5-第五章-图像恢复
数字图像处理要点简述详述
第一.二章.采样,量化,数字图像的表示 基本的数字图像处理系统系统的层次结构I 应用程序 I 开发工具 操作系统 设备驱动程序I硬件I图像处理的主要任务: 图像获取与数字化 图像增强 图像恢复 图像重建 图像变换 图像编码与压缩 图像分割 特点:(1) 处理精度高。
(2) 重现性能好。
(3) 灵活性髙1•图像的数字化包括两个主要步骤:离散和量化2. 在数字图像领域,将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成3. 为便于数字存储和计算机处理可以通过数模转换(A/D)将连续图像变为数字图像。
4•数字化包括取样和量化两个过程:取样:对空间连续坐标(x,y)的离散化量化:幅值f(x,y)的离散化(使连续信号的幅度用有限级的数码表示的过程。
)5.数字化图像所需的主要硬件:♦采样孔、图像扫描机构、光传感器、量化器、输岀存储体6•取样和量化的结果是一个矩阵 7.其中矩阵中的每个元素代表一个邃塞8•存储一幅图像的数据量又空间分辨率和幅度分辨率决定 9•灵敏度、分辨率、信噪比是三大指标第三章,傅里叶变换,DCT变换,WHT•余弦型变换:•傅里叶变换(DFT)和余弦变换(DCT)O•方波型变换:•沃尔什•哈达玛变换(DWT)1•二维连续傅里叶正反变换:F(u,v)= I f f(x.y)eJ_oc J_ocf g y)= \f F(u, v)ej27r(nA+vv)dwdvJ —oo J —oo二维离散傅里叶变换:M — 1 N — I=乏疋 Fgg 宀SS)if=o v=O。
F(u, v)即为f (x, y)的频谱。
频谱的直流成分说明在频谱原点的傅里叶变换尸(0,0)等于图像的平均灰度级 卷积定理:/(x,y)*^(x, y)= ss /O, n)g(x 一 m, y~n)/?/=() n=02•二维离散余弦变换(DCT)一维离散余弦变换:EO)=%)岳gfg 芈严 其中 c®=怜 ""DCT 逆变换为F(u.v)=1~MN A =0 y=02 A r -1/(«)=咅 C(0) + \1三工 F (gsn(2n +1)« ~~2N3•—维沃尔什变换核g (W ):1 X_JL£(乂申)=丄口(一 1)®(”)為一】一心)<N i=o• 厂、Cn 7V--1 ^T-l码3》=卡吝 /G 〉耳(—1)635—一 3«JC> =牙中 O )n (—O务i二维:•正变换: 1 N —l. N —!■H —1护(“*) = —X X /X%」)口( — 1)4(5—373$一_W] N 宜 U • JO■逆变换二1 AT-l JV-l 片_]/(X.y )=丄 £ 乞 疗(心巧 口弟-i -心)JN 為 v=o ~。
第五章 图像退化模型
第五章图像退化模型同学们好,今天我们要给大家讲解的内容是图像退化与复原。
在开始之前我们先来看几张图片可以看到,第一幅图像是由于镜头聚焦不好引起的模糊,第二幅是由于小车运动产生的模糊,第三幅是大气湍流影响的结果,a中,大气湍流可以忽略不计,b为剧烈湍流影响的结果,c和d分别为中等湍流和轻微湍流影响的结果。
从以上几张图片可以看出,成像过程中不同因素的影响导致影响质量下降,这就是所谓的图像退化。
图像退化由此,我们给出图像退化的描述(图像退化及其过程描述)如下: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,使图像的质量下降(变坏)。
其典型表现为:模糊、失真、有噪声。
产生原因:成像系统像差、传感器拍摄姿态和扫描非线性、成像设备与物体运动的相对运动、大气湍流、成像和处理过程中引入的噪声等。
图像复原针对这些问题,我们需要对退化后的图像进行复原。
这是我们本节内容的第二个关键词图像复原,图像复原就是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,也就是如果我们知道图像是经历了什么样的过程导致退化,就可以按其逆过程来复原图像。
因此,图像复原过程流程如下:找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像典型的图像复原是根据图像退化的先验知识,建立退化现象的数学模型,再根据模型进行反向的推演运算,以恢复原来的景物图像。
因此,图像复原的关键是知道图像退化的过程,即图像退化模型。
并据此采用相反的过程求得原始图像。
针对不同的退化问题,图像复原的方法主要有:代数方法恢复、运动模糊恢复、逆滤波恢复、维纳滤波恢复、功率谱均衡恢复、约束最小平方恢复、最大后验恢复、最大熵恢复、几何失真恢复等。
这里也许同学们会有一个疑问,那就是图像复原和前面讲过的图像增强有什么区别呢?区别如下:图像增强不考虑图像是如何退化的,而是主观上试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。
因此,图像增强可以不顾增强后的图像是否失真,只要达到想要的目视效果就可以。
数字图像处理(冈萨雷斯)
均匀噪声
高斯噪声
瑞利噪声
噪声
指数噪声
椒盐噪声
第14页,共62页。
①高斯噪声
高斯噪声的概率密度函数(PDF)
p(z) 1 e(z )2 /2 2 (5.2 1)
2
灰度值
✓ 当z服从上式分布时,其值有70%落在 , , 有 95%落在
范围内。 2 , 2
✓ 高斯噪声的产生源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的 传感器噪声。
其中zi值是像素的灰度值, p(zi )表示相应的归一化直方图.
