計(jì)算機(jī)圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、計(jì)算機(jī)圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告題目：三種圖像還原方法的比較姓名：鄧志華學(xué)號(hào)：20152204073指導(dǎo)老師：李玉惠專 業(yè)：控制工程日 期：2015年12月28日摘要圖像述原是計(jì)算機(jī)圖像處理的一個(gè)基本、重要的課題，它是后期圖像處理（分 析和理解）的前提。圖像在攝取、傳輸、儲(chǔ)存的過(guò)程中不可避免地引起圖像質(zhì)量 的下降（圖像退化），圖像還原就是試圖利用退化過(guò)程的先驗(yàn)知識(shí)使已退化的圖 像恢復(fù)本來(lái)面貌，即根據(jù)退化的原因，分析引起退化的環(huán)境因素，建立相應(yīng)的數(shù) 學(xué)模型，并沿著使圖像降質(zhì)的逆過(guò)程還復(fù)圖像。木文首先對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行模糊及 加噪處理，然后用三種不同的圖像還復(fù)方法，分別是：逆濾波圖像還原法、維納 濾波圖像還原法

2、、約束最小二乘濾波圖像還原法，并比較它們的處理效果。發(fā)現(xiàn) 約束最小二乘法濾波效果最好、逆濾波圖像還原法效果次z、維納濾波圖像還原 法效果較差。這是因?yàn)榍罢呃昧嗽瓐D像的統(tǒng)計(jì)信息，采用了真實(shí)的psf函數(shù)來(lái) 還復(fù)。無(wú)論何種算法，它們都要依據(jù)獲取的相關(guān)信息才能有效地實(shí)施，算法利用 的信息越多，信息的準(zhǔn)確性越高，述原圖像的質(zhì)量也就越高。關(guān)鍵詞：圖像還原圖像退化逆濾波維納濾波約束最小二乘濾波abstractdigital image restoration of digital image processing is a basic and important topic. it is the prem

3、ise of image processing, (analysis and understanding) latemage during the process of uptake, transport, storage, inevitably lead to a drop in the quality of image, (image degradation), a priority knowledge of the process of image restoration is trying to use the degradation of degraded image restora

4、tion original visage, namely. according to the cause of the degradation analysis of degradation caused by environmental factors, the corresponding mathematical model is set up, and the images quality in verse process image.this paper to test the image blur and no ise, and then use differe nt image r

5、estoration methods, such as the wiener filter, con strained least squares filteri ng for image restoration, and compare their effects.found that wiener filtering are constrained least squares filtering effect is better, this is because the use of statistical information of original image, the true p

6、sf function to restore.no matter what kind of algorithm, them all on the basis of access to relevant information in order to effectively implement, algorithm using the more information, the higher the accuracy of the information, the higher the quality of the restored imagekeywords: image restore im

7、age degradation inverse filter wiener filtering constrained leastsquares filtering目錄引言11圖像還原方法31.1逆濾波圖像還原法31.2維納濾波圖像還原法41.3約束最小二乘法濾波圖像還原法52試驗(yàn)仿真72. 1實(shí)驗(yàn)內(nèi)容72. 2實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示82. 3實(shí)驗(yàn)分析103總結(jié)和展望11參考文獻(xiàn)12附錄：13源代碼13計(jì)算機(jī)圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告!hh二種圖像還原方法的比較引言視覺(jué)器官是人類的高級(jí)感知器官，人類通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)獲取對(duì)機(jī)體生存有意 義的信息，即將信息直觀顯示出來(lái)即圖像，所以圖像在人類感知屮扮演著重要的 角色。圖像

