圖像退化與復(fù)原

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上一 實(shí)驗(yàn)名稱：圖像退化與復(fù)原二 實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 了解光電圖像的退化原因；2 掌握和理解基本的噪聲模型，并能對(duì)圖像進(jìn)行加噪處理；3 了解點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)(PSF)與光學(xué)傳遞函數(shù)(OTF)的關(guān)系，熟悉幾種經(jīng)典的退化模型的模擬試驗(yàn)和 OTF 估計(jì)方法； 4 熟悉和掌握幾種經(jīng)典的圖像復(fù)原方法及其基本原理；5 能熟練利用 MATLAB 或 C/C+工具進(jìn)行圖像的各種退化處理，并能編程實(shí)現(xiàn)退化圖像的復(fù)原。三 實(shí)驗(yàn)原理圖 1 光電圖像退化與復(fù)原原理圖光電成像系統(tǒng)出現(xiàn)圖像退化的過(guò)程是復(fù)雜多變的，為了研究的需要，通常情況下都把退化簡(jiǎn)化為化為一個(gè)線性移不變過(guò)程，見下圖 1 所示。因此， 在空域中退

2、化過(guò)程可以表示如下： 只有加性噪聲不存在情況下，退化過(guò)程可以模型化如下表達(dá)式： 其頻域表達(dá)式為： 針對(duì)這種退化圖像的復(fù)原，除了周期噪聲以外，通常都可以采用空間域?yàn)V波的方法進(jìn)行圖像復(fù)原，此時(shí)圖像復(fù)原與圖像增強(qiáng)幾乎是沒(méi)有區(qū)別的。常見的空間域?yàn)V波方法有均值濾波器和統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器。當(dāng)退化圖像存在線性移不變退化時(shí)，圖像的復(fù)原不能采用簡(jiǎn)單空間域?yàn)V波器來(lái)實(shí)現(xiàn)，要實(shí)現(xiàn)線性移不變退化圖像的復(fù)原，必須知道退化系統(tǒng)的退化函數(shù)，即點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)。 在點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)已知的情況下，常見圖像復(fù)原方法有逆濾波和維納濾波兩種。 在考慮噪聲的情況下，逆濾波的原理可以表示如下： 通常情況下，是未知的，因此即使知道退化模型也不能復(fù)原圖像。此

3、外，當(dāng)?shù)娜魏卧貫榱慊蛘咧岛苄r(shí)，的比值決定著復(fù)原的結(jié)果，從而導(dǎo)致圖像復(fù)原結(jié)果出現(xiàn)畸變。對(duì)于這種情況，通常采用限制濾波頻率使其難以接近原點(diǎn)值，從而減少遇到零值的可能性。維納濾波則克服了逆濾波的缺點(diǎn)，其數(shù)學(xué)模型表示如下： 然而，為退化圖像的功率譜很少是已知的，因此常常用下面表達(dá)式近似： 因此，本實(shí)驗(yàn)的內(nèi)容就是利用上述經(jīng)典圖像復(fù)原的原理，對(duì)降質(zhì)退化圖像進(jìn)行復(fù)原。四 實(shí)驗(yàn)步驟本次實(shí)驗(yàn)主要包括光電圖像的退化模型和復(fù)原方法實(shí)現(xiàn)兩大部分內(nèi)容。(一) 圖像的退化圖像1、 大氣湍流的建模1) 湍流引起圖像退化的光學(xué)傳遞函數(shù)（OTF）生成。已知湍流退化模型的OTF表達(dá)式如下： 其中，為一個(gè)常數(shù)，反映了大氣湍流的

4、嚴(yán)重程度。分別代表了方向的頻率坐標(biāo)。為了生成中心化的OTF，可以考慮將式(7)改寫為： 其中，為圖像的長(zhǎng)和寬。2) 讀入一幅灰度圖像，設(shè)定式(8)中，進(jìn)行退化試驗(yàn)。分別顯示原始圖像、退化模型和退化圖像。3) 設(shè)定 重復(fù)上一步的試驗(yàn)。圖 2 大氣湍流的退化過(guò)程2、 運(yùn)動(dòng)模糊的圖像退化試驗(yàn)1) 勻速直線運(yùn)動(dòng)引起圖像退化的光學(xué)傳遞函數(shù)（ OTF）生成。已知相機(jī)勻速直線運(yùn)動(dòng)的 OTF 表達(dá)式如下： 其中，為相機(jī)曝光時(shí)間，,分別表示 方向的速度；分別對(duì)應(yīng)方向的頻率坐標(biāo)。2) 讀入一幅灰度圖像，設(shè)定式（ 9）中 T = 1.0， a=b=0.1，編寫 MATLAB 代碼進(jìn)行模糊退化試驗(yàn)。要求分別顯示原始圖

