资源描述
课件名称：运动模糊图像复原 设计人：张彦龙 陈廷川 指导老师：刘红霞 运动模糊图像复原技术目的 图像复原技术也常被称为图像 恢复技术图像复原技术能够去除或 减轻在获取数字图像过程中发生的 图像质量下降（退化）问题，从而 使图像尽可能地接近于真实场景。 图像复原技术的应用 一 方面，对地面上的成像系统来说，由于受到射线及 大气的影响，会造成图像的退化 ;另一方面，在太空 中的成像系统，由于宇宙飞船的速度远远快于相机 快门的速度，从而造成了运动模糊 ; 航空成像领域： 无人机、预警机、侦察机的成像侦察；巡航导弹地 形识别，侧视雷达的地形侦察等； 交通智能监控领域：电子眼（车速超过 60km/小时）； 公安领域： 指纹自动识别，手迹、人像、印章的鉴定识别，过 期档案文字的识别等，都与图像复原技术密不可分 ; 医学领域：图像复原技术也有着极其重要的作用， 如 X光、 CT等。 频域法 逆滤波法 维纳滤波法 约束最小平方 滤波法 小波变换法 线性代数 复原法 无约束复原法 有约束复原法 伪逆滤波法 奇异值矩阵分解 SVD法 非线性代数 复原法 凸集投影法 最大熵复原法 贝叶斯复原法 遗传进化法 频谱外推法 哈里斯外推法 长球波函数 外推法 能量连续降减法 神经网络法 常见的回复方法 维纳滤波法 I=imread(abc.png); figure(1);imshow(I,); title(原图像 ); PSF=fspecial(motion,40,75); MF=imfilter(I,PSF,circular); noise=imnoise(zeros(size(I),gaussian,0,0.001); MFN=imadd(MF,im2uint8(noise); figure(2);imshow(MFN,); title(运动模糊图像 ); figure(3); imshow(deconvwnr(MFN,PSF),); title(维纳滤波复原 ) 运动模糊图像恢复程序 举例：图像式补偿方法的应用举例 模糊图像 复原后的清晰图像 维纳滤波复原原理 维纳 (wiener)滤波可以归于反卷积 (或反转滤波 ) 算法一类，它是由 Wiener首提出的，并应用于一维 信号，并取得很好的效果。以后算法又被引入二维 信号理，也取得相当满意的效果，尤其在图象复原 领域，由于维纳滤波器的复原效良好，计算量较低， 并且抗噪性能优良，因而在图象复原领域得到了广 泛的应用并不断得到改进发展，许多高效的复原算 法都是以此为基础形成的。 如果取： RRQ ng 2 1 2 1 Rg Rn 和 分别是图象和噪声的自相关矩阵。 ggER T g nnER Tn 并且都是正定对称矩阵，则有： 的模方最小，实际上就意味着使噪声和信号的比 对复原图象影响最小。因为图象和噪声的相关矩阵都是把图象当 作随机过程来研究，从而描述其统计特性的量，在这里最小二乘 方的最佳已经演变成均方误差最小准则下的最佳。 gRRgQ ng 2121 同样根据式 (1)可求得频域维纳滤波公式如下 ),( ),( ),( ),( ),( ),( 1),( 2 2 vuF vuS vuS vuH vuH vuH vuG g n fHRRHHg TngT 1)( 1 即 (1) 即 =1时，为标准维纳滤波器； 1时，为含参维纳滤波器。 若没有噪声时 =0,维纳滤波器则退化成理想反滤波器。 实际很难求得因此，可以用一个比值 k 代替两者之比，从而得到简化的维纳滤波公式： ),(g vuS ),( ),( ),( ),( 1),( 2 2 vuF kvuH vuH vuH vuG 实际应用中必须调节 以满足式公式 1。因为 ),(n vuS 实验小结 本次设计的题目是“基于 MATLAB的运动模糊图 像的复原”，查阅了许多资料，收集到了多种复原方 法，并从中选择了复原效果较好的作为本次设计的内 容。 选择的方法是维纳滤波并给出了 MATLAB实现的程序。 在查找资料的过程中，我对数字图像处理的认识更加 清楚，了解到了更多的图像处理方法和思想。选择的 几种方法是比较常用的，也是比较有代表性的方法， 在利用这四种方法实现运动模糊图像复原的过程中， 学到了逆滤波、维纳滤波和有约束最小二乘滤波的特 点以及适用的范围。在 MATLAB程序实现过程中，调 试相应的程序，完成相应的参数设置，并观察不同参 数下的图像处理效果，从而加深对各种滤波算法原理 和过程的理解。 青春 ， 一个美好的时光 ， 一个最 佳的年华 ， 我们要把他演绎得更好 ， 更加绝色 ， 让青春永远的长驻在我 们美好的时候吧 ！ 在这短暂的岁月 里 ， 我们将用一颗热腾腾的心永远 的歌颂它 ， 永存我们的心中 。 谢谢观赏 2011年 6月 23日
展开阅读全文