圖像處理和分析技術(shù)

圖像處理和分析技術(shù)第一頁，共三十頁，2022年，8月28日第4章圖像恢復(fù)

技術(shù)

4.1 圖像退化及模型

4.2 噪聲及其描述

4.3 空域噪聲濾波器

4.4 組合濾波器

4.5 頻域周期噪聲濾波器

4.6 逆濾波

4.7 維納濾波第二頁，共三十頁，2022年，8月28日4.1 圖像退化及模型

圖像恢復(fù)：圖像處理中的一大類技術(shù) 認為圖像質(zhì)量是在某種情況/條件下退化或惡化了需要根據(jù)相應(yīng)的退化模型和知識重建或恢復(fù)原始的圖像

圖像退化：由場景得到的圖像沒能完全地反映場景的真實內(nèi)容，產(chǎn)生了失真等問題 模糊：在圖像采集過程中產(chǎn)生的退化 噪聲：在圖像記錄過程中產(chǎn)生的退化第三頁，共三十頁，2022年，8月28日4.1 圖像退化及模型

圖像退化模型 圖像退化過程被模型化為一個作用在輸入圖像f(x,y)上的系統(tǒng)H。它與一個加性隨機噪聲n(x,y)的聯(lián)合作用導(dǎo)致產(chǎn)生退化圖像g(x,y) 根據(jù)這個模型恢復(fù)圖像就是要在給定g(x,y)和代表退化的H的基礎(chǔ)上得到對f(x,y)的某個近似的過程。這里假設(shè)已知n(x,y)的統(tǒng)計特性第四頁，共三十頁，2022年，8月28日4.1 圖像退化及模型

圖像退化模型性質(zhì)(1)線性：(2)相加性：

(3)一致性：(4)位置（空間）不變性：第五頁，共三十頁，2022年，8月28日4.1 圖像退化及模型第六頁，共三十頁，2022年，8月28日4.2 噪聲及其描述 最常見的圖像退化因素之一

噪聲示例： (1)熱噪聲 (2)閃爍噪聲 (3)發(fā)射噪聲 (4)有色噪聲

第七頁，共三十頁，2022年，8月28日4.2 噪聲及其描述

噪聲概率密度函數(shù) 噪聲本身的灰度可看作隨機變量，其分布可用概率密度函數(shù)（PDF）來刻畫 (1)高斯噪聲 (2)均勻噪聲 (3)脈沖（椒鹽）噪聲第八頁，共三十頁，2022年，8月28日4.3 空域噪聲濾波器

均值濾波器

(1)算術(shù)均值濾波器(2)幾何均值濾波器第九頁，共三十頁，2022年，8月28日4.3 空域噪聲濾波器

均值濾波器

(3)諧波均值濾波器(4)逆諧波均值濾波器第十頁，共三十頁，2022年，8月28日4.3 空域噪聲濾波器

均值濾波器

(5)非線性均值濾波器 如果權(quán)是常數(shù)，非線性均值濾波器就簡化為同態(tài)濾波器第十一頁，共三十頁，2022年，8月28日4.3 空域噪聲濾波器第十二頁，共三十頁，2022年，8月28日4.3 空域噪聲濾波器

排序統(tǒng)計濾波器

(1)中值濾波器(2)最大值和最小值濾波器第十三頁，共三十頁，2022年，8月28日4.3 空域噪聲濾波器

自適應(yīng)濾波器

(1)自適應(yīng)局部噪聲濾波器(2)自適應(yīng)中值濾波器 濾除脈沖噪聲，平滑非脈沖噪聲，減少對目標邊界過度細化或粗化而產(chǎn)生的失真第十四頁，共三十頁，2022年，8月28日4.4 組合濾波器

混合濾波器 將快速的濾波器（特別是線性濾波器）和排序統(tǒng)計濾波器混合使用

線性中值混合濾波第十五頁，共三十頁，2022年，8月28日4.4 組合濾波器 線性中值混合濾波第十六頁，共三十頁，2022年，8月28日4.4 組合濾波器

選擇性濾波器

當圖像同時受到不同噪聲影響時，可以采用選擇濾波的方式，在受到不同噪聲影響的位置選擇不同的濾波器進行濾除，以發(fā)揮不同濾波器的各自特點，取得好的綜合效果

在消除各種混合比例的混合噪聲時使用選擇性濾波器的效果比單獨使用任何一個濾波器的效果都要好第十七頁，共三十頁，2022年，8月28日4.4 組合濾波器第十八頁，共三十頁，2022年，8月28日4.5 頻域周期噪聲濾波器

帶阻濾波器 高斯帶阻濾波器第十九頁，共三十頁，2022年，8月28日4.5 頻域周期噪聲濾波器

帶通濾波器 低通濾波器和高通濾波器都可看作帶通濾波器的特例第二十頁，共三十頁，2022年，8月28日4.5 頻域周期噪聲濾波器

帶通濾波器例4.5.2 低通濾波器和高通濾波器都可看作帶通濾波器的特例第二十一頁，共三十頁，2022年，8月28日4.5 頻域周期噪聲濾波器第二十二頁，共三十頁，2022年，8月28日4.5 頻域周期噪聲濾波器

陷波濾波器第二十三頁，共三十頁，2022年，8月28日4.6 逆濾波

無約束恢復(fù) 僅將圖像看作一個數(shù)字矩陣，從數(shù)學角度進行處理而不考慮恢復(fù)后圖像應(yīng)受到的物理約束第二十四頁，共三十頁，2022年，8月28日4.6 逆濾波

逆濾波模型

恢復(fù)只能在與原點較近的范圍內(nèi)進行第二十五頁，共三十頁，2022年，8月28日4.6 逆濾波第二十六頁，共三十頁，2022年，8月28日4.7 維納濾波

有約束恢復(fù) 考慮恢復(fù)后的圖像應(yīng)該受到一定的物理約束 有約束恢復(fù)考慮選取的一個線性操作符Q（變換矩陣），使得||Q?f||2

最小第二十七頁，共三十頁，2022年，8月28日4.7 維納濾波

維納濾波器 一種最小均方誤差濾波器(1)如果s=1，大方括號中的項就是維納濾波器(2)如果s是變量，就稱為參數(shù)維納濾波器(3)當沒有噪聲時，Sn(u,v)=0，維納濾波器退 化成理想逆濾波器第二十八頁，共三十頁，2022年，8月28日本章要點4.1節(jié) 一種基本的圖像退化模型及其退化系統(tǒng)的性質(zhì)4.2節(jié) 一些典型的噪聲和對它們的表示描述4.3節(jié) 一些常用的空域噪聲濾波器4.4節(jié) 將不同的空域噪聲濾波器結(jié)合的示例4.5節(jié) 在頻域中濾除圖像里周期噪聲的方法4.6節(jié) 簡單直接的無約束圖像恢復(fù)方法——逆濾波4.7節(jié) 一種基本的有約束圖像恢復(fù)方法