第30页,共62页。
5.3 空间域滤波复原(唯一退化是噪声)
当唯一退化是噪声时,则退化系统H(u,v) 1
g( x, y) f ( x, y) ( x, y) (5.3 1)
G(u, v) F (u, v) N (u, v) (5.3 2)
的开关操作)
第22页,共62页。
例5.1 样本噪声图像和它们的直方图
✓ 用于说明噪声模型的测试图
✓ 由简单、恒定的区域组成 ✓ 仅仅有3个灰度级的变化
第23页,共62页。
例5.1 样本噪声图像和它们的直方图
高斯噪声
瑞利噪声
伽马噪声
图像
直方图
第24页,共62页。
例5.1 样本噪声图像和它们的直方图
➢在图像获取中从电 力或机电干扰中产生.
➢是空间相关噪声.
➢周期噪声可以通过 频率域滤波显著减少.
周期噪声
被不同频率的 正弦噪声干扰 了的图像
呈圆形分布 的亮点为噪 声频谱
第27页,共62页。
典型的周期噪声---正弦噪声
• Sinusoidal (单 一频率)
数字图像处理课件(冈萨雷斯)第5章图像恢复
光学散焦 d是散焦点扩展函数的直径, J1(•)是第一类贝塞尔函数。
03
*
5.2 常见退化函数模型
*
照相机与景物相对运动
设T为快门时间,x0(t),y0(t)是位移的x
分量和y分量
*
5.2 常见退化函数模型
*
运用后验判断的方法 从退化图象本身来估计h ( x , y ) 。 (1)若有把握断定原始景物某部位有一个清晰的点,于是那个点再退回图象的模糊图象就是h ( x , y ) 。 (2)原景物含有明显的直线,从这些线条的退化图象得出h ( x , y ) 。 (3)有明显的界限 可以证明:界线的退化图象的导数=平行与该界线的线源的退化图象。
*
5.1 退化模型
*
图像退化的一般模型 图像的退化过程一般都看作是噪声的污染过程,而且假定噪声是加性白噪声,这时退化后的图像为 H[ ]可理解为综合所有退化因素的函数。此时图像的退化模型 实际的成像系统在一定条件下可以近似地看作是线性移不变系统,所以图像恢复过程中往往使用线性移不变的系统模型。
*
散焦退化示例 (a)、(c)和(e)分别为原图像、线性运动模糊图像和散焦模糊图像;(b)、(d)和(f)分别为相应的频率幅度图。
(a)
(c)
(e)
(b)
(d)
(f)
概述
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概述
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概述
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概述
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概述
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概述
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◘图像恢复与图像增强的异同点 相同点:图像增强与图像恢复都是改善给定图像的质量。 不同点: (1)图像恢复是利用退化过程的先验知识,来建立图像的退化模型,再采用与退化相反的过程来恢复图像,而图像增强一般无需对图像降质过程建立模型。 (2)图像恢复是针对图像整体,以改善图像的整体质量。而图像增强是针对图像的局部,以改善图像的局部特性,如图像的平滑和锐化。 (3)图像恢复主要是利用图像退化过程来恢复图像的本来面目,它是一个客观过程,最终的结果必须要有一个客观的评价准则。而图像增强主要是用各种技术来改善图像的视觉效果,以适应人的心理、生理需要,而不考虑处理后图像是否与原图像相符,也就很少涉及统一的客观评价准则。
第5章 图像的增强与变换
第五章图像的增强与变换§5.1 图像增强与变换§5.2 光谱增强§5.3 空间增强§5.4 多源信息的复合§5.1 图像增强与变换图像增强和变换为了突出相关的专题信息,提高图像的视觉效果,使分析者能更容易地识别图像内容,从图像中提取更有用的定量化信息。
按其作用的空间可分两种:光谱增强空间增强§5.2 光谱增强光谱增强对应于每个像元,与像元的空间排列和结构无关。
因此又叫点操作。
1. 彩色合成2. 对比度增强(直方图增强)3. 图像间运算为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势,常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理,以得到彩色图像。
单波段彩色变换(密度分割)多波段彩色变换(真彩色,假彩色)HLS变换:色调(hue)、明度(lightness)和饱和度(saturation)的色彩模式。
即RGB模式ÆHLS模式。
1. 彩色合成单波段彩色变换(密度分割)(1)求图像的极大值dmax 和极小值d min ;(2)求图像的密度区间ΔD=dmax -d min +1;(3)求分割层的密度差Δd=ΔD/n,其中n为需分割的层数;(4)求各层的密度区间;(5)定出各密度层灰度值或颜色。
1.彩色合成1.彩色合成多波段彩色变换真彩色合成真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致。
把红色波段的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。
如TM321分别用RGB合成的图像。
假彩色合成假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像。
遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准假彩色图像。
它是在彩色合成时,把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果。
如TM432用RGB合成的图像为标准假彩色图像。
第五章 图像恢复
c) 退化过程并不损失图像能量,
hm, n 1
mn
➢ 几种常见的退化函数模型
(a)运动模糊:目标物体与成像系统相对匀速直线运动,退化 函数表示为,(V为运动速度,T为图像采集时间):
hx,
y
1
,
Vx2 Vy2 T
0 x VxT
and
0 y VyT
0, others
H (u, v) T sin[ (VxTu VyTv)]ei (VxTuVyTv) (VxTu VyTv)
➢ 维纳滤波
Hw(u, v)
G(u, v)
1
H (u, v)
H (u, v) 2
H (u, v) 2 Sn (u, v) / Sg (u, v) F (u, v)
(a) 无噪声 Sn(u,v)=0
G(u, v)
F (u, v)
G(u, v)
H (u, v)
(b) 有噪声 Sn(u,v) ≠0
✓ 输出图像 f 和原图像 g 的最大绝对误差 max| f – g | 最小; ✓ 输出图像 f 和原图像 g 的平均绝对误差 mean| f – g | 最小; ✓ 输出图像 f 和原图像 g 的互相关为最大; ✓ 输出图像 f 和原图像 g 的均方误差最小。(无约束恢复常用准则)
➢ 无约束恢复
v
f (x, y)
θ
θ+90°
u H (u,v)
水平边界,H(0,v)=j2πvHe(v); 垂直边界,H(0,u)=j2πuHe(u);
任意方向,先做坐标旋转到水平或直角方向, 按上式处理后再反旋转回去。
§5.3 无约束恢复
图像恢复:假定已知输出图像 f 、系统响应 H 和噪声 n 的情况 下,依据退化模型估计原图像 g 。 最优准则:这种估计应在某种预先选定的准则下,具有最优的 性质。 最优判断准则
数字图像处理教学大纲
数字图像处理课程教学大纲(理论课程)◆课程编号:130128◆课程英文名称:Digital Image Processing◆课程类型:☐通识通修☐通识通选☐学科必修√学科选修☐跨学科选修☐专业核心√专业选修(学术研究)☐专业选修(就业创业)◆适用年级专业(学科类):四年级电子信息工程专业、通信工程(专业电气信息类)◆先修课程:信号与系统、数字信号处理、线性代数、概率统计◆总学分:2◆总学时:34一、课程简介与教学目标数字图像处理时模式识别,计算机视觉,图像通信,多媒体技术等学科的基础,是一门涉及多领域的交叉学科。
通过本课程的学习,使学习者系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理,掌握数字图像处理的理论基础和技术方法,了解与各种处理技术相关的应用领域。
为学生今后从事数字图像信息处理工作奠定坚实的理论基础。
二、教学方式与方法教学方式:课堂讲授(以多媒体课件为主导)和课下上机实践相结合;教学方法:采用以BTEC(Business Technology Education Council)模式为主,以TBL(task-based learning)任务型模式为辅的两种教学模式相结合的教学方法。
用任务引导学习,更注重学生个性的发展和个人潜能的开发,考核以平时的课业、表现、出勤、学习态度和最后的考试共同衡量学生的学习水平,达到教学目的。
三、教学重点与难点(一)教学重点重点是第4章图像增强、第6章图像复原、第7章图像分割;(二)教学难点难点是第3章图像变换和第6章图像复原。
四、学时分配计划五、教材与教学参考书(一)教材1.《数字图像处理与分析》,刘直芳、王运琼、朱敏,清华大学出版社,2006;2.《数字图像处理(第二版》,R. C. Gonzalez和R. E. Woods(美国),电子工业出版社,2006;(二)教学参考书1.《图像工程(上册):图像处理》,章毓晋,清华大学出版社,2006;2.《图像工程(中册):图像分析》,章毓晋,清华大学出版社,2005;3.《数字图像处理学》,阮秋琦,电子工业出版社,2003;4.《数字图像处理》,陈天华,清华大学出版社,2007;5.《数字图像处理》,姚敏,机械工业出版社,2006;六、课程考核与成绩评定【考核类型】√考试☐考查【考核方式】☐开卷(Open-Book)√闭卷(Close-Book)☐项目报告/论文☐其它:(填写具体考核方式)【成绩评定】平时成绩占(30-40)%,考试成绩占(70-60)%七、课程内容概述第一章绪论(一)教学要求了解数字图像处理的基本概念和特点,研究的目的和意义,数字图像图像处理的主要研究内容,国内外研究现状与发展趋势,主要应用领域。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章:数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括:采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样:将空间上连续的图像变换成离散点。
(采样间隔、采样孔径)2.量化:采样后的图像被分割成空间上离散的像素,但是灰度是连续的,量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
(通常是0和1)存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间:(bit)2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小,所的图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但是数据量大。