8、信息以其直觀性、易存儲(chǔ)、易傳輸?shù)忍攸c(diǎn)，成為人類分析及利用信息 的重要手段。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在20世紀(jì)20年代發(fā)展起來(lái)，隨著ct的發(fā)明 和計(jì)算機(jī)的問(wèn)世，大量戻學(xué)圖片通過(guò)圖像處理技術(shù)進(jìn)行分析處理，使得該技術(shù)有 了很多大的發(fā)展，現(xiàn)在圖像處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像、遙感衛(wèi)星、安防、交 通、軍事等領(lǐng)域。由于外界條件的影響、圖像采集設(shè)備的缺陷，在圖像的傳輸過(guò) 程中會(huì)造成圖像信息的丟失，導(dǎo)致獲取的圖像呈現(xiàn)各種不理想的狀態(tài)，圖像復(fù)原 技術(shù)應(yīng)運(yùn)而牛，并成為圖像處理技術(shù)的重要組成部分。圖像還原技術(shù)旨在改善降質(zhì)圖片，通過(guò)降質(zhì)圖片提供的信息，在最大保真的 前提下，反演還原岀清晰圖像，繼而通過(guò)符合人類視覺(jué)特征的衡量標(biāo)

9、準(zhǔn)，對(duì)還原 圖像的實(shí)際效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。計(jì)算機(jī)圖像還原針對(duì)圖像獲取過(guò)程中，降質(zhì)原因的不 同，分析圖像退化的原因，建立圖像還原模型，還原岀清晰的圖像。常見(jiàn)的圖像 降質(zhì)因素有相機(jī)與物體的相對(duì)運(yùn)動(dòng)、相機(jī)對(duì)焦、大氣擾動(dòng)、噪聲等，由于相機(jī)與 物體的相對(duì)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的圖像退化，稱之為運(yùn)動(dòng)模糊運(yùn)動(dòng)模糊在圖像成像過(guò)程中普遍存在，在智能交通領(lǐng)域，拍攝的物體速度較 快，很容易導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)模糊的產(chǎn)生，例如電子眼抓拍闖紅燈車輛，提取車牌信息時(shí), 由于車輛的快速運(yùn)動(dòng)，獲取的圖像是模糊的，無(wú)法精確地提取車牌，對(duì)圖像進(jìn)行 去模糊就非常必要了，廣泛引用于醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域。 比如對(duì)c圖像進(jìn)行去模糊，能更好的觀測(cè)和分析

10、人體各器官的病癥：對(duì)工業(yè)處理 中的x射線圖片進(jìn)行處理，可以更精確地檢測(cè)電路板缺陷或者原件缺失。隨著對(duì) 圖像質(zhì)量的不斷提高，去模糊愈顯迫切，對(duì)其研究具有非常重要的意義。對(duì)計(jì)算機(jī)圖像進(jìn)行去模糊是通過(guò)分析圖像模糊的原因，建立圖像退化模型， 根據(jù)采集圖像提供的信息量，還原出清晰的圖像。大量的研究表明，模糊圖像是 由清晰圖像與降質(zhì)函數(shù)卷積得到，通常一幅模糊圖像還存在其他退化因素和各種 噪聲，因此圖像還原不是簡(jiǎn)單的還原過(guò)程。圖像還原方法分為三種：一種是逆濾 波圖像還原法、第二種是維納濾波圖像還原法、第三種是約束最小二乘法濾波圖 像還原法。對(duì)于具體圖像還原應(yīng)該分析其退化的原因找相應(yīng)的圖像還原方法。1圖像還原

11、方法11逆濾波圖像還原法對(duì)于線性不變系統(tǒng)而言oog(x,y) = j / (q,0)/i(無(wú) - p dad(3 +y)oo=/ (x, y) * 力(x, y) + (兀，y)上式兩邊進(jìn)行傅里葉變換得g(w, v) = h (w, v)f(w, v) 4- n(w, v)式中g(shù)(u, v), f(w, v), h(u, v)和n(%,")分別是g(x, y)j(x,)；),(兀,刃和n(x, y)的二維傅里葉變換 h(兀,y)稱為系統(tǒng)的傳遞函數(shù)。從頻率域角度看，它是圖像退化，因而反應(yīng)了成像系統(tǒng)的 性能。通常在無(wú)噪聲的理想情況下，上式可簡(jiǎn)化g(w,v) = f(u,v)h(u,v)則

