图像复原算法研究

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数字图像处理图像复原算法论文

数字图像处理课程论文图像复原算法研究学院：信息科学与工程学院专业：通信工程姓名：学号：任课教师：2017年5月摘要数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理的前提。

图像在获取、上传、保存的过程中不可避免地引起图像退化和图像质量的下降，图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌。

本论文主要研究引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。

本文首先对测试图像进行模糊及加噪处理，在已知系统退化模型的情况下，对观测图像分别使用逆滤波、维纳滤波、有约束的最小二乘方滤波算法进行复原，并比较它们的处理效果。

在这几种算法的参数选取上得到了丰富的经验数据，并对实验结果进行了分析总结。

发现维纳滤波较约束最小二乘法滤波效果要好，这是因为前者利用了原图像的统计信息，采用了真实的PSF函数来恢复。

无论何种算法，它们都要依据获取的相关信息才能有效地实施，算法利用的信息越多，信息的准确性越高，复原图像的质量也就越高。

关键词:图像复原;逆滤波;维纳滤波;有约束的最小二乘方滤波一、引言MATLAB 语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。

它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。

MathWorks 公司针对不同领域的应用，推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融、样条、通信等30 多个具有专门功能的工具箱，这些工具箱是由该领域内的学术水平较高的专家编写的，无需用户自己编写所用的专业基础程序，可直接对工具箱进行运用。

同时，工具箱内的函数源程序也是开放性的，多为M 文件，用户可以查看这些文件的代码并进行更改，MALAB 支持用户对其函数进行二次开发，用户的应用程序也可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。

图像处理中的图像复原算法综述与比较

图像处理中的图像复原算法综述与比较图像复原是图像处理中一个重要的领域，主要目标是通过一系列的数学和算法方法来恢复损坏、模糊、噪声干扰等情况下的图像。

图像复原算法旨在提高图像质量，使图像在视觉上更加清晰、可辨识。

本文将综述图像处理中的图像复原算法，并对这些算法进行比较。

1. 经典算法1.1 均值滤波均值滤波是一种最简单的图像复原算法，其基本原理是用一个滑动窗口在图像上进行平均值计算，然后用平均值代替原像素值。

均值滤波的优点是简单易实现，但对于噪声较多的图像效果较差。

1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，常用于去除椒盐噪声。

其基本原理是用滑动窗口中像素的中值代替原像素值。

中值滤波适用于去除随机噪声，但对于模糊图像的复原效果不佳。

1.3 Sobel算子Sobel算子是基于图像边缘检测的算法，常用于图像增强。

Sobel算子通过计算像素点的梯度值来检测边缘。

边缘检测可以使图像的边缘更加清晰，但对于图像的整体复原效果有限。

2. 基于模型的方法2.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种基于频域的图像处理方法，将图像从空间域转换到频域，通过频域滤波降低噪声。

傅里叶变换适用于周期性噪声的去除，但对于非周期性噪声和复杂噪声的去除效果有限。

2.2 小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，将图像分解为不同尺度的频率成分。

通过舍弃高频噪声成分，然后将分解后的图像重构，实现图像复原。

小波变换适用于复杂噪声的去除，但对于图像的细节保留较差。

2.3 倒谱法倒谱法是一种基于线性预测的图像复原算法，通过分析图像的高阶统计特性实现噪声的去除。

倒谱法适用于高斯噪声的去噪，但对于非高斯噪声的复原效果有限。

3. 基于深度学习的方法3.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理的深度学习方法，通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，进而实现图像的复原和增强。