2.量化等级越多,图像层次越丰富,灰度分辨率高,图像质量好,但数据量大。
量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓,质量变差,但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率,反映灰度分布情况。
2.4.2性质(1)只能反映灰度分布,丢失像素位置信息(2)一幅图像对应唯一灰度直方图,反之不一定。
(3)一幅图像分成多个区域,多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用(1)判断图像量化是否恰当(2)确定图像二值化的阈值(3)物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
(4)计算图像信息量(熵)2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式(1)单幅->单幅(2)多幅->单幅(3)多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式(1)局部处理(邻域,如4-邻域,8-邻域)(移动平均平滑法、空间域锐化等)(2)迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
(3)跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素,检查输入图像和已得到的输出结果,求出下一步应该处理的像素。
医学图像处理 第五章 图像复原
5.1 图像退化
• 退化:图像质量的变坏叫做退化。
改善图像质量的方法: 图像增强和图像复原
图像增强:图像增强是指按特定的需要突
出一幅图像中的某些信息,同时消弱或去 除某些不需要的信息的处理方法。经处理 后的图像更适合于人的视觉特性或机器的 识别系统。
图像复原:利用退化现象的某种先验知
用卷积形式表示:
g ( x, y )
f ( , )h( x , y )d d f ( x, y) * h( x, y )
考虑噪声的情况下,连续图像的退化模型 为:
g ( x, y)
f ( , )h( x , y )dd n( x, y)
识,建立退化现象的数学模型,再根据模 型进行反向的推演运算,以恢复原来的景 物图像。
图像增强和图像复原的区别: 图像增强:不考虑图像降质的原因,只将图 像中感兴趣的特征有选择的突出,而衰减 其不需要的特征,故改善后的图像不一定 要去逼近原图像。 图像复原:它需要了解图像降质的原因,一 般要根据图像降质过程的某些先验知识, 建立“降质模型”,再用降质模型,按照 某种处理方法,恢复或重建原来的图像。
• 所以:
g ( x, y ) H f ( x, y ) H f ( , ) ( x , y )dd
在线性和空间不变系统的情况下, 退化算子H 具有如下性质: (1)线性:设f1(x,y)和f2(x,y)为两幅输入图像, k1和k2为常数, 则 :
输出为:
M 1 m 0
ge ( x) f e ( x) he ( x) f e (m)he ( x m)
Chapter图像复原学习
种情况下,退化系统的输出就是输入图像信号与该系统冲激
响应的卷积:
(5-9)
事实上,图像退化除成像系统本身的因素之外,还要受到噪声的污染,如果假定噪声n(x,y)为加性白噪
声,这时式(5-9)可以写成:
g(x, y) h(x, y)* f (x.y) n(x, y)
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第二十三页,编辑于星期五:十四点 七分。
退化图象
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第二页,编辑于星期五:十四点 七分。
退化图象
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第三页,编辑于星期五:十四点 七分。
退化图象
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第四页,编辑于星期五:十四点 七分。
退化图象
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第五页,编辑于星期五:十四点 七分。
退化图象
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第六页,编辑于星期五:十四点 七分。
• 当传感器产生的图像可以利用时,常常可以从合理的恒定灰度值的一小部分估计PDF的 参数。
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第四十页,编辑于星期五:十四点 七分。
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H的矩阵表示:
[H0] [HN1] ...... [H1]
h( j,0)
[H
]
[H1]
......
[H0] ......
...... ......
[ H 2 ] ......
[H
j
]
h( j,1) ......
h( j, N 1) ...... h( j,1) h( j,0) ...... h( j,2) ...... ...... ......
