自动控制--数字图像处理课件5

特点来设计一种改善图像的方法，如对比度拉伸；而图像复原的大部分过 程是一个客观的过程。
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连续图像退化模型
f(x,y)
n(x,y)
H
+
g(x,y)
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连续图像退化模型
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连续图像退化的模型
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连续图像退化模型
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连续图像退化模型
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连续图像退化模型
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离散图像退化模型
为便于计算机实现，需将退化模型离 散化。
fe (x), x 0,1,2,, M 1 he (x), x 0,1,2,, M 1 其中，M A B 1
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离散图像退化模型
也即
f (x) 0 x A 1
f
e
(
x)
0
A x M 1
h(x) 0 x B 1 he (x) 0 B x M 1
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f e (x)、 he(x)均是长度为M的周期性离散 函数，其卷积为
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图像复原的一般过程 弄清退化原因
建立退化模型 反向推演 恢复图像
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图像退化机理 5. 图像增强和图像复原的区别？
图像增强是为了突出图像中感兴趣的特征， 增强后的图像可能与原始图像存在一定的差异。
评判图像增强质量好坏的是主观标准。
图像复原是针对图像退化的原因做出补偿， 使恢复后的图像尽可能接近原始图像。
评判图像复原质量好坏的是客观标准。
返回15
➢图像复原：
利用退化现象的某种先验知识来复原被退化的图像；复原技术是面向退化 模型的，并且采用相反的过程进行处理，以便恢复出图像。
退化
复原
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➢相似概念——图像增强：
图像增强是为了增强图像中的有用信息，它可以是一个 失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给
循环矩阵：方阵，每一行是前一行循环右
移一位的结果。
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(2)推广到二维空间 f (x,y)、h (x,y)均匀采样，样本数分别为
A*B，C*D。周期性地延拓成M*N样本
f (x, y) 0 x A 1和0 y B 1
fe (x,
y)
0
A x M 1和B y N 1
h(x, y) 0 x C 1和0 y D 1
定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特 性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的 特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感 兴趣的特征，使之改善图像质量、图丰像富增信强息量，加强图 像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
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➢图像增强PK图像复原
相同点：最终目的是改善给定的图像。 区别：图像增强主要是一个主观的过程，它是根据人类的视觉系统的生理
利用周期性：he(x)=he(x+M)
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he (0)
he (1)
he (M 1) he (M 2) he (1) he (0) he (M 1) he (2)
H
he (2)
he (1)
he (0)
he
(3)
he (M 1) he (M 2) he (M 3) he (0)
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图像退化机理 3.图像退化的处理方法？
无论是由光学、光电或电子方法获得的图像 都会有不同程度的退化；退化的形式多种多样， 如传感器噪声、摄像机未聚焦、物体与摄像设备 之间的相对移动、光学系统的相差、成像光源或 射线的散射等；
如果我们对退化的类型、机制和过程都十分 清楚，那么就可以利用其反过程来复原图像。
(1) 先讨论一维卷积 对f(x)及h(x)均匀采样,样本数分别为A及 B,即
f ( x) x=0,1,---,A-1 h (x) x=0,1,---,B-1
离散循环卷积是针对周期函数定义的，
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离散图像退化模型
为了不致使离散循环卷积的周期性序列 之间发生相互重叠现象（卷绕效应），必 须把函数 f (x)和h (x)周期性地延拓成
M 1
ge (x) fe (m)he (x m) m0
x 0,1,2,, M 1
g e (x)也是长度为M的周期性离散函数。 28
若把f e (x)、 g e (x) 表示成向量形式：
f [ fe (0), fe (1),, fe (M 1)]T g [ge (0), ge (1),, ge (M 1)]T
循环卷积写成矩阵形式：
g Hf
H是M*M的矩阵。
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he (0)
Hale Waihona Puke he (1)he (1) he (0)
he (2) he (1)
he (M 1) he (M 2)
H
he (2)
he (1)
he (0)
he (M
3)
he (M 1) he (M 2) he (M 3) he (0)
he
(x,
y)
0
C x M 1和D y N 1
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则循环卷积为
M 1 N 1
g(x, y) fe (m, n)he (x m, y n) m0 n0
x 0,1,2......M 1 y 0,1,2......N 1
退化的形式有图像模糊或图像有干扰等。
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2. 图像退化原因
• 成像系统镜头聚焦不准产生的散焦； • 相机与景物之间的相对运动； • 成像系统存在的各种非线性因素以及系统本身的性能 ； • 射线辐射大气湍流等因素造成的照片畸变； • 成像系统的像差、畸变、有限带宽等； • 底片感光图像显示时会造成记录显示失真； • 成像系统中存在的各种随机噪声 ；
数字图像处理
图像复原
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图像复原
图像退化机理 连续图像退化的数学模型 离散图像退化的数学模型 图像复原的方法
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图像退化机理
➢ 什么是图像的退化 ➢ 图像退化原因 ➢ 图像退化的处理方法 ➢ 什么是图像复原 ➢ 图像增强和图像复原的区别
返回 3
图像退化机理 1. 什么是图像退化？
在景物成像过程中，由于目标的高速运动、散 射、成像系统畸变和噪声干扰，致使最后形成的 图像存在种种恶化， 称之为“ 退化”。
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图像退化机理
4. 什么是图像复原？
图像复原是将图像退化的过程加以估计,并 补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退 化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善 图像质量的一种方法。
图像复原是图像退化的逆过程。
典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知 识建立一个退化模型以此模型为基础，采用滤波 等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的 准则，达到改善图像质量的目的。