湍流退化图像复原技术研究现状及展望

图像退化与复原

G(u,v) =F(u,v)+N(u, v) ⑶ 实验名称：图像退化与复原 实验目的 1. 了解光电图像的退化原因； 2. 掌握和理解基本的噪声模型，并能对图像进行加噪处理； 3. 了解点扩展函数(PSF)与光学传递函数(OTF)的关系，熟悉几种经典的退化模 型的 模拟试验和OTF 估计方法； 4. 熟悉和掌握几种经典的图像复原方法及其基本原理； 5. 能熟练利用MATLAB 或C/C++工具进行图像的各种退化处理， 并能编程实现 退化 图像的复原。 三. 实验原理 光电成像系统出现图像退化的过程是复杂多变的，为了研究的需要，通常情 况下都把退化简化为化为一个线性移不变过程，见下图 1所示。 障质过稈 | 屯原 图1光电图像退化与复原原理图 因此，在空域中退化过程可以表示如下： g (x,y) = f (x,y) * h(x,y) + h(x,y) (1) 只有加性噪声不存在情况下，退化过程可以模型化如下表达式： g(x,y) = f (x,y) + h(x,y) (2) 其频域表达式为 :

针对这种退化图像的复原，除了周期噪声以外，通常都可以采用空间域滤波 的方法进行图像复原，此时图像复原与图像增强几乎是没有区别的。常见的空间 域滤波方法有均值滤波器和统计排序滤波器。 当退化图像存在线性移不变退化时， 图像的复原不能采用简单空间域滤波器 来实现，要实现线性移不变退化图像的复原， 必须知道退化系统的退化函数，即 点扩展函数h(x,y)。在点扩展函数已知的情况下，常见图像复原方法有逆滤波 和维纳滤波两种。 在考虑噪声的情况下，逆滤波的原理可以表示如下： 通常情况下，N (u,v)是未知的，因此即使知道退化模型也不能复原图像 此外，当H (u,v )的任何元素为零或者值很小时，N (u,v )/H (u,v )的比值决定 着复原的结果，从而导致图像复原结果出现畸变。对于这种情况， 通常采用限制 滤波频率使其难以接近原点值，从而减少遇到零值的可能性。 维纳滤波则克服了逆滤波的缺点，其数学模型表示如下： 然而，为退化图像的功率谱很少是已知的，因此常常用下面表达式近似: 因此，本实验的内容就是利用上述经典图像复原的原理，对降质退化图像进 行复原。 四. 实验步骤 本次实验主要包括光电图像的退化模型和复原方法实现两大部分内容。 (一)图像的退化图像 1、大气湍流的建模 ° F(u,v) = G(u,v) U F(u,v) = G(u,v) H(u,v) F(u,v) + N(u,v) H(u,v) ° 犏 F (u,v)=犏 J _________ (u,v) H (u,v) H *(u,v)2 + S h (u,v)/S f (u,v) G(u,v)

图像识别技术的研究现状论文

图像识别技术研究现状综述 简介： 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。 图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，尽管机器人的研究非常盛行，还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向 图像识别与图像处理的关系： 在研究图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码，图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果）也是图像。图像处理主要用来解决两个问题：一是判断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征，然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的形状及纹理特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则