12、f(u,v) = g (u,v)/h(w,v)稱為為濾波器。對(duì)上式進(jìn)行傅里葉反變換可得到ftx, y)oh仏叭f(wàn)(u, v) = f(w,v) +n(u.v)然后再做傅立葉逆變換得oo/(兀,y) = /(兀刃 + j j w仏 j (仏 v) /2x(nv+,-這就是逆濾波還原的基本原理。1.2維納濾波圖像還原法維納濾波是一種有約束的圖像還原方法，它綜合了退化圖像和噪聲統(tǒng)計(jì)特性兩個(gè)方面進(jìn)行了還原處理。維納濾波，它是使原圖像f(x,y)及其恢復(fù)圖像/(x, y) 之間的均方差最小的復(fù)原方法，即: = min式中e為數(shù)學(xué)期望算子。因此，維納濾波器通常又叫最小均方差濾波器。很 容易推導(dǎo)出原始圖像的

13、傅里葉變換估計(jì)為:f (w , v ) = h , v ) g (w , v )上式也稱作約束還原恢復(fù)通用的表達(dá)式，它的傳遞函數(shù)為:.g (u. v)1h (從)1. 3約束最小二乘法濾波圖像還原法約束最小平方復(fù)原是一種以平滑度為基礎(chǔ)的圖像復(fù)原方法。如前所述，在進(jìn) 行圖像恢復(fù)計(jì)算時(shí)，由于退化算子矩陣/.的病態(tài)性質(zhì)，多數(shù)在零點(diǎn)附近數(shù)值起 伏過(guò)大，使得復(fù)原后的圖像產(chǎn)生了多余的噪聲和邊緣。約束最小平方復(fù)原仍然是 以最小二乘方濾波復(fù)原公式為基礎(chǔ)，通過(guò)選擇合理的q,并優(yōu)化|0，從而去 抻被恢復(fù)圖像的這種尖銳部分，即增加圖像的平滑性。a2 滬我們知道，圖像增強(qiáng)的拉普拉斯算子v2/ =(a+a-)，它具有突

14、岀邊緣的 da dv作用，然而2fdxdy則恢復(fù)了圖像的平滑性，因此，在作圖像恢復(fù)時(shí)町將其 作為約束，現(xiàn)在的問(wèn)題是如何將其表示成|0的形式。在離散情況卜，拉普拉斯算子可用卜面的差分運(yùn)算實(shí)現(xiàn)：(d2f(x.y) d2f(xy) dx2dy2 = /(x + l.y)-2(x) + /(x-l5y) + /uy + l)-2/(x,y) + /uy-l)= /(x + hy) + /(x-l,y) + /(x,y + l) + /uy-l)-4/uy)(2-33)利用/u y)與下面的模板算子進(jìn)行卷積可實(shí)現(xiàn)上面的運(yùn)算:pg y)=01(t1 -4 10 1 0(2-34)在離散卷積的過(guò)程中，可利用

15、延伸/(&刃和p(x.y)來(lái)避免交為誤差。延伸后的函數(shù)為幾(x*)。建立分塊循環(huán)矩陣，將平滑準(zhǔn)則表示為矩陣形式:(2-35)w-2式(235)中每個(gè)子矩陣cj (j = 0丄m -1)是幾(兒y)的第j行組成的n n循環(huán)矩陣。即c,如下表示:%，0） 巴（川） pe(jj)£c/,0)pg(2-36)式中,e為對(duì)角矩陣，其元素為所以e(k,i) =(p kmodn ) ik0i = k(2-38)f(m,v) =/v2w*(m,v)礦|丹（”,州2+那*（”,叮gm匕（川一1）根據(jù)循環(huán)矩陣的對(duì)角化可知，可利用前述的矩陣w進(jìn)行對(duì)角化,(2-37)e=w' cw(2-39

