醫(yī)學圖像處理第九講-圖像復原課件

醫(yī)學圖像處理Medical

Image

Processing任何科學研究，最重要的是要看他對自己從事的工作有沒有興趣。換句話說，也就是有沒有事業(yè)心，這不能有絲毫的強迫?！?

主要內(nèi)容：圖像復原的基本概念；圖像退化/復原過程的模型；噪聲模型；只存在噪聲的圖像復原；退化噪聲圖像的復原；2023/9/22第五章 圖像復原

主要內(nèi)容：圖像復原的基本概念；圖像退化/復原過程的模型；噪聲模型；只存在噪聲的圖像復原；退化噪聲圖像的復原；2023/9/23第五章 圖像復原圖像復原（Image

Restoration）4

目的：改善退化圖像的質(zhì)量并盡可能恢復原圖像；

退化現(xiàn)象：由場景得到的圖像沒能完全地反映場景的真實內(nèi)容，產(chǎn)生了圖像模糊、失真、噪聲……圖像復原（Image

Restoration）5

典型的退化類型：噪聲污染、邊緣模糊、運動模糊。

圖像退化原因：成像設備與物體的相對運動（聚焦不準）、傳感器特性的非線性、感光膠卷的非線性和膠片顆粒噪聲……

圖像復原：明確圖像退化原因，建立退化的數(shù)學模型，沿逆過程恢復圖像。圖像復原（Image

Restoration）6圖像復原（Image

Restoration）7圖像復原（Image

Restoration）8圖像復原（Image

Restoration）9

圖像復原

vs.

圖像增強：相同之處：改進輸入圖像的視覺質(zhì)量不同之處：圖像增強不考慮退化原因，用試探的方法得到改善的圖像，其過程帶有很強的主觀性；圖像復原

考慮退化原因，根據(jù)退化模型得到改善的圖像，其過程是客觀的；

主要內(nèi)容：圖像復原的基本概念；圖像退化/復原過程的模型；噪聲模型；只存在噪聲的圖像復原；退化噪聲圖像的復原；2023/10/2210第五章 圖像復原圖像退化/復原過程的模型

圖象退化/恢復過程模型（假定已有退化過程和加性噪聲的一些知識）：f(x,y)退化函數(shù)h+g(x,y)n(x,y)恢復濾波器f(x,y)的最優(yōu)估計退化過程恢復過程2023/10/2211圖像退化/復原過程的模型

從中可以看出，圖像的退化可以看作是退化系統(tǒng)的空間表達

式h(x,y)

與原圖像f(x,y)

的卷積（再加上噪聲），所以圖像復原也稱為圖像去卷積(deconvolution)，而在復原過程中所使用的濾波器也稱為去卷積濾波器。

H(u,v)稱為退化系統(tǒng)的傳遞函數(shù)，從頻率域角度看，它使圖

像退化，因而反映了成像系統(tǒng)的性能。H(u,v)可通過關于退化過程的先驗知識得到。2023/10/2212

主要內(nèi)容：圖像復原的基本概念；圖像退化/復原過程的模型；噪聲模型；只存在噪聲的圖像復原；退化噪聲圖像的復原；2023/10/2213第五章 圖像復原噪聲模型14

噪聲(Noise)：最常見的圖像退化因素之一，是一種外部干擾；圖像中不希望有的部分、圖像中不需要的部分。

產(chǎn)生圖像噪聲的過程：圖像采集、圖像數(shù)字化或圖像傳輸

噪聲可以看作灰度隨機變量，用概率密度函數(shù)PDF來描述；

一些重要的噪聲類型：高斯噪聲、瑞利噪聲、指數(shù)噪聲、均

勻噪聲、脈沖(椒鹽)噪聲、周期噪聲。噪聲模型─高斯噪聲

又稱正態(tài)噪聲：其中：z是灰度級μ是z的均值σ是z的標準差μ=0σ=0.0115噪聲模型─瑞利噪聲

其PDF為：其中：a=0b=116噪聲模型─指數(shù)噪聲

其PDF為：其中：a=117噪聲模型─均勻噪聲

其PDF為：其中：a=0b=118噪聲模型─脈沖(椒鹽)噪聲

其PDF為：

由于脈沖噪聲相對于圖像強度大得多，通常被數(shù)字化成圖像的極值（純黑或白）；

又可分為胡椒噪聲、鹽噪聲和椒鹽噪聲a=1b=0Pa=0.05Pb=0a=1b=0Pa=0Pb=0.0119噪聲模型─脈沖(椒鹽)噪聲

其PDF為：

由于脈沖噪聲相對于圖像強度大得多，通常被數(shù)字化成圖像的極值（純黑或白）；

又可分為胡椒噪聲、鹽噪聲和椒鹽噪聲a=1b=0Pa=0.05Pb=0.0520噪聲模型─周期噪聲

周期噪聲主要來自電子機械的干擾，通常由

各種不同頻率的正弦波或余弦波組成，對圖像中的每一種頻率的正弦噪聲，其頻率域變換表現(xiàn)為一對相對于頻率域原點對稱的脈沖。因此，周期噪聲很容易通過頻率域濾波方法濾除。21噪聲模型─噪聲參數(shù)估計