大气湍流参数对图像退化效果影响的研究

长春理工大学学报（自然科学版） Journal of Changchun University of Science and Technology （Natural Science Edition ）Vol.41No.4Aug.2018 第41卷第4期2018年8月收稿日期：2018-04-17 作者简介：邹皓（1994-），男，硕士研究生，E-mail ：2608752961@https://www.360docs.net/doc/a714778366.html, 通讯作者：赵群（1965-），女，高级实验师，硕士生导师，E-mail ：yangzq@https://www.360docs.net/doc/a714778366.html, 大气湍流参数对图像退化效果影响的研究 邹皓，李清瑶，赵群，王建颖，刘智超，杨进华 （长春理工大学 光电工程学院，长春130022）摘要：对远处目标进行观测时，大气湍流是影响成像质量的主要因素，使得观测到的目标图像是严重抖动和模糊的。研究几种大气相关参数对图像退化的影响，总结了影响图像退化的主要的大气湍流相关参数，对退化图像的特征进行了分析。采用包含湍流内外尺度影响的波结构函数、折射率谱以及成像系统退化函数的改进的Kolmogorov 谱湍流退化模型，该模型引入更完整的先验约束条件，更接近于大气湍流的物理特性。通过该退化模型对大气湍流相关参数进行仿真研究，对图像退化进行理论描述，总结了对图像退化影响的主要的大气相关参数。对进行湍流相关参数的测量和湍流退化图像校正的复原算法的研究具有重要意义。实验结果表明大气相干长度和格林伍德频率是影响图像退化主要的大气湍流相关参数。关键词：大气湍流；图像退化；大气相干长度；格林伍德频率 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1672-9870（2018）04-0095-05 Research On Influence of Atmospheric Turbulence Parameters on Image Degradation ZOU Hao ，LI Qingyao ，ZHAO Qun ，WANG Jianying ，LIU Zhichao ，YANG Jinghua （School of Optoelectronic Engineering ，Changchun University of Science and Technology ，Changchun 130022） Abstract ：When observing distant targets ，atmospheric turbulence is the main factor affecting the imaging quality ，mak-ing the observed target images are severely shaking and fuzzy.In this paper ，the effects of several atmospheric parame-ters on image degradation are studied.The main parameters of atmospheric turbulence affecting image degradation are summarized and the characteristics of the turbulent image are analyzed.The newmodel is derived from the wave struc-ture function and refractive index profiles considering turbulence internal and external scale and thin lens imaging degra-dation https://www.360docs.net/doc/a714778366.html,pared with the model derived from Kolmogorov spectrum ，more complete transcendent constraints is introduced in the new model ，and the model is more similar to the physical characteristics of atmospheric turbulence.The degradation model is used to simulate the atmospheric turbulence related parameters ，the image degradation is theo-retically described ，and the main atmospheric parameters of image degradation are summarized.It is of great significance for the study of the recuperation algorithm of further turbulence correlation parameters and the image correction of turbu-lence degradation.The results of the experiment show that the atmospheric coherent length and greenwood frequency are the main parameters of atmospheric turbulence affecting image degradation. Key words ：atmospheric turbulence ；image degradation ；atmosphere coherent length ；Greenwood frequency 图像质量的下降，会造成有价值信息的丢失。 在遥感、天文观测、交通监控等一些情况下所获得的 退化图像，如果信息丢失就会造成巨大的损失，所以 有效复原退化图像是至关重要的。其中目标通过大 气湍流成像必然会受到大气湍流的影响。在成像过 程中，大气湍流随机地干扰图像成像，使成像焦平面产生像点强度分布扩散、峰值降低、图像模糊和位置偏移等气动光学效应，给目标识别带来了很大的困难。大气湍流退化图像的复原是一个世界性难题，它的研究富有挑战性。近50年来，人们对湍流的认识越来越深入，最突出的是发现了湍流是多尺度有结构的不规则运动［1，2］。这为大气湍流的仿真研究

