在图像处理领域的研究和应用奠定基础。学生将通过实际项目和编程实践，提升解决图像复原问题的能力。课程目标掌握图像复原基础理论了解图像退化模型，掌握不同类型的图像退化及其原因。熟悉常见图像复原方法深入学习空间域、频域、迭代和基于深度学习的复原方法。提升图像复原算法设计能力掌握参数估计技术，理解算法评价指标，并能根据实际需求选择合适的复原方法。课程大纲1图像基础知识数字图像的概念，图像的表示与存储，图像的基本操作，图像质量评价2图像退化模型图像退化过程，退化模型的建立，噪声模型，模糊模型3图像复原方法空间域复原方法，频域域复原方法，迭代复原方法，基于优化的复原方法4基于深度学习的复原方法卷积神经网络，生成对抗网络，深度学习模型的训练与应用5复原实例展示模糊图像复原，噪声图像复原，超分辨率复原，去雾复原，去阴影复原，去条纹复原6发展趋势展望图像复原领域的前沿研究方向，未来发展趋势，应用场景扩展图像基础知识1数字图像用数字表示的图像，每个像素用数字表示颜色和亮度。2图像空间图像由二维平面表示，每个点对应一个像素。3像素值表示图像像素点的亮度值，取值范围取决于图像深度。4图像格式常见的图像格式包括：BMP、JPEG、PNG、TIFF等。图像退化模型模糊图像在采集或传输过程中，由于镜头或传感器运动，或者场景本身运动，导致图像边缘或细节变得模糊。噪声图像在采集、传输或存储过程中，受到环境干扰或传感器本身的缺陷，产生随机的噪声信号，导致图像质量下降。压缩图像压缩是为了减少存储空间或传输带宽，但压缩过程可能导致图像信息丢失，出现块状效应或马赛克现象。图像退化类型模糊图像模糊通常由镜头抖动、运动物体、离焦等因素造成。噪声传感器噪声、光线不足或其他干扰会引入随机噪声。压缩图像压缩会导致信息丢失，从而降低图像质量。光照不均匀的光照会使图像亮度不一致，影响细节表现。空间域复原方法1灰度变换直方图均衡化，灰度变换。2邻域平均法利用像素的邻域平均值代替噪声像素。3中值滤波法使用像素的邻域中值代替噪声像素。4自适应滤波法根据图像的局部特性自适应地选择滤波器。空间域复原方法直接在图像的像素空间进行操作。频域域复原方法频域域复原方法利用图像的频率特性进行复原，通过对图像进行傅里叶变换，将图像从空间域转换到频域，并在频域中进行滤波操作，以消除噪声或恢复模糊信息，最后再进行逆傅里叶变换将图像转换回空间域。1频率特性利用图像频率特性进行分析2傅里叶变换将图像转换到频域3滤波操作消除噪声或恢复模糊信息4逆变换将图像转换回空间域迭代复原方法初始估计根据退化模型和先验信息，对退化图像进行初始估计，例如利用均值滤波或中值滤波。迭代优化通过迭代过程，逐步优化估计图像，使之更加接近原始图像，常见的迭代方法包括维纳滤波、反投影算法等。收敛判断当迭代过程达到预设的收敛条件，例如误差小于阈值，则停止迭代，输出最终的复原图像。基于优化的复原方法问题建模将图像复原问题转化为优化问题，定义目标函数和约束条件。优化算法选择合适的优化算法，例如梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等，求解最优解。参数优化对优化算法的参数进行调节，例如学习率、迭代次数等，以提高复原效果。结果评估使用合适的评价指标，例如峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)等，评估复原算法的性能。基于深度学习的复原方法1卷积神经网络提取图像特征2生成对抗网络学习真实图像分布3自编码器学习图像压缩和重建4循环神经网络处理时间序列数据近年来，深度学习技术在图像复原领域取得了重大突破。深度学习方法利用神经网络学习图像退化模型，并根据输入图像推断原始图像，进而恢复被退化的图像。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、自编码器（AE）和循环神经网络（RNN）。参数估计技术盲估计无需先验信息，直接从观测数据中估计参数。校准估计利用已知参数或参考数据，校准参数估计结果。优化方法利用优化算法，寻找最优参数估计值。复原算法评价指标视觉质量评价评价图像质量