图像复原处理技术VIP免费

实验五图像复原处理技术 实验目的 1 了解图像降质退化的原因，并建立降质模型。 2 理解反向滤波图像复原的原理 3 理解维纳滤波图像复原的原理实验原理图像复原处理一定是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型应该能够 反 映 图 像 退 化 的 原 因 。图 像 降质过程的 模型如图 5－1所示，其表达式为 g(x,y)=h (x,y)*f (x,y) +n(xy) （5.1） 图 5－1图 像 降质模型 1、 滤波图像复原 逆滤波法是最简单的图像恢复方法。对5.1式两边作二维傅立叶变换，得到 G (u, v) =H (u,v) F (u,v) + N (u,v) H (u,v) 为成像 系统的 转移函数。估算得到的 恢复图 像 的 傅立叶变换Fˆ (u,v) 为,,ˆ,,,,G u vN u vF u vF u vH u vH u v (5.2) 若知道转移函数H,u v ,5.2式经反 变换即可得到恢复图 像 ，其退 化 和恢复的 全过程用图 5-2表示。 图 5－ 2频 域 图 像 降 质 及 恢 复 过 程 逆 滤 波 恢 复 法 会 出 现 病 态 性 ， 若 H,u v ， 而 噪 声 N(u,v) ≠0， 则,,N u vH u v 比 F(x,y)大 很 多 ， 使 恢 复 出 来ˆ,fx y 与,fx y 相 差 很 大 ， 甚 至 面 目 全 非 。一种改进的方法 是在H (u, v) =0 的频 谱点及 其附近， 人为仔细设置1,Hu v的值，使得在这些频谱点附近，,,N u vH u v 不会对ˆ,F u v 产生太大影响。二种方法是考虑到降质系统的转移函数,H u v 的带宽比噪声要窄的多，其频率特性也具有低通性质，因此可令逆滤波的转移函数1,Hu v 为 122201122201,,0H u vuvDHu vuvD  （2）维纳滤波复原 逆滤波简单，但可能带来噪声的放大，而维纳滤波对逆滤波的噪声放大有抑制作用。维纳滤波是寻找一个滤波器，使得复原后图像 ˆ,fx y 与原始图像 ,fx y 的方差最小，即 2ˆmin,,Efx yfx y 如果图 像,fx y 和噪 声,n x y 不相 关， 且 ,h x y 有零均值， 则 可导出 维纳滤波 器的传递函数为 22,1,,,,,wnfH u vHu vPu vH u vH u vPu v• 式中,nPu v 和,fPu v 分别为噪声和原始图像的功率谱。实际上,nP...