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动

湍流研究简史-温景嵩

湍流研究简史-温景嵩 长春实验所发现的湍流不连续性及其对柯尔莫果洛夫理论基础的冲击具有十分重要的意义。（长春实验是指作者1972年9月在长春郊区采用类似热线风速仪的仪器测量大气湍流的温度脉动，也称温度脉动仪，然后通过频谱分析仪进行各谱段频谱分析。作者从中发现了湍流不连续性，也称间歇性。）因为湍流不仅是流体运动中的一个重大的世纪性的前沿课题，不仅它普遍存在于自然界，也普遍地存在于工程界，它是基础科学中一个重大的前沿分支---20世纪下半叶兴起的非线性科学的先驱和归宿。正由于以上两个原因，所以湍流问题的研究不仅吸引了众多的流体力学家，力学家的兴趣，而且也吸引了众多的数学家，物理学家，大气科学家，甚至包括了众多的工程技术界的专家学者的兴趣，大家都想在这一领域里一显身手。可以说湍流这一领域真正是“江山如此多娇，引无数英雄竞折腰”。自1883年英国曼彻斯特大学著名流体力学大师雷诺发表他的现代湍流开创性工作以来，一百二十多年里在湍流领域中已积累起浩如烟海的文献，发表了成百上千种的学说和理论，尽管如此，由于湍流这一课题固有的十分严重的困难，一百二十多年的众多科学家的奋斗结果，真正成功的理论并不多，算起来也就四个。 1. 普朗特的半经验混合长理论 第一个是1925年普朗特发表的半经验混合长理论，以及由此而导出的平板平均流速与所在高度的对数成正比的对数分布律。（冯. 卡尔曼1930，普朗特1933）这个对数分布律已由大量实验所证明。在工程上有很好的应用，可以用以计算平板表面所受的摩擦阻力，经过推广后，现在还可以用以计算飞船模型表面所受摩擦阻力。应该承认普朗特的半经验混合长理论解决了工程应用上的一大难题。后来前苏联学者莫宁（Monin）和奥布霍夫又把它成功地推广到近地面边界层大气风速的分布问题中去，为解决大气物理中的大气扩散等难题开辟了道路。然而普朗特的混合长理论并不是在工程应用中产生，也不是在大气中应用产生，也不是由实验带出来的结果。相反，它是在解决湍流这一学科发展中所面对的难题而产生的。它产生了以后，才有了工程的应用，才有了在大气中的应用，并且也才有了实验的证实。普朗特的半经验混合长理论是为解决雷诺方程的不闭合难题而创造出。1895年，也就是雷诺用实验证明湍流发生规律工作后的十二年，同样是由他研制成著名的雷诺方程。该方程从支配黏性流体运动的基本方程---纳维-斯托克斯方程出发，然后把瞬时流场分解为平均流场和湍流脉动速度流场的和，把这个和式代入到纳维-斯托克斯方程再取平均就形成了雷诺方程，这是一个支配湍流场中平均流场变化的方程，不幸方程不闭合。因为除了待求的平均流场外，又多了一个未知数，即同一点上湍流脉动速度的两个分量相关矩，它具有应力的量纲，又叫雷诺应力。它表征了湍流脉动场对平均场的影响，相关矩肯定不为0 ，即雷诺应力不是0。否则有湍流发生后的平均流场分布规律就应和没有湍流发生时的层流流场规律相同。而实验已证实，两者确实不同，这就证实湍流场的雷诺应力对平均场确有重要影响。可惜这是未知的。于是一个雷诺方程无法同时解出平均场和雷诺应力两个未知数，形成湍流研究中著名的不闭合难题，这个难题是由纳维-斯托克斯的非线性，以及湍流特有的随机性，在对方程求取平均值过程中必然产生。所以是湍流研究中固有的一个难点。用同样的雷诺方法，原则上可以求出湍流脉动速度两个分量相关矩的方程，这样方程就多了一个，此时和原来的雷诺方程一起现在有了两个方程，两个未知数，似乎可以闭合，其实不然。从纳维-斯托克斯方程的非线性特点，可以断定在建立两个分量的二阶相关矩方程时，必然又会增加一个新的未知的三阶相关矩，方程仍然不闭合，依此类推，若建立三阶相关矩方程，则同样还会多出一个未知的四阶相关矩，可以断言，沿着这条路线下去，未知数永远要比方程多一个，方程不可能闭合。这样下去，湍流问题就无法严格在数学上求解。雷诺方程建立后又过了三十年，即1925年由普朗特用混合长理论解决了这个难题。他的解决办法就是用物理模型方法来切断雷诺方程在数学上的不封闭链条，在雷诺方程那里就打住，引入混合长的物理模型，使雷诺

图像处理技术的研究现状和发展趋势

图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向

图像识别技术发展状况及前景

医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。

湍流与层流_湍流研究概述

第一篇 大气的组成与物理特性 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 大气的气体成份 大气中的粒子群 大气的运动、能量与构造 大气的光学特性 大气的电学特性
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第二篇 大气湍流
粘性流体的两种形态： 层流和湍流。 层流是流体运动中较简单的状态， 普遍的却是湍流。
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湍流研究的意义
湍流的研究与国防建设和国民经济中 的航空、船运、环境保护、气象、化工、 冶金、水利、医学等学科密切相关，如果 能掌握它的运动规律，对它进行合理的应 用和有效的控制，那么对基础研究与实际 应用将有重大的意义。
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湍流研究的成果
人们对湍流结构、湍流边界层、湍流 剪切流、湍流的传热传质、湍流扩散、湍 流统计模型、大气湍流、晴空湍流、等离 子湍流、湍流测量等问题进行了广泛的研 究，并取得了丰硕的成果。
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本节的内容
湍流的一般定义和描述； 湍流与层流的区别； 湍流理论发展的历史； 湍流理论简介； 湍流的特点； 大气湍流的复杂性； 湍流研究技术的发展。
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湍流的一般定义和描述
1. 湍流是随机的（Reynolds，Taylor，Von Karman ，Hinze等），又具有拟序结 构。 2. 流体的湍流运动是由各种大小和涡量 不同的涡旋叠加而成的，其中最大涡 尺度与流动环境密切相关，最小涡尺 度则由粘性确定；流体在运动过程中， 涡旋不断破碎、合并，流体质点轨迹 不断变化。
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图像退化与复原