5、像、退化模型和退化圖像。3) 設(shè)定不同的值，值，重復(fù)上一步的試驗(yàn)。4) 利用數(shù)字顯微鏡或其它圖像采集設(shè)備，移動(dòng)物體過(guò)程中，采集圖像。圖 3 運(yùn)動(dòng)模糊的圖像退化(二) 圖像復(fù)原試驗(yàn)1、 逆濾波1) 根據(jù)試驗(yàn)（一） 設(shè)計(jì)一幅退化圖像（包括噪聲污染+模糊退化兩部分），其中模糊退化可選高斯模糊、大氣湍流模糊或運(yùn)動(dòng)模糊（ 方向可任意指定，如10 度、20度、45度等），噪聲模型可自行設(shè)定。2) 利用 MATLAB 編程實(shí)現(xiàn)利用全逆濾波方法對(duì)退化圖像的復(fù)原。要求在同一個(gè)窗口下顯示原始退化圖像、復(fù)原結(jié)果及復(fù)原結(jié)果與理想圖像的差值圖共 3 個(gè)圖，并對(duì)復(fù)原 結(jié)果進(jìn)行必要的分析。 逆濾波復(fù)原公式如下： 其中，為退

6、化圖像的傅立葉變換，為退化系統(tǒng)的光學(xué)傳遞函數(shù)（OTF）。3) 偽逆濾波：為了防止逆濾波中過(guò)小，使得復(fù)原后的圖像數(shù)據(jù)過(guò)大和放大噪聲，可采用頻譜半徑（閾值）限制下的逆濾波方法，即 其中，為中心化頻譜中某點(diǎn)到原點(diǎn)（零頻）的距離或半徑。另一種替代方法是直接限制的值，即 其中，為一個(gè)閾值，用于限制頻譜的幅度值。這種方法被稱為偽逆濾波。 實(shí)驗(yàn)要求利用式(11)方式的偽逆濾波重復(fù)實(shí)驗(yàn)步驟內(nèi)容2）所涉及的圖像。2、 Wiener濾波1) 針對(duì)以上逆濾波設(shè)計(jì)的退化圖，編程實(shí)現(xiàn)利用Wiener濾波對(duì)其進(jìn)行復(fù)原。濾波原理如下： 其中，為退化圖像的傅立葉變換，為退化系統(tǒng)的光學(xué)傳遞函數(shù)（OTF）， 為一個(gè)與信噪比有關(guān)的

7、調(diào)節(jié)因子。要求在同一個(gè)窗口下顯示理想圖像（退化前）、 退化圖像、復(fù)原結(jié)果等共3個(gè)圖，并對(duì)復(fù)原結(jié)果進(jìn)行必要的分析。2) 改變值，重復(fù)試驗(yàn)內(nèi)容 1）。以上應(yīng)根據(jù)原理自行編寫代碼，不允許直接調(diào)用MATLAB自帶的deconvwnr()函數(shù)。圖 4 全逆，偽逆，wiener濾波復(fù)原過(guò)程五 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析1、 大氣湍流的建模圖 5圖 6圖 7分析：由上述結(jié)果可知，大氣湍流會(huì)使圖像變得模糊，而k值越大，其模糊效果越明顯。圖 9圖 82、 運(yùn)動(dòng)模糊的圖像退化試驗(yàn)分析：由上述結(jié)果可知，隨著a，b的值變大，圖像模糊變得明顯，人眼看起來(lái)好像是由于運(yùn)動(dòng)速度過(guò)快造成的模糊。圖 11圖 103、 圖像復(fù)原試驗(yàn)圖 12分

8、析：圖10，圖11，圖12 分別為全逆，偽逆，wiener對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊（a=b=0.1）濾波的結(jié)果,從中可以看出wiener是三者中對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊復(fù)原效果最好的濾波方式，且wiener中k值越小復(fù)原效果越好。六 實(shí)驗(yàn)心得體會(huì)和建議l 心得體會(huì)：通過(guò)這次實(shí)驗(yàn)使我了解了圖像退化的原因，以及相關(guān)的退化模型，并學(xué)會(huì)以matlab為平臺(tái)利用退化模型對(duì)圖像進(jìn)行退化處理以及退化圖像的復(fù)原處理。l 建議：可以要求利用C或C+進(jìn)行圖像的退化與復(fù)原處理。七 程序源代碼% title：atmosphere% explain：本程序利用大氣湍流模型對(duì)理想圖像進(jìn)行退化f=imread(3.jpg);figure(1)subp

9、lot(131),imshow(f),title(原始圖像)f=rgb2gray(f);Fp=fft2(f);m,n=size(f);%繪制網(wǎng)格點(diǎn)v,u=meshgrid(1:n,1:m);u=u-floor(m/2);v=v-floor(n/2);k=0.00025;Duv=u.2+v.2;H=exp(-k.*Duv.(5/6); G=H.*fftshift(Fp); f1=abs(ifft2(G);nchar = num2str(k); ltext = strcat(k=, nchar);%標(biāo)題注釋subplot(132),imshow(H),title(傳遞函數(shù),ltext);subpl

