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用逆濾波和維納濾波進(jìn)行圖像復(fù)原在圖像的獲取、傳輸以及記錄保存過程中,由于各種因素,如成像設(shè)備與目標(biāo)物體的相對(duì)運(yùn)動(dòng),大氣的湍流效應(yīng),光學(xué)系統(tǒng)的相差,成像系統(tǒng)的非線性畸變,環(huán)境的隨機(jī)噪聲等原因都會(huì)使圖像產(chǎn)生一定程度的退化,圖像退化的典型表現(xiàn)是圖像出現(xiàn)模糊、失真,出現(xiàn)附加噪聲等。由于圖像的退化,使得最終獲取的圖像不再是原始圖像,圖像效果明顯變差。為此,要較好地顯示原始圖像,必須對(duì)退化后的圖像進(jìn)行處理,恢復(fù)出真實(shí)的原始圖像,這一過程就稱為圖像復(fù)原。圖像復(fù)原技術(shù)是圖像處理領(lǐng)域一類非常重要的處理技術(shù),主要目的就是消除或減輕在圖像獲取及傳輸過程中造成的圖像質(zhì)量下降即退化現(xiàn)象,恢復(fù)圖像的本來面目。圖像復(fù)原的過程是首先利用退化現(xiàn)象的某種先驗(yàn)知識(shí),建立退化現(xiàn)象的數(shù)學(xué)模型,然后再根據(jù)退化模型進(jìn)行反向的推演運(yùn)算,以恢復(fù)原來的景物圖像。實(shí)驗(yàn)?zāi)康?了解圖像復(fù)原模型2了解逆濾波復(fù)原和維納濾波復(fù)原3掌握維納濾波復(fù)原、逆濾波的Matlab實(shí)現(xiàn)二、實(shí)驗(yàn)原理1、逆濾波復(fù)原如果退化圖像為,原始圖像為,在不考慮噪聲的情況下,其退化模型可用下式表示(12-25)由傅立葉變換的卷積定理可知有下式成立(12-26)式中,、、分別是退化圖像、點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)、原始圖像的傅立葉變換。所以(12-27)由此可見,如果已知退化圖像的傅立葉變換和系統(tǒng)沖激響應(yīng)函數(shù)(“濾被”傳遞函數(shù)),則可以求得原圖像的傅立葉變換,經(jīng)傅立葉反變換就可以求得原始圖像,其中除以起到了反向?yàn)V波的作用。這就是逆濾波復(fù)原的基本原理。在有噪聲的情況下,逆濾波原理可寫成如下形式(12-28)式中,是噪聲的傅立葉變換。2、維納濾波復(fù)原維納濾波就是最小二乘濾波,它是使原始圖像與其恢復(fù)圖像之間的均方誤差最小的復(fù)原方法。對(duì)圖像進(jìn)行維納濾波主要是為了消除圖像中存在的噪聲,對(duì)于線性空間不變系統(tǒng),獲得的信號(hào)為(12-29)為了去掉中的噪聲,設(shè)計(jì)一個(gè)濾波器,其濾波器輸出為,即(12-30)使得均方誤差式(12-31)成立,其中稱為給定時(shí)的最小二乘估計(jì)值。設(shè)為的相關(guān)函數(shù)的傅立葉變換,分別為的相關(guān)函數(shù)的傅立葉變換,為沖激響應(yīng)函數(shù)的傅立葉變換,有時(shí)也把和分別稱為和的功率譜密度,則濾波器的頻域表達(dá)式為(12-32)復(fù)原后圖像:五、心得體會(huì)通過這
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