16、)g(w,v)式中,u, v = 0,l,.,2v-l,而且|w(m,v)|2 = /7*(m,v)/(m,v)o 本濾波器也稱為最小平方濾波器。2試驗(yàn)仿真2. 1實(shí)驗(yàn)內(nèi)容在仿真試驗(yàn)中，主要利用了 matlab 7. 0的試驗(yàn)平臺(tái)，利用matlab中自帶的 函數(shù)deconvblind ()、deconvwnr () 和deconvreg ()對(duì)噪聲污染的圖片進(jìn)行 含噪信號(hào)的恢復(fù)。fspccial ()函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)模糊操作，本實(shí)驗(yàn)通過(guò)修改 此函數(shù)的參數(shù)來(lái)改變圖像退化后不同模糊程度，fspecial ()用于建立預(yù)定義的 濾波算子，其語(yǔ)法格式為：h = fspecial (type, par

17、a)其中l(wèi)ype指定算子的類 型，para指定相應(yīng)的參數(shù)；選擇type為motion時(shí)，它表示為運(yùn)動(dòng)模糊算子， pam含有兩個(gè)參數(shù)，表示攝像物體逆時(shí)針?lè)较蛞詔heta角度運(yùn)動(dòng)了 len個(gè)像素, lcn的默認(rèn)值為9, theta的默認(rèn)值為0。deconvblind ()函數(shù)提供了適應(yīng)于圖 像的逆濾波器，當(dāng)圖像變化較人吋，濾波后的效果較差，變化較小吋，恢復(fù)退化 的圖像效果較為細(xì)膩光滑。維納濾波作為含噪波形估計(jì)中的最佳濾波，比一般的 線性濾波器效果都好，不僅保留了圖像的邊緣部分和高頻部分，而且尤其是對(duì)于 處理高斯白噪聲具有最佳效果，當(dāng)然這無(wú)形中也增加計(jì)算量。由t deconvblind o函數(shù)只能對(duì)

18、灰度圖像進(jìn)行含噪恢復(fù)，而不能對(duì)真彩圖進(jìn)行濾波操作。此處又 使用了既可對(duì)真彩圖操作，又可實(shí)現(xiàn)多種不同噪聲干擾、污染的函數(shù) deconvwnr () 0還有deconvreg ()函數(shù)實(shí)現(xiàn)約束去卷積，求取有約束的最小二 乘解，可以設(shè)置對(duì)輸岀圖像的約束。木實(shí)驗(yàn)是經(jīng)過(guò)重復(fù)若干次實(shí)驗(yàn)選出其中處理效果比較典型的參數(shù)進(jìn)行比較 其中參數(shù)分別為：攝像物體逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度分別為45、90、180；相應(yīng)的分別移 動(dòng)2、20、59個(gè)像素。2. 2實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示込材（角於為45*2個(gè)*厳）負(fù)糸喋2圖金逆貳叢復(fù)廉試小圖1運(yùn)動(dòng)模糊（角度45+2個(gè)像素）加高斯噪聲慮圖it運(yùn)動(dòng)sttmft運(yùn)/極働（用麼為9x20個(gè)*累） a期噪聲

19、圖做建誠(chéng)液復(fù)廉細(xì)）誠(chéng)渋復(fù)原最小二東謔渋宜祿圖2運(yùn)動(dòng)模糊（角度90+20個(gè)像素）加高斯噪聲運(yùn)動(dòng)橫糊（角«t為180“9個(gè)代索代為斯1*盧iflw連池液復(fù)kt傲小二蔡池彼復(fù)玻圖3運(yùn)動(dòng)模糊（角度180+59個(gè)像素）加高斯噪聲2. 3實(shí)驗(yàn)分析實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，采用維納濾波還原復(fù)取得比較好的效果，這個(gè)算法可以使估計(jì) 的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)值psf更加接近它的真實(shí)值。在我們知道模糊圖像的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的 情況下，可以調(diào)用常規(guī)的圖像復(fù)原算法；而現(xiàn)實(shí)里還會(huì)遇見(jiàn)不知道點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的 情況，這個(gè)時(shí)候我們就可以利用盲卷積復(fù)原算法。它是利用原始圖像模糊，同時(shí) 進(jìn)行清晰圖像的恢復(fù)和點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)計(jì)算的一種方法，因此，盲卷積復(fù)原算法的優(yōu)