5第五章-刑事图像技术
2、准确性 要准确地反映痕迹物证的大小、形状、特点和特征。 拍照时要使镜头光轴垂直于被拍痕迹物证的平面,保证被
拍痕迹物证不变形。并在痕迹物证的一侧放置比例尺。原 物大照相可不放置比例尺。
3、清晰性 使被拍客体的影像层次分明,反差适中,细节清晰,没有
原理:改变多色物体在照相时成像的光谱成分,从而使某 一部分颜色得到加强,在感光片上充分感光;使另一部分 色光被阻止,在感光片上减少感光或不能感光,从而达到 消除或减弱干扰影像,显示和增强痕迹、物证的形状、色 调、纹线和细小特征的目的。
揭示被检验文件上被颜料、墨水掩盖的原文; 鉴别用不同的墨水添写、改写的字迹; 显示文书上变黄褪色的文字内容等。
(1)符合法律法规的有关规定,严格按照有关程序和标准进行 (2)及时迅速 (3)清晰、准确、完整、客观地反映拍照对象 (4)拍照对象及所使用的拍照方法要记入文字笔录中
二、 刑事现场照相
(一)概述:概念、作用
(二)构成 (三)步骤 (四)原则
现场方位照相 现场概览照相 现场中心照相 现场细目照相
(一)刑事现场照相概述
示出通往现场的路径、现场周围的地形、房舍 显示出现场与周围环境的关系,标出现场具体地点 把现场安排在画面视觉中心 尽量用一个镜头反映被拍景物,否则可采用直线连续拍照
法或回转连续拍照法拍照 对能反映现场具体位置的特殊标志,可采用特写镜头单独
拍照,编排时加以引申表明,作为辅助性的方位照片。
直线连续拍照法(直线连环拍照法)
(二)物证照相的原理
1、照相技术可记录、再现事物的真实、客观的形态或状态 2、应用一定的拍摄技术和方法,可正确反映、显示物证的
边缘特征和细节特征 3、一般物证,在可见光下或在滤光镜的分色作用下,能够
遥感教案-5第五章-遥感图像的几何处理
使其值最大的坐标位置就是两个图像相匹配的位置
2绝对差值法 该方法是用模块在搜索图像的搜索区内逐个像元地移动并运用下式进行计算
在搜索区内,使d(m,n)为最小值的坐标位置(m,n)就是Ti和Si匹配最好的位置。
二 数字图像的镶嵌 当你感兴趣的研究区域在不同的图像文件时,需要对不同的图像文件合在一起形成一幅完整的包含感兴趣区域的图像,这就是图像镶嵌。通过图像镶嵌处理,可以获得更大范围的地面图像。参与镶嵌的图像可以是不同时间同一传感器获得,也可以是不同时间不同传感器获得,但要求镶嵌的图像之间要有一定的重叠度。
四 地球曲率引起的图像变形
地球曲率引起的像点位移与地形起伏引起的像点位移类似。只要把地球表面(把地球表面看成球面)上的点到地球切平面的正射投影距·离看做是一种系统的地形起伏,就可以利用前面介绍的像点位移公式来估计地球曲率所引起的像点位移,如图所示。
五 大气折射引起的图像变形
六 地球自转的影响
一 遥感图像的精加工处理 遥感图像的精校正是指消除图像中的几何变形,产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像的过程。它包括两个环节:一是像素坐标的变换;二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。常用的纠正方法有多项式法,共线方程法,
多 项 式 法
1 基本思路 校正前的图像看起来是由行列整齐的等间距像元点组成的,但是实际上,由于某种几何畸变,图像中像元点对应的地面距离并不相等。校正后的图像也是由等间距的网格点组成的,且以地面为标准,符合某种投影的均匀分布。
).当外方位元素偏离标准位置而出现变动时,就会使图像产生变形.这种变形一般 由地物点图像的坐标误差来表达,并可以通过传感器的构像方程推出.
