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图像处理-图像复原算法-20110536-周延文

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2021-03-01 12:13
tags:

-

2021年3月1日发(作者:jinusean)



安徽财经大学




《图像处理》课程论文)





图像复原算法研究









院:管理科学与工程学院





业:电子信息工程





名:周延文





号:


20110536


任课教师:许晓丽



论文成绩:






2014



10






图像复原算法研究





摘要


:< /p>


随着社会生产力的发展,图像处理技术己经远远突破了早期的应用领域,

< br>被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多


领 域。图像处理技术包括对图像进行数字化、编码、分析等各种处理,当然模糊


图像复原也 是数字图像处理中非常重要的一个研究领域,


他的研究成果正被广泛

地应用到以上所述的各个领域。







在此论 文中,


研究了几种经典图像复原算法,


在已知系统退化模型的情 况下,


对观测图像分别使用逆滤波、


维纳滤波、


有约束的最小二乘方滤波算法进行复原,


在这几种算法的参数选取上得到了丰富 的经验数据,


并对实验结果进行了分析总


结。

< br>


关键词


:


图像复原

< p>
;


逆滤波


;


维纳滤波


;


有约束的最小二乘方滤波




Research of Algorithms for Image Restoration






With


the


development


of


society's


productivity,


image


processing


technology has already far broken through the early application, widely applied


to


a


lot


of


fields,


such


as


scientific


research,


industrial


and


agricultural


production, military technology, government department, health care, etc. The


image


processing


technology


includes


various


kinds


of


processing,


for


example,


carrying


on


the


digitization,


coding,


analyzing


to


the


image


etc.


,Certainly


the


degraded


image


processing


is


a


very


important


research


field in digital image processing, its research results are being widely applied


1



to each field stated above.






In


this


paper,


the


author


carried


on


research


to


some


commonly


used


classical image restoration algorithms. In the case of knowing the model of the


image


degradation


the


observed


images


are


restored


using


inverse


filtering.



Wiener filtering and constrained least squares filtering algorithm .A wealth of


empirical data on die parameter selection of the above algorithms is obtained,


and die experimental results are analyzed and summarized


Key words in age restoration inverse filtering .Wiener filtering constrained least


squares filtering


1.


图像复原技术




1.1


图像退化模型



图像复原,是指去除或减少在获得观测图像过程中产生的降质影响,因为使


图像 模糊的原因很多,所以通常用统一的数学模型对图像的模糊过程进行描述。


如果一幅原始 图像


f(x,


y)


,在一个退化函数 和一个加性噪声项的作用下,生成


观测图像


g(x,


y)


,一般的,退化函可以认为是线性、位置不变的,噪声也与位


置和当前像素值无关,退化过程可以被模型化为






























(1)


其中


h(x,


y)

< br>刀是表示退化函数的空间描述,也称为


PSF,


即点扩散 函数,


.*


表示空间卷积


n(x, y)


为加性噪声。可以用向量矩阵的形式将式


( 1)


的退化模型




g=H



f +n















































(2)


在式


( 2)


中,

1Y


是观测图像,假设其大小是


N xN, f

< p>
是样本,


n


是噪声,


g,


f



n


尺寸相 同,都是


N


2


x1

的列向量,


H



N


2


xN


2



PSF


参数矩阵,如果是空间


不变

PSF,



H


是块循环矩阵。从模 型中估计


f


的问题称为线性反转问题,这也

是经典图像复原研究中的基础。



1.2


逆滤波复原技术



2







逆滤波法是最早使用的一种无约束 复原方法,


通常用它来处理从航天器传来


的退化图像。


其算法如下


:


对于


(2 }


式的图像退化的模型,


当对


n


的统计特性不确


定时,


需要寻找


1



f


估计使得

< p>
H


f





最小均方误差的意义下最接近


g


即要使


n


的模或 范数最小


:










根据上式,可把恢复问题看作对< /p>


f


求下式的最小值


:







-1













(3)







































(4)










L


对六微分并将结果设为零,再设


M=N< /p>



H


存在,就可得到无约束恢复


公式


:






















(5)























根据循环矩阵对角化的讨论,式


(5)


