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實用加魯東大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院學(xué)年第——1——學(xué)期?》課程論文課程號:任課教師成績論文題目:逆濾波復(fù)原與維納濾波復(fù)原方法及比較根據(jù)課程介紹的相關(guān)內(nèi)容,從圖像復(fù)原、分割、修復(fù)等方面,對目前采用的前沿的方法理論及技術(shù)進行總結(jié)分析,題目自擬。論文要求:(對論文題目、內(nèi)容、行文、字數(shù)等作出判分規(guī)定。)要求論文結(jié)構(gòu)合理,邏輯性強,重復(fù)率不能超過40%,內(nèi)容具有一定的前沿性。對于全文抄襲、邏輯混亂等情況均判。分。題目字體黑體,小二。正文,宋體,小四,段落間距L2倍行距。字數(shù)不少于3000字。論文結(jié)尾應(yīng)附至少5篇相關(guān)參考文獻。教師評語:教師簽字:年月曰精彩文檔逆濾波復(fù)原與維納濾波復(fù)原方法及比較摘要圖像復(fù)原,即利用退化過程的先驗知識,去恢復(fù)已被退化圖像的本來面目。對遙感圖像資料進行大氣影響的校正、幾何校正以及對由于設(shè)備原因造成的掃描線漏失、錯位等的改正,將降質(zhì)圖像重建成接近于或完全無退化的原始理想圖像的過程。圖像在形成,記錄,處理和傳輸?shù)倪^程中,因為成像系統(tǒng),記錄設(shè)備,傳輸介質(zhì)和處理方法的不完備導(dǎo)致圖像質(zhì)量的下降,也就是常說的圖像退化。圖像復(fù)原是對發(fā)生退化的圖像進行補償,某種意義上對圖像進行改進,改善輸入圖像的質(zhì)量。我的這篇論文主要介紹逆濾波圖像復(fù)原,維納濾波圖像復(fù)原等方法,以及對他們之間進行比較。關(guān)鍵詞:圖像復(fù)原、逆濾波復(fù)原、維納濾波復(fù)原圖像復(fù)原的意義復(fù)原是圖像處理的一個重要內(nèi)容,它的主要目的是改善給定的圖像質(zhì)量并盡可能恢復(fù)原圖像。圖像在形成、傳輸和記錄過程中,受各種因素的影響,圖像的質(zhì)量都會有所下降,典型表現(xiàn)有圖像模糊、失真、有噪聲等。這一質(zhì)量下降的過程稱為圖像的退化。圖像復(fù)原的目的就是盡可能恢復(fù)退化圖像本來面目。二.維納濾波的介紹圖像復(fù)原是圖像處理中的一個重要問題。對于改善圖像質(zhì)量具有重要的意義。已在實際應(yīng)用中被證明是有效的重要的圖像復(fù)原技術(shù)有很多,而維納濾波法提供了一種在有噪聲情況下導(dǎo)出反卷積傳遞函數(shù)的最優(yōu)方法,它是頻率域最常用的一種恢復(fù)方法。目前的B超聲圖像所展示的器官和組織的范圍很小,而且圖像的分辨率較低,同時偽像也較多,這樣在根據(jù)B超圖像進行病情診斷時,常常出現(xiàn)由于B超圖像模糊不清而錯誤診斷病情的情況,造成嚴重的后果。因此,利用圖像處理技術(shù),對所獲得的實用標)B超圖像進行處理,提高超聲圖像的清晰度,就具有十分重要的意義。目前,提高B型超聲圖像的清晰度(主要是提高其橫向分辨率)主要采用超聲換能器陣列,利用動態(tài)聚焦技術(shù)和對獲得的超聲圖像進行圖像增強的處理方法。這些方法對提高B型超聲圖像的清晰度有很大幫助,但有的場合,以上的一些提高B型超聲圖像的清晰度的方法不一定適用。如在眼科B型超聲中,就不能采用換能器陣列,此時我們可以借用圖像復(fù)原的技術(shù),采用維納濾波的方法,來提高B型超聲圖像的橫向分辨率時,得到較為真實的超聲信號的估計。同時,我們對利用單振子B超檢查儀得到的超聲模擬圖像進行了處理,提高了其橫向分辨率。三.算法:不管使用哪種技術(shù),圖像復(fù)原的關(guān)鍵在于建立圖像退化模型,用來反應(yīng)圖像退化的原因。我們通常將退化原因作為線性系統(tǒng)退化的一個因素來對待,從而建立系統(tǒng)退化模型來近似描述退化的原因。其基本思路是J\!I連續(xù)數(shù)學(xué)〔惆散教學(xué)I退化模型的建立,輸入與輸出的關(guān)系,可以用以下函數(shù)和圖像來描述:g(x:y>H[f(x.y)ly)==>,)其中g(shù)(x,y)表示退化圖像和H(x,y)表示退化算子,n(x,y)表示一種統(tǒng)計性質(zhì)的信息,f(x,y)表示原始圖像。退化系統(tǒng)H具有齊次性,疊加性,線性,位置空間不變性等特性。