一． 实验名称：图像退化与复原 二． 实验目的 1． 了解光电图像的退化原因； 2． 掌握和理解基本的噪声模型，并能对图像进行加噪处理； 3． 了解点扩展函数(PSF)与光学传递函数(OTF)的关系，熟悉几种经典的退化模 型的模拟试验和 OTF 估计方法； 4． 熟悉和掌握几种经典的图像复原方法及其基本原理； 5． 能熟练利用 MATLAB 或 C/C++工具进行图像的各种退化处理，并能编程实现 退化图像的复原。 三． 实验原理 光电成像系统出现图像退化的过程是复杂多变的，为了研究的需要，通常情况下都把退化简化为化为一个线性移不变过程，见下图 1 所示。 因此， 在空域中退化过程可以表示如下： (x,y)(x,y)(x,y)(x,y)g f h h =*+ (1) 只有加性噪声不存在情况下，退化过程可以模型化如下表达式： (x,y)(x,y)(x,y)g f h =+ (2) 其频域表达式为： =(,)+(),)G ,(F u v N u v v u (3) 图1光电图像退化与复原原理图

针对这种退化图像的复原，除了周期噪声以外，通常都可以采用空间域滤波的方法进行图像复原，此时图像复原与图像增强几乎是没有区别的。常见的空间域滤波方法有均值滤波器和统计排序滤波器。 当退化图像存在线性移不变退化时，图像的复原不能采用简单空间域滤波器来实现，要实现线性移不变退化图像的复原，必须知道退化系统的退化函数，即点扩展函数(x,y)h 。 在点扩展函数已知的情况下，常见图像复原方法有逆滤波和维纳滤波两种。 在考虑噪声的情况下，逆滤波的原理可以表示如下： ()() ()()()() G u,v N u,v F u,v F u,v H u,v H u,v ù = =+ (4) 通常情况下，()N u,v 是未知的，因此即使知道退化模型也不能复原图像。 此外，当(),H u v 的任何元素为零或者值很小时，()(),/,N u v H u v 的比值决定着复原的结果，从而导致图像复原结果出现畸变。对于这种情况，通常采用限制滤波频率使其难以接近原点值，从而减少遇到零值的可能性。 维纳滤波则克服了逆滤波的缺点，其数学模型表示如下： 2* 2()1 ()()()()(,)/(,)f H u,v F u,v G u,v H u,v H u,v S u v S u v h ù 轾犏=犏犏+犏臌 (5) 然而，为退化图像的功率谱很少是已知的，因此常常用下面表达式近似： 2* 2()1 ()()()()H u,v F u,v G u,v H u,v H u,v k ù 轾犏=犏犏+犏臌 (6) 因此，本实验的内容就是利用上述经典图像复原的原理，对降质退化图像进行复原。 四． 实验步骤 本次实验主要包括光电图像的退化模型和复原方法实现两大部分内容。 (一) 图像的退化图像 1、 大气湍流的建模

关于湍流理论研究进展精品资料

关于湍流理论研究进展 摘要本文对近年来湍流理论在某些方面的研究进展作了概要介绍，对具有代表性的理论假设的思想方法，进行了扼要阐述，指出了相应的实用价值和局限性。 关键词湍流湍流统计理论混沌理论湍流拟序结构湍流剪切流动 1 无处不在的湍流现象 湍流是自然界中流体的一种最普遍的运动现象，它广泛的存在于我们生活周围。在大风吹过地面障碍物的旁边，在湍急的河水流过桥墩的后面，在烟囱中冒出的浓烟随风渐渐扩散等地方，都能观察到湍流运动现象。简单地说，湍流运动就是流体的一种看起来很不规则的运动。由于湍流现象广泛存在于自然界和工程技术的各个领域，因此湍流基础理论研究取得的进展就可能为经济建设和国防建设的广泛领域带来巨大的效益。例如，提高各种运输工具的速度以大量节约能源，提高各种流体机械的效益；改善大气和水体的环境质量，降低流体动力噪声，防止流体相互作用引发的结构振动乃至破坏；加强反应器内部物质的热交换与化学反应的速度等等。 然而像湍流这样，虽经包括许多著名科学家在内长达一个世纪多的顽强努力，正确反映客观规律的系统的湍流理论至今还没有建立，在整个科学研究史上也是不多见的。因此，可以说湍流是力学中没有解决的最困难的难题之一。因此，世界上许多国家一直坚持把湍流研究列为需要最优先发展的若干重大基础研究课题之一。 2 湍流理论的发展历史 湍流理论从它的思路来说大体可分为两类[1]。一类是先把流体动力学方程组平均以后，然后再设法使方程组封闭，求解后再和实验结果比较，看封闭办法是否正确。湍流中绝大部分理论是属于这一类型。另一类是先求解，取特殊模型，再引进平均，得到要求的物理量，和相应的实验结果进行比较。 2.1 Reynolds方程和混合长度理论 十九世纪70年代是Maxwell-Boltzmann分子运动理论取得辉煌成果的时代。它成功地解释了气体状态方程、气体粘性、气体热传导和气体扩散等