CNN适用于各种噪声和模糊情况下的图像复原，但需要大量的训练数据和计算资源。

图像复原技术的研究

ＡｂｔａｔＡｅｓｒｃ：ｎｗｍｅｈｄｏｌｄｉｇｒｓｏａｉｎｉｕｏｗａｄｔｓｌｅｈｄｓｄａｔｇｓｏｇｉｉｇｔｅｎｉｅａｄｔｏｆｂｉｍａｅｅｔｒｔｏｓｐｔｆｒｒｏｏｖｔｅｉａｖｎａｅｆｍａｎｆｎｈｏｓｎｎｙｔｅｈｎｍｅａｆｅｇｉｇＴｈｅｕｔｆｔｅｉｌｔｄｘｅｉｎｓｏｈｐｅｏｎｏｄｅｒｎ．ｅｒｓｌｏｓｓｈｍｕａｅｅｐｒｍｅｔｈｗｔａｈｎｗａｇｒｔｍａａｖｎａｅｏｅｈｈｔｔｅｅｌｏｈｈｓｄａｔｇｓｖｒｔｅｉ
１引言
由于图像在成像、复制、扫描、传输等过程中，可能会受到
噪声的干扰，而导致图像的降质和模糊现象。图像复原技从
复原方法进行了改进，Ｌｃ—ｉａｓ算法的基础上，在ｕｙＲｃｒｏｈｄｎ在ＰＦ和噪声信息都未知的情况下，Ｓ通过估计ＰＦ值、Ｓ边缘提取
和形态学膨胀和区域填充技术，重建复原图像，提高复原质
术就是对降质图像进行处理，使恢复后的图像最大程度接近原始图像。它是机器视觉、图像处理、模式识别等技术的基础，在很多领域，如天文学、遥感成像、医疗图像等有着广泛的应用前景。图像复原可以看成是图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，立退化的数学模型后，建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计值，从而改善图像质量。目前应用最广泛的图像复原算法是Ｌｃ．ｉａｄｏ，ｕｙＲｃｒｓｎ随着迭代次数的增加，ｈ最终将会收敛在泊松统计的最大似然解处［］当点扩展函数（ｏｎ１０－２ＰｉｔＳｒａｕｃｉ，Ｓ）ｐｅｄＦｎｔｎＰＦ已知，图像噪声未知的时候，ｏ但可以使

论基于深度学习的图像复原技术研究

论基于深度学习的图像复原技术研究一、引言随着数字摄影技术的发展，现在人们通过智能手机和相机拍摄大量图片。

虽然这些图片很美丽，但是由于各种原因，有时候会导致图像失真。

例如，由于光照问题、手震、焦距问题等原因，图像可能模糊或者噪声较大。

这些问题会影响图像的质量和美观度。

为了解决这个问题，研究人员们一直在探索图像复原技术。

深度学习技术的发展，为图像复原技术的研究提供了新的思路和方法，本文将围绕基于深度学习的图像复原技术展开探讨。

二、图像复原技术概述图像复原指的是将失真的图像进行恢复的过程。

图像复原技术可根据其目的划分为以下几类：去模糊、去噪、超分辨率重建。

去模糊是通过消除图像中的模糊信息还原原始图像。

去噪是通过消除图像中的噪声还原原始图像。

超分辨率是指增加图像的分辨率，使图像更清晰、更细腻。

传统的图像复原技术主要基于图像处理理论，例如频域滤波、基于各向同性的扩散滤波、小波变换和CNN等技术。

虽然传统技术在一定程度上可以解决图像失真问题，但是它们在实际过程中仍然存在很多问题。

例如，频域滤波会引入伪影，扩散滤波往往过分模糊，小波变换可能会改变图像的亮度和色彩，而CNN很难处理高分辨率图像。

这些限制阻碍了传统技术的进一步发展。

三、基于深度学习的图像复原技术研究基于深度学习的图像复原技术得到了广泛关注。

深度学习技术可以解决传统技术的限制，可以在不丢失图像质量的情况下还原图像。

在基于深度学习的图像复原技术中，主要采用了四种算法：DNN、CNN、GAN和RNN。

其中，CNN是最常用的模型。

CNN模型是一种卷积神经网络，它能够处理静态和动态图像，并具有良好的缩放性和运行速度。

CNN模型通常包括三个阶段：特征提取、特征映射和重构。

特征提取阶段用于提取图像中的重要特征，特征映射阶段用于将图像映射为低维度空间，重构阶段用于将映射后的图像重构为原始图像。

GAN则采用了对抗性学习的思想，优化两个神经网络模型：生成器和判别器。

基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究

基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究图像模糊是一种常见的问题，在许多应用领域中都会遇到，例如摄影、医学成像和监控图像等。