二 传感器外方位元素变化的影响
三 地形起伏引起的像点位移
第五章-遥感图像处理基础..学习资料
学习这两种方法,首先需要认识多光谱空间。
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
多光谱特征空间是一个n维坐标系,每一个坐标 轴代表多波段图像的一个波段,坐标值表示该波段 像元的灰度值,图像中的每个像元对应于坐标空间 中的一个点。
例如:以TM1和TM2建 立一个二维坐标系,即二维 的光谱空间。其中横轴代表 TM1,纵轴代表TM2。每 一个像元都可以在空间中找 到对应的点。当有n各波段 时便是n维空间。
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
特点:多光谱特征空间仅仅表示各波段光谱之间 的关系,而不包括任何该点在图像中的位置信息, 没有空间意义,波段数就是光谱特征空间的维数。
像元点在坐标系中的位置可以表示成一个n维向 量X:
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
1、主成分变换 (1)K-L变换 主成分变换也叫主分量分析,是在统计特征基础 上的多维正交线性变换,其特征是不丢失信息。 对某一多光谱图像X,利用K-L变换矩阵A进行线 性组合,从而产生一组新的多光谱图像Y,表达式 为:
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
例如,同一层砂岩出露在山体的阴坡和阳坡,由 于阴坡处砂岩的反射率比阳坡低,因此虽然是同一 岩层,但在TM1和TM2两个波段上亮度值不同, 若不进行处理采用这样的图像直接分类,很可能将 同一岩层会被分成两种不同的类型,造成错误。但 若用TM1/TM2比值处理,比值图像上阴坡、阳坡 的砂岩亮度趋于一致,可消除地形的影响,从而提 高分类精度。
3、乘运算 乘运算可用来遮掉图像的某些部分。 例如使用一掩膜图像去乘图像,可保留、消弱或 抹去图像的某些部分。
5-第五章数字图像恢复1、2(1)
图像的质量变坏。
图像恢复:试图利用退化过程的先验知识,去恢 复已被退化图像的本来面目。 它是沿图像退化的逆过程进行处理。
图像恢复过程如下:
找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像 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,使图像质量得到改善。
5.2.2 离散退化模型
1. 一维离散情况退化模型
设f(x)为具有A个采样值的离散输入函数, h(x) 为具有B个采样值的退化系统的冲激响 应,则经退化系统后的离散输出函数g(x)为 输入f(x)和冲激响应h(x)的卷积。即
g ( x) f ( x) h( x)
离散循环卷积是针对周期函数定义的,为了避免上述 卷积所产生的各个周期重叠,分别对 f(x) 和 h(x) 用添零 延伸的方法扩展成周期M=A+B-1的周期函数。
可以看出,H 为一个循环矩阵,即每行最后1项等于 下1行最前1项,最下1行最后1项等于第1行最前1项。 上述讨论的一维退化模型不难推广到二维情况。
2. 二维离散退化模型
如果给出A×B 大小的数字图像,以及C×D大小 的点扩散函数,则首先做成大小为M×N 的周期延拓 图像:
为避免折叠,要求M ≥ A+C-1,
H为一线性算子
g x, y
f , H [ x , y ]d d n x, y
连续退化模型
定义:
h x, , y, : H[ x , y ]
h x, , y, 称为 H 的冲激响应,它表示系统H对坐标
H (u, v) exp[C(u v )]
图像的恢复与重构ppt课件
因此,
由于f(α,β )与x,y
令h(x,α;y,β) =T[δ (x-α,y-β) ],则有: 没有关系
2
称 h(x,α;y,β) 为点扩散函数(PSF)或系统冲击响 应。多数情况下它表现为时不变的,反映在图像中为 位移不变的,则 h(x,α;y,β) 可以表示为h(x-α,y -β)
沿L方向
s 的微分
ty
s
θ
x
L
f(x,y)
X
射
其中,T=0。可以写成F(S,T)=F(S,0)
线
方
角度θ固定后,p(s,θ)的傅立叶变换=s轴上各
向
点的傅立叶变换。
43
4)、寻找f(x,y)与p(s,θ)、f(s,t) 之间的关系 由于吸收值与座标系统无关(仅差坐标变换系数),有: 对f(x,y)和f(s,t)的傅立叶变换为:
假设为空间不移变h(i, j; k, l), 则:
4
线性位移不变的图像退化模型则表示为: g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y)
f(x,y)
h(x,y)
g(x,y)
+
n(x,y)
结论:如果已知g(x,y)、 n(x,y)、 h(x,y),则
f(x,y)可以计算出来。对等式两端取傅立叶变换有:
50
7、核函数是什么样子 根据|S|= (X2+Y2)1/2,可知
|S| |S|
Y
X
|S|
X
|S|
h(s)
s
|S|
X
X
X
h(s)
h(s)
h(s)
s
s
s
51
图像复原PPT课件
几种带阻滤波器的透视图
高斯 带阻 滤波器
理想带阻滤波器 一阶巴特沃思带阻滤波器 高斯带阻滤波器
例九、用带阻滤波器消除周期噪声
加性周 近似二维 期噪声 正弦函数
噪声成分 对称亮点
被正弦噪声污染的图像 4阶
被正弦噪声污染图像的傅里叶频谱
巴特沃思带阻滤波器(白色为1) 巴特沃思带阻滤波器滤波效果
2、带通滤波器。 带通滤波器的传递函数是根据相应的带阻滤波器
mn
d
gr (s,t)
(s,t )Sxy
例四、中值滤波器对“椒盐”噪声的作用
效果好 一些噪声
用概率Pa=Pb=0.1椒盐噪声污染的图像 用3x3中值滤波器滤波的图像
微少噪声
完全滤除
用3x3进行二次中值滤波器 滤波的图像
用3x3进行三次中值滤波器 滤波的图像
多次使用中值滤波器会带来图像的模糊化
例五、最大值和最小值滤波器对“椒盐”噪声的作用
若:
H[a f1(x, y) b f2 (x, y)] a H[ f1(x, y)] b H[ f2 (x, y)]
则 H 具有加性和均匀性。
若: H[ f (x , y )] g(x , y )
则称 H 是线性、位置不变的系统函数。 相应系统的冲激相应为:
h( x,, y, ) H[ (x , y )]
本讲中图像均是基于此退化模型而言的!