在圖像復(fù)原處精彩文檔隹文案理中,非線性和空間變化的模型更具有普遍性和準確性,但是他給處理工作帶來困難,常常沒有解或者很難用計算機來處理,所以在數(shù)字圖像處理中常常用線性和空間不變性加以近似處理,它的優(yōu)點是,可以直接利用線性系統(tǒng)中的許多理論和方法。模型建立之后,接著要進行退化函數(shù)估計。圖像復(fù)原的主要目的是在給定退化圖像和退化函數(shù),噪聲的了解和假設(shè),圖像恢復(fù)可以看成是一個估計過程。如果已經(jīng)給出了退化圖像g(X,y),并估計出系統(tǒng)參數(shù)H,從而可近似地恢復(fù)f(x,y),這里,n(x,y)是一種統(tǒng)計性質(zhì)的噪聲信息。當然,為了對處理結(jié)果做出某種最佳的估計,一般應(yīng)首先明確一個質(zhì)量標準。根據(jù)圖像的退化模型及恢復(fù)的基本過程可見,恢復(fù)處理的關(guān)鍵在于對系統(tǒng)H的基本了解。就一般而言,系統(tǒng)是某些元件或部件以某種方式構(gòu)造而成的整體。退化模型可分為連續(xù)函數(shù)退化模型和離散函數(shù)退化模型.估計退化函數(shù)的方法一般有三種:1)圖像觀察估計法2)實驗估計法3)模型估計發(fā)四.圖像使用逆濾波復(fù)原與維納濾波復(fù)原的實例首先給出一個由于運動造成的圖像模糊的實例:.■NewtoMATLAB?WatchthisTideci,see口日舊口三,orr&adGettingStarted,>C=imread(Jyuan,jpg');>subplot(152j1);>imshow(C);?LEN=30;?THHTA=45;?PSF=fspecial(JmotionJLENjTHETA);>MF=imfliter(CjPSFj:circular','convJ);>subplot(1,2j2),imshow(MF);>imwriteJyuan-MF^jpgJ)Errorusingi-筲tite(line431)實用標這樣產(chǎn)生了運動模糊的圖像并將它保存起來。在這個過程中,有兩個方面需要注意一一是要預(yù)先定義空間濾波函數(shù)PSF;二是圖像濾波函數(shù)MF=imfilter(C,PSF,'circular5,5conv');,imfilter中,circular用來減少邊界效應(yīng),conv對原始函數(shù)進行卷積來得到退化圖像。然后開始逆濾波,分為無約束復(fù)原,逆濾波復(fù)原,消除勻速運動模糊精彩文檔準文案將前面得到的+N5,U)帶入匚面的公式得到二F{u,v)F{u,v)=775,y)+N(u.y)從上面的公式我們可以看出,即使知道了退化函數(shù),也不能準確地復(fù)原未退化的圖像,原因如下:(1)NQM是一個隨機函數(shù),頻譜情況未知;⑵HQM取零或非常小的值時,NQ))/H5M就會使恢復(fù)結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果有很大差距;(3)H(%y)常隨兄鳴原點距離的增加而迅速減小,而噪聲N(“0卻一般變化緩慢口在這種情況下,恢復(fù)只能在與原點較近(接近頻域中心)的范圍內(nèi)進行。退化系統(tǒng)的轉(zhuǎn)移函數(shù)可以川退化圖像的傅立葉變換來近似,幅圖像可看作多個點光源圖像的集合,如將點源圖看作單位脈沖函數(shù)的近似,則仃G(zi,p)=H(zi,v)F(?,F)-H(zi,v)圖像退化和恢復(fù)過程:圖像退化和恢復(fù)過程:圖中的M?#)常被稱為恢復(fù)轉(zhuǎn)移函數(shù)M(N,V)=,實用標在MATLAB上消除運動模糊的實例如下:[MFjmap]=imread(,yuan-mf.jpg?);figure(l);imshow(MF);LEN=30;THETA=45;INITPSF=fspecialCmotion.LEN,THETA);IXP]^deccnvblind(MF,INITPSF,30);figure(2);imshow(J);figure⑶;imshow(Pj[],'noturesize?);figure⑶;imshow(Pj[],'notruesize5);figure(3);imshow(Pj[],'InitialMagnification);figure(3);IMSHOW(巳notruesizeJ);figure⑶;imshowfPj口,'notruesizeJ);figure(3);imshowfPj[]/InitialMagnificationJ/£i.精彩文檔準文案維納濾波分為約束復(fù)原,維納濾波復(fù)原以及MATLAB上的實現(xiàn)。逆濾波復(fù)原方法數(shù)學(xué)表達式簡單,物理意義明確,但沒有清楚地說明如何處理噪聲。