第8篇-图像复原.pdf

第八章 图像复原 学习目的要求 1、 理解光学成像系统点扩散函数的概念 2 、 了解图像噪声来源与分类 3、 理解图像退化的原因 4 、 理解退化模型掌握散焦和运动模糊的传递函数推导基本掌握逆滤波和维纳滤波两 种典型复原方法 8.1 退化及噪声 8.1.1 退化示例 “复原”是图像退化过程的逆过程。“退化(或降级)”是指由于成像系统各种因素所产生的 图像质量降低。退化原因： (a) 散焦(camera wrong focus) (b) 运动(relative motion between an object) (c) 成像器材缺陷(如传感器特性非均匀、几何畸变-defects of optical lenses, nonlinearity of the electro-optical sensor, graininess of the film material, etc. ) (d) 外部干扰等(atmospheric turbulence in remote sensing or astronomy) 目前国际上研究提高分辨率，即超分辨率是热点。 [退化例子] 1 图 8-1 散焦产生的退化 2 图 8-2 运动产生的退化 图 8-3 不同程度的大气扰动产生的退化。(a)可忽略的扰动; (b)严重扰动; (c) 中等扰动; (d)小的扰动 3 图 8-4 几何畸变 8.1.2 噪声及来源 实际的图像由于受到一些随机误差的影响而退化，通常称这个退化为噪声(Noise) 。在图 像的成像、传输、处理、存储过程中都可能出现噪声。随机噪声会降低图像质量。噪声产生 在也可以依赖于或不依赖于图像内容。 了解噪声的产生来源目的是：知道在成像、传输、存储过程中尽可能减少噪声；剔除噪 声是实际应用中图像(预)处理的重要环节，剔除噪声没有的普遍的方法，要根据噪声种类、 大小采用适当方法。 （1）图像噪声按其产生原因可分为： 外部噪声：指系统外部干扰，如电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声，如电气设备、 天体放电现象等。 内部噪声：一般可分为下列四种： 由光和电的基本性质所引起的噪声； 电器的机械运动产生的噪声； 元器件材料本身引起的噪声； 系统内部电路所引起的噪声； （2 ）图像噪声从统计理论观点可分为： 4 平稳和非平稳噪声。两种噪声可理解为：其统计特性不随时间变化而变化的称为平 稳噪声；其统计特性随时间变化而变化的称为非平稳噪声。 （3 ）按噪声幅度分布形状来定义：如幅度分布按高斯分布的称其为高斯噪声(Gaussian Noise) 。 （4 ）噪声频谱形状来分类：如频谱均匀分布的噪声称为白噪声(White Noise)，指功率谱密 度在整个频域内均匀分布的噪声，其名称来源于白光。是一种理想噪声，它的功率谱是 常量。它近似描述图像噪声（频谱与频率成反比的称为1/f噪声；而与频率平方成正比的 称为三角噪声等等）。 噪声 噪声：指物理系统中对信号的传输与处理起扰乱作用，又不能完全控制的一种不需要的波形。 散粒噪声：是由电子器件中电流的离散性质所引起的。 热噪声：是指导体中电子的随机运动所产生的一种电噪声。 （散粒噪声和热噪声的均值都为零，且幅度的概率密度函数均为高斯分布） 高斯噪声：当噪声的任意N 维分布都服从高斯分布时称为高斯噪声。散粒噪声和热噪声都 属于高斯噪声。 白噪声：为了便于分析，建立一个理想化噪声模型，它是指其功率谱密