二、噪声模型
噪声来源:图像的获取和传输过程中。如传感器的 工作环境和自身的质量:如CCD摄像机的光照和传感器 的温度;传输过程中受到的干扰等。
几种典型噪声:
高斯噪声: p(z)
1
e( z )2 / 2 2
2
瑞利噪声:
p(z)
基于深度学习的图像生成与图像恢复技术研究
基于深度学习的图像生成与图像恢复技术研究第一章:引言近年来,深度学习技术的广泛应用对计算机视觉领域带来了革命性的变化。
图像生成与图像恢复是深度学习在计算机视觉中的两个重要任务。
图像生成技术通过学习训练数据的分布规律,能够生成具有良好质量的新图像;而图像恢复技术则通过输入图像的部分信息,预测并恢复出完整图像。
本文将重点研究基于深度学习的图像生成与图像恢复技术。
第二章:图像生成技术2.1 传统图像生成方法传统的图像生成方法主要依赖于手工设计的特征提取器与生成器。
这些方法通常需要大量的人力和时间,且无法处理复杂的图像生成任务。
然而,基于深度学习的图像生成技术的出现,使得图像生成任务变得更加高效且质量更好。
2.2 基于深度学习的图像生成技术基于深度学习的图像生成技术主要包括生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)。
GANs通过训练生成器网络和判别器网络的博弈过程,能够生成逼真且多样化的图像。
而VAE则通过学习数据的潜在分布,生成与原始图像相似的新图像。
这些技术已经在图像生成领域取得了显著的成果。
第三章:图像恢复技术3.1 传统图像恢复方法传统的图像恢复方法主要依赖于图像插值和图像补全技术。
这些方法往往基于一些简单的假设,无法准确地恢复出丢失的细节信息。
因此,基于深度学习的图像恢复技术应运而生。
3.2 基于深度学习的图像恢复技术基于深度学习的图像恢复技术主要利用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)等结构,从输入的部分图像信息中学习并预测出完整图像。
这些技术能够更加准确地恢复出图像的丢失细节,并获得更好的视觉效果。
第四章:实验与应用4.1 实验设置本章将介绍实验所采用的数据集、模型结构和评估指标等。
4.2 图像生成实验结果通过在多个数据集上进行实验,验证基于深度学习的图像生成技术的有效性和性能优势。
4.3 图像恢复实验结果通过在多个数据集上进行实验,验证基于深度学习的图像恢复技术在不同丢失情况下的恢复效果,并与传统方法进行对比。
数字图像处理试题集2(精减版)
数字图像处理试题集2(精减版)第⼀章概述⼀.填空题1. 数字图像是⽤⼀个数字阵列来表⽰的图像。
数字阵列中的每个数字,表⽰数字图像的⼀个最⼩单位,称为__________。
5. 数字图像处理包含很多⽅⾯的研究内容。
其中,________________的⽬的是根据⼆维平⾯图像数据构造出三维物体的图像。
解答:1. 像素5. 图像重建第⼆章数字图像处理的基础⼀.填空题1. 量化可以分为均匀量化和________________两⼤类。
3. 图像因其表现⽅式的不同,可以分为连续图像和________________两⼤类。
5. 对应于不同的场景内容,⼀般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩⾊图像三类。
解答:1. ⾮均匀量化 3. 离散图像 5. ⼆值图像⼆.选择题1. ⼀幅数字图像是:( )A、⼀个观测系统。
B、⼀个有许多像素排列⽽成的实体。
C、⼀个2-D数组中的元素。
D、⼀个3-D空间的场景。
3. 图像与灰度直⽅图间的对应关系是:()A、⼀⼀对应B、多对⼀C、⼀对多D、都不对4. 下列算法中属于局部处理的是:()A、灰度线性变换B、⼆值化C、傅⽴叶变换D、中值滤波5. ⼀幅256*256的图像,若灰度级数为16,则该图像的⼤⼩是:()A、128KBB、32KBC、1MB C、2MB6. ⼀幅512*512的图像,若灰度级数为16,则该图像的⼤⼩是:()A、128KBB、32KBC、1MB C、2MB解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A三.判断题1. 可以⽤f(x,y)来表⽰⼀幅2-D数字图像。
()3. 数字图像坐标系与直⾓坐标系⼀致。
()4. 矩阵坐标系与直⾓坐标系⼀致。
()5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。
()6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质⽽⾔是由于图像的灰度级数不够多造成的。
()10. 采样是空间离散化的过程。
()解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的⽑边现象(√)第三章图像⼏何变换⼀.填空题1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。