因此,在逆濾波理論基礎(chǔ)上,不少人從統(tǒng)計學(xué)觀點出發(fā),綜合退化函數(shù)和噪聲統(tǒng)計特性兩個方面,設(shè)計了一類濾波器用于圖像復(fù)原,以改善復(fù)原圖像質(zhì)量與維納濾波的思想是在假設(shè)圖像信號可近似看作平穩(wěn)隨機過程的前提下,按照使恢復(fù)的圖像與原圖像的均方差最小原則來恢復(fù)圖像。實用標功率譜特征:圖像的功率譜具有低通性,噪聲的功率譜為常數(shù)或變化平緩°圖像信號近似看作平穩(wěn)隨機過程。圖像恢復(fù)準則:和?aw之間的均方誤差標達到最小,即/=minimize y)-4,!線性濾波:尋找維納濾波器的傳遞函數(shù)為使得f(x,y)=-Qy)*g(jr,y)F(u,v)-Hv(u,v)G(u,v)由Andrew耳和Hunt推導(dǎo)滿足這一要求的傳遞函數(shù)為;則有:落\ 開本(如嗎F(廿,f)= G(u.v)|"(見葉+月[凡1,)/4(凡力采用維納濾波器的復(fù)原過程步驟如下:(1)計算圖像的離散傅立葉變換得到(?(〃#)口(2)計算濾波器傳遞函數(shù)h的離散傅立葉變換口同逆濾波一樣,為了避免混疊效應(yīng)引起的誤差,應(yīng)將尺寸延拓.(3)估算圖像的功率譜密度與和噪聲的譜密度月產(chǎn)⑷計算圖像的估計值直以u).⑶計算加⑼的仲立葉反變換,得到恢復(fù)后的圖像,《人五.逆濾波復(fù)原與維納濾波復(fù)原的比較精彩文檔準文案逆濾波與維納濾波的比較具體如下:}璃--2014/7/218:22—36F=checkboard(8);F=checkerboard(8);figure(1);imshow(Fj[]);PSF=fspecial(JmotionJ,~345);MF=imfliter凡PSFj'circular^);noise=ijnnoise(zeros'size(F))3'gaussian70,0.001)MFN=MF+noise;figure⑵;imshowtMFNj[]);NSR=suniinoise(:)."Sj/sum'MFN1:)."2);figure⑶;imshow(dconvwrir(MFNjPSF)j[]);imshow(deconvwnr(MFPSF);figure⑷;imshow(dconvwnr(MFNjPSFjNSR)j[]);imshow(deconvwnr(MFNjPSFjNSR)[]);實用標FilEdVieInsToeDesiWineHe"HFigure4□aFilEdVieInsToeDesiWineHe"HFigure4□a詩、FilEdVieInsTotDesiWineHe3na屈氈六.逆濾波復(fù)原與維納濾波復(fù)原比較得出的結(jié)論分析,由維納濾波與逆濾波的進一步比較發(fā)現(xiàn),維納濾波在圖像受噪聲影響時效果比逆濾波要好,而且噪聲越強優(yōu)勢越明顯。逆濾波復(fù)原方法數(shù)學(xué)表達式簡單,物理意義明確。但是,當噪聲不為零時,而且H(u,v)很小或者為零的時候,噪聲會被放大,也就是說會對逆濾波復(fù)原的圖像產(chǎn)生巨大的影響,有可能使恢復(fù)的圖像和f(x,y)相差很大。因為該缺點難以克服,所以,在逆濾波理論基礎(chǔ)上,從統(tǒng)計學(xué)觀點出發(fā),設(shè)計一類濾波器用來圖像復(fù)原,改善圖像的質(zhì)量。維納濾波回復(fù)的思想是在假象圖像信號可以近似看作平穩(wěn)隨機過程的前提下,按照使恢復(fù)的圖像與原圖像f(x,y)的均方差最小原則來恢復(fù)圖像。精彩文檔準文案七.總結(jié)MATLAB功能的確強大,它的工具箱涉及的專業(yè)領(lǐng)域廣泛.其中圖像工具箱幾乎包括所有經(jīng)典的圖像處理方法。在進行圖像處理的時候,既可以直接使用工具箱提供的函數(shù),也可以編寫程序以定義或者改進函數(shù)的功能。同時,MATLAB編程簡單,可以快速實現(xiàn)模擬仿真,從而大大提高了工作效率。但是MATLAB工具對程序的要求又是十分之高,不允許有一點錯誤。和其他高級程序相比,程序的執(zhí)行速度較慢。由于MATLAB的程序不用編譯等預(yù)處理,也不生成可執(zhí)行文件,程序為解釋執(zhí)行,所以速度較慢,并且MATLAB的界面功能比較弱,不能實現(xiàn)交互界面、數(shù)據(jù)采集和瑞口操作等功能。而圖像復(fù)原是數(shù)字圖像處理中的重要組成部分,圖像恢復(fù)是對變劣的圖像進行恰當處理,使圖像更適合人眼觀察或有利于從圖像中提取信息。變劣特征有對
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