對周期噪聲，從圖像傅立葉變換的頻譜尖峰就能估計；

有些噪聲參數(shù)可以直接從成像傳感器的產(chǎn)品說明書上得到；

通常的方法是選擇帶噪聲圖像的一塊小的背景灰度近似為常

數(shù)的區(qū)域來估計。此時，圖像灰度的變化主要由噪聲來產(chǎn)生。通過直方圖來估計形狀與方差和均值參數(shù)，再通過二者來計

算參數(shù)

a

和b。22噪聲模型─噪聲參數(shù)估計23

主要內(nèi)容：圖像復原的基本概念；圖像退化/復原過程的模型；噪聲模型；只存在噪聲的圖像復原；退化噪聲圖像的復原；2023/10/2224第五章 圖像復原只存在噪聲的圖像復原

當圖像中唯一存在的退化是噪聲時，上式變?yōu)椋捍藭r圖像的復原可通過空間濾波來實現(xiàn)；若是周期噪聲則可通過頻域濾波來實現(xiàn)。2023/10/2225只存在噪聲的圖像復原─均值濾波器

S

xy

表示中心在（

x, y)

點，尺寸為

m×n

的矩形子圖像窗口的

坐標；g(s,

t)是被噪聲干擾的圖像，f(x,y)為恢復后的圖像。26只存在噪聲的圖像復原─均值濾波器27

各種均值濾波器適用情況對比只存在噪聲的圖像復原─均值濾波器

各種均值濾波器適用情況對比含高斯噪聲的退化圖像28算術均值濾波后圖像幾何均值濾波后圖像只存在噪聲的圖像復原─均值濾波器

各種均值濾波器適用情況對比含鹽噪聲的退化圖像諧波均值濾波后圖像逆諧波均值濾波后圖像

Q=-1.529只存在噪聲的圖像復原─均值濾波器

各種均值濾波器適用情況對比含胡椒噪聲的退化圖像諧波均值濾波后圖像“不適合處理胡椒噪聲”逆諧波均值濾波后圖像

Q=1.530只存在噪聲的圖像復原─順序統(tǒng)計濾波器31只存在噪聲的圖像復原─順序統(tǒng)計濾

波器

各種順序統(tǒng)計濾波器適用情況對比32只存在噪聲的圖像復原─順序統(tǒng)計濾波器

各種順序統(tǒng)計濾波器適用情況對比含椒鹽噪聲的退化圖像第一次中值濾波后圖像第二次中值濾波后圖像33只存在噪聲的圖像復原─順序統(tǒng)計濾波器

各種順序統(tǒng)計濾波器適用情況對比含鹽噪聲的退化圖像最小值濾波后圖像最大值濾波后圖像

“不適用于鹽噪聲”34只存在噪聲的圖像復原─順序統(tǒng)計濾波器

各種順序統(tǒng)計濾波器適用情況對比含胡椒噪聲的退化圖像最小值濾波后圖像

“不適用于胡椒噪聲”最大值濾波后圖像35只存在噪聲的圖像復原─自適應濾波器36

自適應濾波器能夠根據(jù)被濾波區(qū)域的圖像特性自適應地進行濾波。

自適應中值濾波算法工作在兩個層面，表示為levelA和levelB：

levelA：若zmin<zmed<zmax，則轉(zhuǎn)向levelB否則增加掩模尺寸若掩模尺寸<Smax，重復levelA

否則輸出zmedlevelA用于排除zmed為脈沖噪聲的情況只存在噪聲的圖像復原─自適應濾波

器37

levelB：若zmin<zxy<zmax，則輸出zxy否則輸出zmedlevelB用于排除zxy為脈沖噪聲的情況，若

zxy為脈沖噪聲，

則輸出zmed，否則輸出圖像原值。

自適應濾波的效果好于中值濾波，它的去噪特性和中值濾波差不多，但卻不像中值濾波會造成圖像的明顯模糊。只存在噪聲的圖像復原─頻域濾除周期噪聲

考慮如下一幅被正弦噪聲干擾的圖片：38只存在噪聲的圖像復原─頻域濾除周期噪聲

帶阻濾波器：

上圖從左至右分別為理想帶阻濾波器，巴特沃思帶阻（1階）和高斯帶阻濾波器透視圖。39只存在噪聲的圖像復原─頻域濾除周期噪聲2階巴特沃斯帶阻濾波器40只存在噪聲的圖像復原─頻域濾除周期噪聲

帶通濾波器：

常用于獲得對頻域沖擊噪聲的估計。41只存在噪聲的圖像復原─頻域濾除周期噪聲2階巴特沃斯帶通濾波器42只存在噪聲的圖像復原─頻域濾除周期43噪聲

陷波器：半徑為

D0

，中心在（

U0

，

V0

）且在（－

U0

，－

V0

）理想陷波濾波器的傳遞函數(shù)為：只存在噪聲的圖像復原─頻域濾除周期44噪聲

理想陷波器：只存在噪聲的圖像復原─頻域濾除周期噪聲

階數(shù)為n的巴特沃思陷波濾波器的傳遞函數(shù)：45只存在噪聲的圖像復原─頻域濾除周期噪聲

高斯陷波濾波器的傳遞函