图像模糊通常是由于图像采集过程中的运动模糊、焦距问题或者传感器噪声等原因引起的。

然而，模糊的图像对于人眼来说往往难以解读，因此图像复原成为了一个重要的任务。

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是图像处理中最常用的技术之一。

通过学习图像的局部特征和上下文信息，CNN可以有效地进行图像去模糊和复原。

图像去模糊是指从模糊的图像中恢复原本的清晰细节。

基于CNN的图像去模糊算法可以分为两个阶段：训练和测试。

在训练阶段，算法通过大量的清晰和模糊图像对构建一个深度神经网络模型。

这个模型可以通过学习图像之间的模糊特征和清晰特征来对模糊图像进行去模糊。

在测试阶段，通过将模糊图像输入到训练好的模型中，可以得到清晰的图像输出结果。

在图像复原中，基于CNN的算法不仅可以去除图像的模糊，还可以恢复图像中的细节信息和纹理。

这在一些应用场景中尤为重要，例如医学成像中的细胞观察和卫星图像中的地理特征分析。

通过使用卷积层和池化层，CNN 能够提取不同尺度和抽象级别的特征，从而使得复原后的图像更加清晰和真实。

然而，基于CNN的图像去模糊和复原算法在实际应用中还面临一些挑战。

首先，训练一个高性能的CNN模型需要大量的训练数据，并且需要花费大量的时间和计算资源。

这对于某些特定的应用场景来说可能是一个限制因素。

其次，对于含有复杂模糊和噪声的图像，基于CNN的算法可能会产生一定的伪影和伪细节。

这些问题需要进一步的研究和改进。

为了解决这些问题，学者们正在积极研究和探索新的卷积神经网络结构和优化方法。

例如，引入残差连接和注意力机制可以进一步提高算法的性能。

此外，一些研究还尝试将CNN与其他图像处理技术相结合，例如稀疏表示和小波变换等，以进一步提升图像去模糊和复原的效果。

基于深度学习技术的图像复原研究

基于深度学习技术的图像复原研究随着科技的不断发展，图像处理技术也在逐步进化。

深度学习技术是一种新型的数据挖掘和模式识别技术，它在图像复原研究中具有重要的应用价值。

本文将探讨基于深度学习技术的图像复原研究。

一、深度学习技术简介深度学习技术指的是一类基于神经网络的机器学习算法。

神经网络是一种模拟生物神经系统的网络模型，它由若干个处理元（节点）和连接元（边）组成。

深度学习技术通过大量数据的训练，可以学习到数据的高层次特征，从而实现数据的分类、识别、重构等任务。

二、传统图像复原技术的问题传统的图像复原技术主要通过补充丢失的像素或者采用非线性滤波技术来复原图像。

但是这种方法存在着一些问题。

一方面，这种方法不能够有效地处理大尺度的像素丢失问题，另一方面，这种方法也无法处理特殊场景下的图像复原问题。

比如，夜景照片的噪声问题、运动物体的模糊问题等。

三、基于深度学习方法的图像复原研究为了解决传统的图像复原技术存在的问题，研究人员开始探索基于深度学习的图像复原方法。

在这种方法中，研究者通过搭建深度卷积神经网络模型来对图像进行复原。

通过大量训练，深度卷积神经网络可以学习到数据的高层次特征，从而实现对图像的复原。

在深度卷积神经网络的模型中，通常包含着编码器和解码器两部分。

编码器主要负责将原始图像转换为特征向量，解码器主要负责将特征向量解码成原始图像。

在训练的过程中，研究者通过反向传播算法来优化网络参数，以提高图像复原的质量。

四、基于深度学习方法的图像复原案例在图像复原方面，基于深度学习方法的研究已经取得了一些成果。

下面列举一些案例：1.自然图像复原自然图像复原是目前深度学习研究的热门方向之一。

研究者通过将图像拆分为一系列小块，然后训练神经网络来对这些小块进行复原。

这种方法可以有效地处理图像大小不确定、噪声严重的问题。

2.夜景照片复原夜景照片的复原通常需要处理照片中的噪声问题。

研究者通过构建类似于自然图像复原的模型，对夜景照片进行复原。

图像复原研究报告