可以 写成如下形式的估计


:
















































(6)






然后采用


F


(u,


v)


的傅里叶逆变换来得到图 像的相应估计,这种方法称为逆


滤波,恢复后的图像可以用式


( 7)


来表示


:
























(7)



(7)


式可见,


如果


H(}:)



u:


平面上取零或很小,

< br>就会带来计算上的困难。


另一方面,噪声还会带来更严重的问题,如果加入噪声可 得到


:






































(8)







(8)


式可以看出,如果


H(u,


v)



u


v


平面上取零或很小,


N(u,


v)


H(u,


v)


就会使恢复结果与预期的结果有很大差距。实际中


H (u, v)



(u, v)


与原点距


离的增加而迅速减小,而噪声


N(u,


v)< /p>


少却一般变化缓慢。在这种情况下,恢复


只能在与原点较近


(


接近频域中心少的范围内进行,所以一般情况下逆滤波器并


不正好是


1H(u, v)


,而使


u



v


的某个函数,可记为


M (u, v)


,常被称为恢复


转移 函数。一种改进的方法使取


M (u, v)


少为


:






3











(9)




其中


k



d< /p>


均为小于


1


的常数,而且


d


选得较



小为好。



1.3


维纳滤波复原技术







维纳滤波是一种最早也最为人们熟知的线性图像复原方法。


维纳解卷 是在假


定图像信号可近似看作为平稳随机过程的前提下,按照


f (x, y)



f


^

< br>(x, y)


之间


的统计误差。


e


2


达到最小的准则来实现图像恢复的


,



:



(l0)



式中,

E


表示期望值操作符,


f(x, y)


未退化的图像,


f(x ,y)


是 恢复的图像。如


果把恢复看作再满足式



(2)


的条件下选取知


f^


个线性操作符


Q(


变换矩阵

)


,使得


Q f^


最小。通常可以


用拉格朗日乘数法解决这个问题,



a


为拉格朗日乘数,


要找到能最小化下列准


则函数的


f^
















































(11)


与解


(4)


式相同可得有约束恢复公式


(



s=1/a)



(12)






当选用 图像口噪声。


的自相关矩阵


R


f



R


n


表示


Q


即可得到维纳滤波复原方法。




定义


到频域表达式其中


s=1


,定义


Q


T


Q =R


f


-1


R


n


,


并将其代入式


(12)

< p>





(13)



其中,


H (u, v)


表示退化函数,


S


n


(u, v), S


f


(u, v)


噪信功率比。



表示噪声的功率谱。



表示未退化图像的功率谱。







只要对


F^


(u,


v)


求傅里叶反变换就得到恢复后的图像


f^(x < /p>


,y)



可以看出,

4



维纳滤波器不存在极点,即使当


H(x


,y)


等于


0


时,维纳滤波器的分母 至少等于


噪信功率比,


所以对噪声有抑制作用。


通常并不知道信号和噪声的功率,


用一个


常量数组


K


来代替


S


n


(u, v), S


j


(u, v)


。则


(13)


式用下式来近似


:





















(14)

























可以看到,当


K

为。时,维纳滤波器就转化为标准的逆滤波器,而逆滤波器


是严格地从退化模型反推 出来的。


所以当


K


不等于


0


时,


虽然能抑制了噪声的扩


大,但复原的模型没有去卷积滤波器精确,造成复原的失真。


K


越大,抑制噪声


效果越好,但复原不准确,图像会比较模糊。


K


越小,复原越准确,然而噪声抑


制效果不好。



1.4


有约束的最小二乘方滤波复原技术

< p>




约束最小二乘 方滤波式从


(to)


式出发来确定变换矩阵

Q


。为了减小振荡,可


以建立基于平滑测度的最优准例如, 可最小化某些二阶微分的函数,


f(x, y)



(x, y)


处的二阶微分可用下式近似


:










































(15)






上述二阶微分可以用


f(x, y)


与下面的算子卷积得到


:












基于这种二阶微分的最优准则是


:




该函数的约束条件为


:




(16)



这个最优化问题的频域解决办法由


(17)


式给



5


-


-


-


-


-


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-


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