第五章_圖像復(fù)原

1、1Digital Image Processing 數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理王王 偉偉2第五章第五章 圖像復(fù)原圖像復(fù)原34基本概念基本概念5基本概念基本概念6基本概念基本概念7基本概念基本概念8基本概念基本概念9基本概念基本概念10基本概念基本概念11要要 點(diǎn)點(diǎn)1213退化模型退化模型),( yxg),( yxf),( yxn),(),(),(yxnyxfHyxg14退化模型退化模型),(),(yxfHyxg),(),(11yxfHyxg),(),(22yxfHyxg),(),(),(yxkgyxfkHyxkfH),(),(),(),(2121yxfHyxfHyxfyxfH),(),(21yx

2、gyxg),(),(),(),(22112211yxfHkyxfHkyxfkyxfkH),(),(2211yxgkyxgk),(),(byaxgbyaxfH15連續(xù)函數(shù)退化模型連續(xù)函數(shù)退化模型),(yxh),(),(yxHyxh),(),(),(yxhyxfyxfH ddyxhf),(),(),(yxg),(),(),(),(yxnyxhyxfyxg16離散退化模型離散退化模型1 , 1010 , 10),(),(NyBMxAByAxyxfyxfe1 , 1010 , 10),(),(NyDMxCDyCxyxhyxhe1010),(),(),(MmeNneenymxhnmfyxg1, 2 ,

3、1 , 0 ; 1, 2 , 1 , 0nyMx17離散退化模型離散退化模型),(),(),(),(1010yxnnymxhnmfyxgeMmeNnee1, 2 , 1 , 0 ; 1, 2 , 1 , 0NyMx) 1() 1 ()0() 1() 1 ()0(021201110MNnnnMNfffeeeeeeMMMHHHHHHHHHnHfg185.3 退化函數(shù)估計(jì)退化函數(shù)估計(jì) 19方方 法法20圖像觀察估計(jì)法圖像觀察估計(jì)法 ),(yxgs),(yxfs),(),(),(vuFvuGvuHsss21試驗(yàn)估計(jì)法試驗(yàn)估計(jì)法 ),(yxgAvuGvuH),(),(22試驗(yàn)估計(jì)法試驗(yàn)估計(jì)法 一個(gè)亮脈沖

4、(放大顯示) 退化的沖激 23模型估計(jì)法模型估計(jì)法 基于大氣湍流的物理特性的退化模型基于大氣湍流的物理特性的退化模型 6/522)(),(vukevuH24模型估計(jì)法模型估計(jì)法 dtevuFdtevuFvuGTtvytuxjTtvytuxj0)()(20)()(20000),( ),(),(dtevuHTtvytuxj0)()(200),(),(),(),(vuFvuHvuGdttyytxxfyxgT)(),(),(00025模型估計(jì)法模型估計(jì)法 0)(/)(00tyTattxuajTTuatjTtuxjeuauaTdtedtevuH)sin( ),(0/20)(2026模型估計(jì)法模型估計(jì)法

5、TbttyTattx/)(/)(00)()(sin)(),(vbuajevbuavbuaTvuH27模型估計(jì)法模型估計(jì)法 (a)原始圖像 (b)運(yùn)動(dòng)模糊后的圖像運(yùn)動(dòng)位移為30個(gè)象素運(yùn)動(dòng)角度為45o285.4 逆濾波逆濾波 29無約束濾波無約束濾波 nHfgHfgnn未知，尋求未知，尋求f，使得使得Hf 在最小二乘意義上來說近似于在最小二乘意義上來說近似于g，即即2)(fHgfJ30無約束濾波無約束濾波 當(dāng)當(dāng)M=N時(shí)，時(shí)，H為一方陣，且假設(shè)為一方陣，且假設(shè)H-1存在存在 0)(2)(fHgHffTJgHfHHTTgHHHfTT1)(gHgHHHf111)(TT31逆濾波逆濾波 1, 1 , 0,

6、 ),(),(),(MvuvuHvuGvuF1, 1 , 0, ),(),(),(),(MvuvuHvuNvuFvuF),(),( ),(),(),(),(11111vuHvuNFvuFFvuHvuGFyxf32逆濾波逆濾波 33逆濾波逆濾波 ),(),( ),(),(),(),(11111vuHvuNFvuFFvuHvuGFyxfH(u,v)=0或很小，N(u,v)不為0難以計(jì)算或者比F(u,v)大得多34逆濾波逆濾波 令逆濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為dvuHvuHdvuHkvuM),(),(/1),(),(35逆濾波逆濾波 02/12202/122)(0)(),(/1),(DvuDvuvuHvuM令