图像复原研究报告1 引言1.1 研究背景及意义随着科技的飞速发展，数字图像在各个领域得到了广泛应用，如医学成像、卫星遥感、安全监控等。

然而，在图像的获取、传输和存储过程中，往往受到各种噪声和模糊的影响，导致图像质量下降。

图像复原技术旨在从退化的图像中恢复出原始图像，对于提高图像质量、挖掘图像潜在信息具有重要意义。

近年来，图像复原技术在计算机视觉、模式识别等领域取得了显著成果，但仍面临许多挑战，如噪声类型多样、图像退化过程复杂等。

因此，研究图像复原技术不仅有助于解决实际问题，还具有很强的理论价值。

1.2 图像复原技术发展概况图像复原技术起源于20世纪50年代，经历了从线性到非线性、从全局到局部的演变过程。

早期的研究主要集中在逆滤波、维纳滤波等经典算法。

随着计算机硬件和算法的发展，图像复原技术逐渐向多尺度和多通道方向发展。

近年来，深度学习技术在图像复原领域取得了重大突破，如基于卷积神经网络的图像去噪、超分辨率等算法。

这些方法在许多国际权威评测中取得了优异的性能，为图像复原技术的研究和应用带来了新的机遇。

1.3 研究内容与组织结构本文主要研究以下内容：1.分析图像退化与复原的基本理论，包括图像退化模型和图像复原方法分类；2.对常见图像复原算法进行详细分析，如逆滤波、维纳滤波和非局部均值滤波等；3.探讨深度学习在图像复原中的应用，包括基于卷积神经网络的图像复原和基于生成对抗网络的图像复原；4.评估图像复原算法的性能，通过实验对比分析不同算法的优缺点；5.总结本文研究成果，并对未来研究方向进行展望。

本文的组织结构如下：1.引言：介绍研究背景、意义和发展概况；2.图像退化与复原基本理论：分析图像退化模型和图像复原方法分类；3.常见图像复原算法分析：详细分析逆滤波、维纳滤波和非局部均值滤波等算法；4.深度学习在图像复原中的应用：探讨基于卷积神经网络和生成对抗网络的图像复原方法；5.图像复原算法性能评估：评估不同算法的性能，并进行实验对比分析；6.结论与展望：总结本文研究成果，并对未来研究方向进行展望。

传统图像复原算法与深度学习图像复原算法的对比分析

传统图像复原算法与深度学习图像复原算法的对比分析随着深度学习算法的发展，在图像复原领域也取得了很大的进展。

传统图像复原算法和深度学习图像复原算法各有优缺点，本文将对这两种算法进行对比分析。

一、传统图像复原算法传统图像复原算法是基于图像处理领域的数学模型和算法，主要包括去噪、去模糊、补全、增强等技术。

这些算法的基础是通过对图像噪声的统计特征建立噪声模型，然后采用逆滤波、维纳滤波、小波变换等数学方法对图像进行修复。

优点：1.算法简单，容易理解和实现。

2.可以在不需要大量训练数据的情况下完成图像复原。

3.适用于不同种类的图像，能够针对不同的问题进行具体的处理。

缺点：1.算法基于假设的噪声模型，可能与实际噪声不符合，导致复原结果较差。

2.对于复杂的图像和噪声，传统算法的效果可能较差。

3.传统算法需要手动确定参数，调整过程较为繁琐。

二、深度学习图像复原算法深度学习图像复原算法是利用深度学习模型对图像进行去噪、去模糊、补全、增强等复原操作。

通过训练深度神经网络模型，使其能够自动学习图像的特征，从而完成图像复原任务。

优点：1.深度学习图像复原算法不需要预先假设噪声模型，能够更加准确地复原图像。

2.根据训练数据集的规模不同，深度学习算法的复原效果可以得到不同程度的提升。

3.深度学习图像复原算法可以自动确定参数，减少了人为干预的时间和工作量。

缺点：1.深度神经网络需要大量的训练数据才能达到较好的效果，对数据的质量和规模要求很高。

2.深度学习算法模型复杂度高，计算量大，对硬件要求较高。

3.深度学习算法的结果难以解释，对算法的可信度和可靠性存在一定的隐患。

三、传统图像复原算法与深度学习图像复原算法的对比综合以上分析，我们可以得出以下结论：1.传统图像复原算法适用于对已知的图像噪声或失真模型进行处理，处理效果通常较好，但难以处理噪声或失真模型复杂的图像。

