数字图像处理(冈萨雷斯)-5VIP免费

第五章图像复原与重建5.1图像退化/复原过程的模型5.2噪声模型5.3空间域滤波复原（唯一退化是噪声）5.4频率域滤波复原（削减周期噪声）本章要求：5.1图像退化/复原过程的模型什么是退化？成像过程中的”退化”，是指由于成像系统各种因素的影响，使得图像质量降低引起图像退化的原因成像系统的散焦成像设备与物体的相对运动成像器材的固有缺陷外部干扰图像退化的一种现象—图像模糊常见退化图像由于镜头聚焦不好引起的模糊常见退化图像由于镜头畸变引起图像的几何失真常见退化图像由于运动产生的模糊5.1图像退化/复原过程的模型什么是图像复原？图像复原可以看作图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真在图像退化确知的情况下，图像退化的逆过程是有可能进行的但实际情况经常是退化过程并不知晓，这种复原称为盲目复原由于图像模糊的同时，噪声和干扰也会同时存在，这也为复原带来了困难和不确定性5.1图像退化/复原过程的模型图像复原与图像增强的区别？与图像增强相似，图像复原的目的也是改善图像质量图像增强图像增强主要是一个主观过程，一般要利用人的的视觉系统特性，目的是取得较好的视觉效果，不需要考虑图像退化的真实物理过程，增强后的图像也不一定要逼近原始图像;而图像复原图像复原主要是一个客观过程,需要针对图像的退化原因设法进行补偿，因此需要对图像的退化过程有一定的先验知识，利用图像退化的逆过程去恢复原始图像，使复原后的图像尽可能的接近原图像。对比度拉伸被认为是一种图像增强，提供给用户喜欢接收的图像；而图像复原技术追求恢复原始图像的最优估计值图像复原技术可以使用空间域或频率域滤波器实现图像增强图像复原技术特点＊不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出（增强），而衰减其不需要的特征。＊改善后的图像不一定要去逼近原图像。＊主观过程＊要考虑图像降质的原因，建立“降质模型”。＊要建立评价复原好坏的客观标准。＊客观过程主要目的提高图像的可懂度提高图像的逼真度方法空间域法和频率域法。空间域法主要是对图像的灰度进行处理；频率域法主要是滤波。重点介绍噪声引起的退化的复原方法*空间滤波复原；*频域削减周期噪声；5.1图像退化/复原过程的模型图像退化/复原过程的模型退化系统复原系统(,)Huv降质过程可看作对原图像f(x,y)作线性运算。降质后降质模型噪声(,)(,)(,)gxyHfxyxyHf(x,y)(,)xy(,)gxy5.1图像退化/复原过程的模型图像退化/复原过程的模型退化系统复原系统(,)Huv给定gx,y，H(u,v)和x,y,怎样获得关于原始图像的近似估计fx,y？如果系统H是一个线性、移不变的过程，退化图像可以表示为hx,y表示退化系统的系统函数gx,yhx,y★fx,yx,y空间域上的卷积等同于频率域上的乘积Gu,vHu,vFu,vNu,v有噪声情况下的图像复原•必须知道噪声的统计特性以及噪声和图像信号的相关情况，这是非常复杂的。在实际应用中，往往假设噪声是白噪声，即它的频谱密度为常数，且与图像不相关。•不同的复原技术需要不同的有关噪声的先验信息，如维纳滤波器需要知道噪声的谱密度，而约束去卷积法只需要知道噪声的协方差.5.2噪声模型数字图像的噪声主要来源于图像的获取和传输过程；图像获取的数字化过程，如图像传感器的质量和环境条件；图像传输过程中传输信道的噪声干扰，如通过无线网络传输的图像会受到光或其它大气因素的干扰；噪声的来源噪声的空域特性本章涉及的噪声均假设是：①独立于空间坐标；②与图像本身无关；（独立、不相关）噪声的频域特性白噪声：傅里叶谱是常量；图像样本用以描述各种噪声pdf特性的测试图一些重要的噪声模型高斯噪声瑞利噪声伽马（爱尔兰）噪声指数分布噪声均匀分布噪声脉冲噪声（椒盐噪声）高斯噪声瑞利噪声噪声指数噪声均匀噪声椒盐噪声①高斯噪声22()/21()(5.21)2zpze灰度值高斯噪声的概率密度函数(PDF)当z服从上式分布时，其值有70%落...