7、逆濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為36消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊 ),(vuG),(vuH),(),(),(1vuGvuHvuF37消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊 MF,map=imread(image3-MF.jpg); %裝入運(yùn)動(dòng)模糊圖像figure(1);imshow(MF); %顯示模糊圖像LEN=30; THETA=45; INITPSF=fspecial(motion,LEN,THETA); %建立復(fù)原點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)J P= deconvblind(MF,INITPSF,30); %去卷積figure(2); imshow(J); %顯示結(jié)果圖像如圖5.6(a)figure(3); imsh

8、ow(P,notruesize); %顯示復(fù)原點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)如圖5.6(b)38消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊 39消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊 40消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊消除勻速運(yùn)動(dòng)模糊 4142有約束濾波有約束濾波 2fQ22nfHg)()(222nfHgfQfJ43有約束濾波有約束濾波 0)(22)(fHgHfQQffTTJgHfHHfQQgHfHHfQQTTTTTT1 0gHQQHHfTTTs1)(/1s44維納維納濾波濾波TE ffRfTE nnRnf 的相關(guān)矩陣的相關(guān)矩陣n 的相關(guān)矩陣的相關(guān)矩陣1 WAWRf1 WBWRnA和和B中的元素對應(yīng)中的元素對應(yīng)Rf和和Rn中的相關(guān)元素的傅里葉

9、變換中的相關(guān)元素的傅里葉變換這些相關(guān)元素的傅里葉變換稱為圖像和噪聲的功率譜這些相關(guān)元素的傅里葉變換稱為圖像和噪聲的功率譜 45維納維納濾波濾波nfRRQQ1TgHRRHHfnTfTs11)(gWWDBWWADWWDf11111)(sgWDBADDfW1111)(s),(),(),(| ),(| ),(|),(1),(22vuGvuPvuPsvuHvuHvuHvuFfn46維納維納濾波濾波),(),(),(| ),(| ),(|),(1),(22vuGvuPvuPsvuHvuHvuHvuFfn47維納維納濾波濾波),(),(| ),(| ),(|),(1),(22vuPvuPsvuHvuHvuH

10、vuHfnw),(),(vuPvuPnf),(),(vuPvuPfn0),(vuHw48維納維納濾波濾波),(/ ),(vuPvuPfn),(| ),(| ),(|),(1),(22vuGKvuHvuHvuHvuF49維納維納濾波濾波uvfAvuPMNf),(1uvnAvuPMNn),(1AAfnR 50Matlab實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn) fr = deconvwnr(g,PSF) fr = deconvwnr(g,PSF,NSR) fr = deconvwnr(g,PSF,NCORR,ICORR)51Matlab實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn) 52Matlab實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)53Matlab實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn) 54Matlab實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn) 5556

11、濾波模型濾波模型 57濾波模型濾波模型),(| ),(| ),(|),(),(22vuGvuPsvuHvuHvuF22nfHg58Matlab實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)2nfr = deconvreg(g, PSF, NOISEPOWER, RANGE)59Matlab實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)4 )0001. 0(6464 222nnmMNn6061 222/)(21)(zezp62 azazeazbzpbaz0)(2)(/)(24/ba4)4(2b63 000)!1()(1zzebzazpazbbab22aba0，b為正整數(shù)000)(zzaezpaza1221aa064 其它01)(bzaabzp2ba 12)(22ab 6

12、5 其它0)(bzPazPzpba66xyStstsgmnyxf),(),(1),(mnStsxytsgyxf/1),( ),(),(xyStstsgmnyxf),(),(1),(xyxyStsQStsQtsgtsgyxf),(),(1),(),(),(6768),(median),(),(tsgyxfxySts),(max),(),(tsgyxfxySts),(min),(),(tsgyxfxySts),(min),(max21),(),(),(tsgtsgyxfxyxyStsSts69 70 71是在圖像獲取過程中從電力或機(jī)電干擾中產(chǎn)生的這是唯一的一種空間依賴型噪聲可以通過專用的、和濾波器

13、來削減或消除周期性噪聲干擾。 72半徑為D0，中心在(u0, v0)且在(-u0, -v0)對稱其它1),(,),(0),(0201DvuDDvuDvuH2/120201)2/()2/(),(vNvuMuvuD2/120202)2/()2/(),(vNvuMuvuD73nvuDvuDDvuH),(),(11),(21207420),(2),(1211),(DvuDvuDevuH7576),(1),(vuHvuHnrnp77 787980對圖像平面上的象素進(jìn)行重新排列以恢復(fù)原空間關(guān)系對空間變換后的象素賦予相應(yīng)的灰度值以恢復(fù)原位置的灰度值步步 驟驟 81空間變換空間變換 82灰度插值灰度插值83灰度插值灰度插值84MATLAB函數(shù)函數(shù) (1) tform = maketform(transform_type, transform_parameters) (2) g