10、ot(133),imshow(f1,),title(退化圖像);% title：move% explain：本程序利用運(yùn)動(dòng)模糊模型對(duì)理想圖像進(jìn)行退化f=imread(3.jpg);figure(1)subplot(131),imshow(f),title(原始圖像)f=rgb2gray(f);m,n=size(f);v,u=meshgrid(1:n,1:m);u=u-floor(m/2);v=v-floor(n/2);T=1.0;a=0.3;b=0.3;% a=0.1,b=0.1;% a=0.01,b=0.01;z=pi*(u*a+v*b)+eps;H=T./z.*sin(z).*exp(-1

11、j*z);Fp=fft2(f);G=H.*fftshift(Fp); f1=abs(ifft2(G);nchar = num2str(a); ltext = strcat(a=b=, nchar);subplot(132),imshow(H),title(傳遞函數(shù),ltext);subplot(133),imshow(f1,),title(退化圖像);% title：recovery% explain：本程序利用運(yùn)動(dòng)模糊對(duì)加入椒鹽噪聲的理想圖像進(jìn)行退化，之后分別用全逆濾波%，偽逆濾波，wiener濾波對(duì)設(shè)計(jì)的退化圖進(jìn)行處理，觀察三種濾波的復(fù)原效果。clc,clear all,close all

12、;f=imread(4.jpg);f=rgb2gray(f);figure,imshow(f),title(原始圖像)f1=imnoise(f,salt & pepper,0.02);%加入椒鹽噪聲后的圖像m,n=size(f);v,u=meshgrid(1:n,1:m);%畫網(wǎng)格點(diǎn)u=u-floor(m/2);v=v-floor(n/2);%=%運(yùn)動(dòng)模糊%=% T=1.0,a=0.1,b=0.1;% T=1.0,a=0.01,b=0.01;T=1.0；a=0.1；b=0.1;z=pi*(u*a+v*b)+eps;H=T./z.*sin(z).*exp(-1j*z);G=H.*fftshift

13、(fft2(f1); %退化圖像的頻域f2=real(ifft2(ifftshift(G);%加了椒鹽噪聲的退化圖像G1=fftshift(fft2(f2);%求原始退化圖像的頻域表示%=%逆濾波%=F=G1./H;F1=real(ifft2(ifftshift(F);%反中心化，反傅立葉變換取實(shí)部得到復(fù)原結(jié)果圖（包含噪聲）F2=F1-double(f);%復(fù)原結(jié)果與理想圖像的差值figure,subplot(131),imshow(f2,),title(原始退化圖像);subplot(132),imshow(F1,);title(復(fù)原結(jié)果);subplot(133),imshow(F2,);

14、title(差值圖);%=%偽逆濾波%=Duv=u.2+v.2;if Duv.(1/2)=1000 P=1./H;else P=0;endF=G1.*P;F1=real(ifft2(ifftshift(F);F2=F1-double(f);figure,subplot(131),imshow(f2,),title(原始退化圖像);subplot(132),imshow(F1,);title(復(fù)原結(jié)果);subplot(133),imshow(F2,);title(差值圖);%=%wiener濾波%=k1=0.;F=(1./H).*(abs(H).2)./(abs(H).2)+k1).*G1;F

15、1=real(ifft2(ifftshift(F);%反中心化，反傅立葉變換取實(shí)部得到復(fù)原結(jié)果圖（包含噪聲）F2=F1-double(f);figure,subplot(131),imshow(f2,),title(原始退化圖像);subplot(132),imshow(F1,);title(復(fù)原結(jié)果);subplot(133),imshow(F2,);title(差值圖);八 思考題1. 簡(jiǎn)要敘述圖像退化的原因。答：l 原因：在圖像的獲取和傳輸過(guò)程中，由于成像系統(tǒng)各種因素的影響，使得最終得到的圖像相比于理想圖像質(zhì)量降低。2. 圖像復(fù)原與圖像增強(qiáng)有什么異同？答：表格 1 圖像復(fù)原與圖像增強(qiáng)的異同圖像復(fù)原圖像增強(qiáng)目的改善圖像質(zhì)量。改善圖像質(zhì)量。過(guò)程及評(píng)價(jià)不需要考慮退化模型；客觀過(guò)程，恢復(fù)原始圖像的最優(yōu)估值。不需要考慮退化模型；主觀過(guò)程，提供便于人眼觀察或機(jī)器識(shí)別。實(shí)現(xiàn)手段空域（反卷積）或頻域?yàn)V波空域（卷積）或頻域?yàn)V波3. 簡(jiǎn)述同態(tài)濾波的設(shè)計(jì)思想和處理流程，說(shuō)明該