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(rèn)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(shí)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(shí)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(gè)作用在輸入圖像f(x,y)上的系統(tǒng)H。它與一個(gè)加性隨機(jī)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(gè)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(gè)近似的過程。這里假設(shè)已知n(x,y)的統(tǒng)計(jì)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(jī)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(jì)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(biāo)邊界過度細(xì)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(jì)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(dāng)圖像同時(shí)受到不同噪聲影響時(shí)，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(jìn)行濾除，以發(fā)揮不同濾波器的各自特點(diǎn)，取得好的綜合效果

在消除各種混合比例的混合噪聲時(shí)使用選擇性濾波器的效果比單獨(dú)使用任何一個(gè)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(gè)數(shù)字矩陣，從數(shù)學(xué)角度進(jìn)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(diǎn)較近的范圍內(nèi)進(jìn)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(gè)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(xiàng)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(dāng)沒有噪聲時(shí)，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(diǎn)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