图像退化-图像复原

4记录和整理实验报告。图像降质的数学模型 图像复原处理的关键问题在于建立退化模型。输入图像f(x, y)经过某个退化系统后输出的是一幅退化的图像。为了讨论方便， 把噪声引起的退化即噪声对图像的影响一般作为加性噪声 考虑， 这也与许多实际应用情况一致，如图像数字化时的量化 噪声、 随机噪声等就可以作为加性噪声，即使不是加性噪声而 是乘性噪声， 也可以用对数方式将其转化为相加形式。 原始图像f(x, y) 经过一个退化算子或退化系统H(x, y) 的作 用， 再和噪声n(x,y)进行叠加，形成退化后的图像g(x, y)。图2-1表示退化过程的输入和输出的关系，其中H(x, y)概括了退化系统的物理过程，就是所要寻找的退化数学模型。 图2-1 图像的退化模型 数字图像的图像恢复问题可看作是： 根据退化图像g(x , y)和退化算子H(x , y)的形式，沿着反向过程去求解原始图像f(x , y)， 或者说是逆向地寻找原始 图像的最佳近似估计。图像退化的过程可以用数学表达式写成如下的形式： g(x, y)=H ［f(x, y)］+n(x, y) (2-1) 在这里，n(x, y)是一种统计性质的信息。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，并且与图像不相关。 在图像复原处理中， 尽管非线性、 时变和空间变化的系统模型更具有普遍性和准确性，更与复杂的退化环境相接近，但它给实际处理工作带来了巨大的困难， 常常找不到解或者很难用计算机来处理。因此，在图像复原处理中， 往往用线性系统和空间不变系统模型来加以近似。这种近似的优点使得线性系统中的许多理论可直接用于解决图像复原问题，同时又不失可用性。 H (x , y )f (x , y )g (x , y ) n (x , y )

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

湍流的研究进展

湍流的研究进展 XXX （XXX大学化工学院，青岛 266042） 摘要：本文对一百多年来湍流研究的进展作了简要回顾,并概述了湍流产生的原因及湍流对流体造成的影响，从不同的方向阐述了当今流体湍流的研究成果，展现了湍流研究的深入对于科学技术与社会发展产生的重要作用，展望了对于湍流研究的前景,并对湍流研究的发展提出了一些建议和设想。 关键词：湍流;湍流模式;流体湍流；湍流强度； The Turbulence of Research Progress XXXXX (Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266042) Abstract: Stupid hundred years Turbulence Research progress made brief review and an overview of the the turbulence causes and turbulent fluid caused today's fluid turbulence research, elaborated from a different direction, to show the turbulentdepth study of the important role of science and technology and social development, the future prospects for turbulence research, development and turbulence research has made some suggestions and ideas. Keywords: Turbulence; Turbulence models; Fluid turbulence; Turbulence intensity; 一、湍流研究的历史进程 人类很久前就已经观察到湍流运动了，但对它系统地进行研究则仅仅有一百多年的历史。经过一百多年的研究工作，人们的认识日益深化, 预测方法不断改进。回顾一下湍流研究取得进展的历程对于进一步揭示这一十分复杂流动现象是有益的。 涡团粘度概念首先是由波希尼斯克（Boussinesq）于1877年提出的，他的观点是湍流是一团杂乱无章的涡团。而现代湍流理论的创始人O.Reynolds则认为，湍流是由层流不稳定性发展起来的。这两位湍流研究的先驱者对湍流的认识有所不同。 本世纪二十年代湍流研究取得了巨大进展，有电子管补偿线路的热线风速计为湍流实验研究提供了有效的手段。 从四十年代到六十年代末湍流研究在理论和实验两方面都没有很大的突破。但是应用热线风速计测量各种湍流特性的资料大大充实了湍流的数据库。 六十年代末以后, 湍流研究又出现了一个新高潮，切变湍流中拟序结构的发现,复杂的湍流模式的建立和发展。湍流的直接数值模拟的尝试以及在方程中发现奇异吸引子或其它混沌现象的探索是近二十多年来湍流研究中的重大突破。

