数字图像处理拓展资源 (19).pdf

1、 拓展资源 6.1 知 识 要 点 1.退化模型 图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像的质量变坏。图像恢复就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程进行处理的。典型的图像恢复是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，得到质量改善的图像。可用式（6.1）描述,g x yHf x yn x y （6.1）其过程如下。2.图像恢复 图像恢复是根据退化原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提取所需要的信息，沿着使图像降质的逆过程恢复图像本来面貌。实际的恢复过程是设计一个滤波

2、器，使其能从降质图像,g x y中计算得到真实图像的估值,f x y，使其根据预先规定的误差准则，最大限度地接近真实图像,f x y。其过程如下。3.噪声模型 为了消除噪声，必须了解噪声的模型。常用的噪声有高斯噪声、均匀分布噪声和脉冲噪声等。4.顺序统计滤波器 采用统计排序的方法进行模板运算，其方法包括中值滤波器、最大值滤波器和最小值滤波器等。在图像增强中广泛应用的是中值滤波器。顺序统计滤波器在消除噪声的同时，可以较好地保存图像边缘。5.频率域滤波器恢复 根据图像频率域退化模型，设计相应的频率域滤波器，滤除相应噪声或模糊部分，包含带阻滤波器、带通滤波器和陷波滤波器等。6.逆滤波 根据图像退化的

3、频率模型,H u v，在频率域中恢复原图像。其退化模型为：,G u vH u v F u vN u v 其恢复模型为：,G u vN u vF u vH u vH u v 7.维纳滤波 实验证明，当退化图像的噪声较小，即轻度降质时，采用逆滤波恢复的方法可以获得较好的结果。但当噪声较大时，逆滤波并不适合。在这种考虑噪声的情况下，可以采用维纳滤波来消除噪声的影响。在考虑噪声的情况下，维纳滤波的目标在于使估计与实际的信号之间的误差最小：222min()JfQfgHfn 通过拉格朗日法，其结果为:*2(,)(,)(,)(,)(,)/(,)nnffHu vF u vG u vH u vSu vSu v