2.深度学习图像复原算法适用于多种复杂的噪声或失真模型，并且需要大量的训练数据。

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其中ｈ，）表示退化函数的空间描述，（Ｙ是也称
布，其中一些算法出现很早，并取得了相当的成果，
至今还被广泛使用。这些早期的图像复原算法，很多是人们进行分析的有力工具，如何对它们进行但
为ＰＦ即点扩散函数；表示空间卷积，（Ｙ为Ｓ，／，）７，加性噪声。可以用向量矩阵的形式将式（）１的退化模型表示为 ¨
和一个加性噪声项的作用下，成观测图像ｇ（生，
Ｙ，般的，化函数可以认为是线性、置不变）一退位
的，噪声也与位置和当前像素值无关，退化过程可以
被模型化为¨ Ｊ：
ｇ，）＝＜Ｙ（Ｙ凡，）（）／，），）＋（Ｙ，（）１
逆滤波、维纳滤波、有约束的最小二乘方滤波算法进行复原，在这几种算法的参数选取上得到
了丰富的经验数据，并对实验结果进行了分析总结。
关键词：图像复原；滤波；纳滤波；约束的最小二乘方滤波逆维有
Ｒｅｅｒｈｏｍａｅｒｓｏａｉｎａｇｒｔｍｓｓａｃｎｉｇｅｔｒｔｏｌｏｉｈ
ＡｂｓｒｔＳｖｒｌｃａｓｃｌｉｇｅｔｒｔｎａｇｒｔｍｓａｅｓｕｉｄ．Ｉｈａｅｏｎｗｉｇｔｄｌｆｔａｃ：ｅｅａｌｓｉａｍａｅｒｓｏａｉｌｏｈｒｔｄｅｏｉｎｔｅｃｓｆｋｏｎｈｅｍｏｅｏｈｍａｅｅｒｄｔｏｔｅｉｇｄｇａａｉｎ，ｔｅｂｓｒｅｍａｅａｅｅｔｒｄｓｎｎｅｓｆｌｒｎｈｏｅｖｄｉｇｓｒｒｓｏｅｕｉｇｉｖｒｅｉｔｉｇ，Ｗｉｎｒｆｔｒｎｎｅｅｅｌｅｇａｄｉｉｃｎｔａｎｄｌａｔｓｕｒｓｆｌｒｎｌｏｔｍ．Ａａｔｆｅｉｃｌｄｔｎｔｅｐｒｍｅｅｅｅｔｎｏｅｏｓｒｉｅｅｓｑａｅｔｉｇａｇｒｈｉｅｉｗｅｌｏｍｐｒａａａｏｈａａｔｒｓｌｃｉｆｔｈｉｏｈａｏｅａｇｒｔｍｓｉｂａｎｅｂｖｌｏｉｈｓｏｔｉｄ，ａｈｘｒｍｅｔｌｒｓｌｓａｅａａｙｅｎｕｎｄｔｅｅｐｅｉｎａｅｕｔｒｎｌｚｄａｄｓｍｍａｉｅｒｚｄ．Ｋｅｒｓ：ｉｇｅｔｒｔｎ；ｉｅｓｌｅｎｙｗｏｄｍａｅｒｓｏａｉｏｎｖｒｅｆｔｒｇ；Ｗｉｎｒｆｔｒｎｉｉｅｅｌｅｇ；ｃｎｔａｎｅｅｓｑａｅｌｅｉｉｉｏｓｒｉｄｌａｔｓｕｒｓｆｔｒｎｇｉ
复原的前提条件是需要知道点扩展函数和噪声分
１图像退化模型
图像复原，是指去除或减少在获得观测图像过程中产生的降质影响，因为使图像模糊的原因很多，所以通常用统～的数学模型对图像的模糊过程进行描述。如果一幅原始图像，）在一个退化函数Ｙ，
ｇ＝日厂／之适合不同的复原情况，是值得研究的。本文针对当前也
主流的图像复原算法进行分析，纳和总结，归并进行
了仿真实验，为人们在不同的应用场合及不同的图
２１牟第０００１期
中图分类号：Ｎ１．３Ｔ９１７文献标识码：Ａ文章编号：０９— ５２２１）０— ００— ４１０２５（００１０２０
图像复原算法研究
（长江大学电信学院，荆州４４２）３０３
摘
要：研究了几种经典图像复原算法，在已知系统退化模型的情况下，对观测图像分别使用
０引言
在图像的形成、传输、贮、录和显示过程中，存记由于光学系统的像差、像系统的非线性、气扰成大动、运动、焦和系统噪声等因素的影响，散它们都会造成图像的模糊和变形。因此，要想得到高质量的数字图像，多情况下，需要对图像进行复原，很都使其与原图像尽可能的逼近。但大多数情况下退化过程是不可知的，由于图像模糊的同时，噪声和干扰也会同时存在，这也为复原过程带来了困难和不确定性，经典图像复原在图像处理中占有重要的地位，其
ＦｉｇｑｎＵＱｎ－ｉｇ
（ｃｏｌｆｌｔｎｃｎｎｏｍａｉｎＥｇｎｅｉｇＹｇｚｉｖｒｉ，ｉｇｈｕ４４２，ｈｎ）ＳｈｏｏｅｒｉｓｄＩｆｒｔｎｉｅｒ，ａｔＵｎｅｓｙＪｎｚｏ３０３ＣｉａＥｃｏａｏｎｎｅｔ