退化及复原图像

4-4 退化及复原图像一、 实验目的 掌握生成退化图像和复原图像的方法. 二、 实验内容 1. 生成带噪声的运动退化图像 2. 使用decovwnr 复原模糊的带噪图像 三、 实验步骤 1.模糊噪声图像建模fspecial imfilter pixeldup clc clear f = checkerboard(8); PSF = fspecial('motion',7,45); gb = imfilter(f,PSF,'circular'); imshow (gb) title('使用PSF = fspecial(motion,7,45) 模糊后的图像') noise = imnoise(zeros(size(f)),'gaussian',0,0.001); imshow (noise,[]) title('高斯纯噪声图像') g = gb + noise; imshow (g,[]) title('模糊加噪声的图像')

2.使用deconvwnr 函数复原模糊噪声图像 clc clear f = checkerboard(8); PSF = fspecial('motion',7,45) gb = imfilter(f,PSF,'circular'); noise = imnoise(zeros(size(f)),'gaussian',0,0.001); g = gb + noise; imshow (g,[]) title('模糊加噪声的图像') % *************** fr1 = deconvwnr(g,PSF); imshow(fr1,[]) title('简单的维纳滤波（逆滤波）后的结果') Sn = abs(fft2(noise)).^2;

图像退化与复原

实验名称：图像退化与复原 实验目的 1. 了解光电图像的退化原因； 2. 掌握和理解基本的噪声模型，并能对图像进行加噪处理； 3. 了解点扩展函数（PSF）与光学传递函数（OTF）的关系，熟悉几种经典的退化模型的模拟试验和OTF估计方法； 4. 熟悉和掌握几种经典的图像复原方法及其基本原理； 5. 能熟练利用MATLAB或C/C++工具进行图像的各种退化处理，并能编程实现退化图像的复原。 实验原理 光电成像系统出现图像退化的过程是复杂多变的，为了研究的需要，通常情况下都把退化简化为化为一个线性移不变过程，见下图1所示。 f（工,v）I I 厂、冒（工J）了 =0退化函数H = --------------- U + t——复原滤波器 I------- 曝声V I ------------------- I I "（3）I I I 」I I ! 降质过程I 屯原! 图i光电图像退化与复原原理图 因此，在空域中退化过程可以表示如下: g (x,y) = f (x,y) * h(x,y) + h(x,y) 只有加性噪声不存在情况下，退化过程可以模型化如下表达式: g(x,y) = f (x,y) + h(x,y) 其频域表达式为:

G(u,v) =F(u,v)+N(u, v)

针对这种退化图像的复原，除了周期噪声以外，通常都可以采用空间域滤波 的方法进行图像复原，此时图像复原与图像增强几乎是没有区别的。常见的空间 域滤波方法有均值滤波器和统计排序滤波器。 当退化图像存在线性移不变退化时， 图像的复原不能采用简单空间域滤波器 来实现，要实现线性移不变退化图像的复原， 必须知道退化系统的退化函数，即 点扩展函数h(x,y)。在点扩展函数已知的情况下，常见图像复原方法有逆滤波 和维纳滤波两种。 在考虑噪声的情况下，逆滤波的原理可以表示如下: F (")二^^= F(u,v)+^) H(u,v) ' / H(u,v) 通常情况下，N(u,v)是未知的，因此即使知道退化模型也不能复原图像 此外，当H (u,v )的任何元素为零或者值很小时，N (u,v )/H (u,v )的比值决定 着复原的结果，从而导致图像复原结果出现畸变。对丁这种情况， 通常采用限制 滤波频率使其难以接近原点值，从而减少遇到零值的可能性。 维纳滤波则克服了逆滤波的缺点，其数学模型表示如下： F(u , v) 顼 |H *(u,v)「 2 (u,v) H (u,v) + S h (u,v)/S f (u,v) G(u,v) 然而，为退化图像的功率谱很少是已知的，因此常常用下面表达式近似: F(u,v) = & 1 |H *(u,v)|2 :扩声 |H (u,v)| 2+ k G(u,v) 因此，本实验的内容就是利用上述经典图像复原的原理，对降质退化图像进 行复原。 四.实验步骤 本次实验主要包括光电图像的退化模型和复原方法实现两大部分内容。 (一)图像的退化图像 1、大气湍流的建模