20、 點(diǎn)就是，對(duì)失真情況還未知的情形下，仍然能夠操作恢復(fù)模糊圖像。逆濾波圖像還原法取得效果次之，逆濾波圖像還原法數(shù)學(xué)表達(dá)式簡(jiǎn)單，物理 意義明確。但是，當(dāng)噪聲不為零時(shí)，而且h(u, v)很小或者為零，噪聲會(huì)被放大, 也就是說(shuō)會(huì)對(duì)逆濾波復(fù)原的圖像產(chǎn)生巨大的影響，有可能使恢復(fù)的圖像和原(f (x,y)相差很大。因?yàn)樵撊秉c(diǎn)難以克服，所以，在逆濾波理論基礎(chǔ)上，從統(tǒng) 計(jì)學(xué)觀點(diǎn)出發(fā)，設(shè)計(jì)一類逆濾波用來(lái)圖像還原，改善圖像的質(zhì)量。利用約束最小二乘方法實(shí)現(xiàn)對(duì)受到噪聲等因素所干擾的數(shù)字圖像其還原的 效果和原始圖像相比還有一定的差距。建立在該方法的基礎(chǔ)上，己經(jīng)有不少新的 恢復(fù)算法不斷地被提出，而且使得對(duì)數(shù)字圖像的述原有了

21、越來(lái)越好的效果。述原 的圖像存在一定的“環(huán)”，這些環(huán)是由圖像灰度變換較大的部分或圖像邊界產(chǎn)生 的。在圖像還原處理中使用的方法很多，但具體使用哪一種，要按照?qǐng)D像的情況 做具體分析，然后再?zèng)Q定釆用哪種方法進(jìn)行圖像還原。3總結(jié)和展望圖像還原是通過(guò)計(jì)算機(jī)處理，對(duì)降質(zhì)的圖像加以重建或恢復(fù)的處理過(guò)程，在 圖像恢復(fù)屮，需要建立造成圖像質(zhì)量下降的退化模型，然后運(yùn)用相反過(guò)程來(lái)恢復(fù) 原來(lái)圖像，并運(yùn)用一定準(zhǔn)則來(lái)判斷是否得到圖像的最佳效果。通過(guò)matlab仿真實(shí)驗(yàn)，使我更加深刻和具體地了解到逆濾波圖像還原法、 維納濾波圖像還原法、約束最小二乘法濾波圖像還原法的原理、功能以及在圖像 處理方面的應(yīng)用。本次實(shí)驗(yàn)做的工作結(jié)果

22、體現(xiàn)在：三種復(fù)原方法對(duì)比結(jié)果:維納濾波法二逆濾波法（約束）最小二乘濾波法（攝 像物體逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度45度左右時(shí)，移動(dòng)像素為2附近時(shí)）。除了完成上面的實(shí)驗(yàn)，還可以做以下工作：一、可以選用其他圖像還原方法。二、先去噪和再還原或者先還原后再去噪。三、嘗試融合多種復(fù)原方法進(jìn)行圖像還原。四、有無(wú)噪聲對(duì)同一種方法是否有影響。五、改變述原濾波器中的參數(shù)。六、嘗試在退化函數(shù)未知情況下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。參考文獻(xiàn)1 岡薩雷斯著.數(shù)字圖像處理（第三版）.北京：電子工業(yè)出版社，20102 朱冠南著.基于matlab的圖像復(fù)原設(shè)計(jì).技術(shù)交流，20093 孟永定馬佳著.基于matlab實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像恢復(fù).北京：電子工業(yè)出版社，20094 劉紅巖徐志鵬著.基于matlab的數(shù)字圖像恢復(fù).高校理科研究，20085 李國(guó)立段汕著.基于約束最小二乘數(shù)字圖像恢復(fù).人工智能及識(shí)別技術(shù)，20086 百度文庫(kù).http:/wenku baidu com/view/c6f69c（lb6flaff00bed51ee0. html. 2012-6附