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ge (x, y) = ∑∑fe (m,n)he (x −m, y −n) +ne (x, y)
m=0 n=0
M−1N−1
(5.12) )
y x=0, 1, 2, L, M − 1; =0, 1, 2, L, N − 1
5.1.4 图像的离散退化模型
并进一步可以将式(5.12)表示成矩阵形式: 并进一步可以将式(5.12)表示成矩阵形式:
g e ( x, y) = ∑∑ f e (m, n)he ( x − m, y − n)
m=0 n=0
M −1 N −1
x=0, 1, 2, L, M − 1;
(5.11) )
y=0, 1, 2, L, N − 1
5.1 图像的退化模型
5.1.4 图像的离散退化模型
如果把式(5.1)中的噪声项n(x,y)也离散化, 如果把式(5.1)中的噪声项n(x,y)也离散化,并周 n(x,y)也离散化 期性地延拓成M 个样本,并记为n (x,y), 期性地延拓成M×N个样本,并记为ne(x,y),则退化图像 的二维离散模型就可以表示成: 的二维离散模型就可以表示成:
并可以表示为: 并可以表示为:
g(x, y) = H[ f (x, y)] + n(x, y)
(5.1) )
5.1 图像的退化模型
5.1.3 离散退化模型 1. 一维离散退化模型
是具有A个均匀采样值的一维离散函数 设f(x)是具有 个均匀采样值的一维离散函数, 是具有 个均匀采样值的一维离散函数, h(x)为具有 个均匀采样值的系统脉冲响应, g(x) 为具有C个均匀采样值的系统脉冲响应 为具有 个均匀采样值的系统脉冲响应, 是系统的输出函数。 是系统的输出函数。 当利用卷积计算时, 当利用卷积计算时,由A个样本表示的函数与由 个样本表示的函数与由 C个样本表示的另一个函数进行卷积将得到 个样本表示的另一个函数进行卷积将得到A+C-1个 个样本表示的另一个函数进行卷积将得到 个 样本序列。 样本序列。
5.2 空间域图像的恢复
5.2.1 基于最小二乘方的代数恢复方法
5.2.1 基于最小二乘方的代数恢复方法
1.
无约束的最小二乘方恢复 由式(5.13) 由式(5.13)有: n = g − Hf
当叠加噪声n无法知道时,显然可从g Hf获得n Hf获得 当叠加噪声n无法知道时,显然可从g–Hf获得n。由 是已知的退化图像, 的估计, 于g是已知的退化图像,所以如果取 fˆ为f的估计,就可 在最小均方误差的意义下代替Hf Hf, 使 Hfˆ 在最小均方误差的意义下代替Hf,从而可把图像的 求下式的最小值: 恢复问题看作是对 fˆ 求下式的最小值:
5.1.3 离散退化模型
1.
一维离散退化模型(续4)
根据h (x)的周期性可知有 的周期性可知有h (x+M), 根据he(x)的周期性可知有he(x)=he(x+M),所以可以 将式(5.6)中的H进一步写成: (5.6)中的 将式(5.6)中的H进一步写成:
he (0) h (1) H = e M he (M −1) he (M −1) he (M − 2) L he (1) he (0) he (M −1) M he (2) H M M O L he (M − 2) he (M −3) L he (0)
(5.14)
且:
Hj =
(5.15)
5.2 空间域图像的恢复
图像恢复分类方法: 图像恢复分类方法:
按图像恢复系统的控制方式: ◆按图像恢复系统的控制方式:自动恢复方法和交互 式恢复方法; 式恢复方法; 按对图像恢复是否外加约束条件: ◆按对图像恢复是否外加约束条件:无约束恢复方法 和有约束恢复方法; 和有约束恢复方法; 按空间域处理技术和频率域处理技术: ◆按空间域处理技术和频率域处理技术:空间域恢复 方法和频率域恢复方法。 方法和频率域恢复方法。
(5.3) )
这时, (x)和 (x)均成为周期长度为 均成为周期长度为M 这时,fe(x)和he(x)均成为周期长度为M的周期性离散函 且它们两者的卷积为: 数,且它们两者的卷积为:
ge (x) = ∑fe (m)he (x −m)
m=0 M−1
) x = 0,1,LM −1 (5.4)
5.1.3 离散退化模型
n
2
2 = ( M − 1)( N − 1) en2可见,有约束的最小二乘方恢复方法只需要知道噪 声的均值和方差。 声的均值和方差。 下面先讨论有约束恢复的一般表示形式, 下面先讨论有约束恢复的一般表示形式,然后在此 基础上给出两种具体恢复方法。 基础上给出两种具体恢复方法。
J ( fˆ ) = g − H fˆ
2
(5.16) )
也即求退化后的实际图像g 的估值的模( 也即求退化后的实际图像g与退化图像 Hfˆ的估值的模(范 平方。这显然是典型的最小二乘方最佳估值问题。 数)平方。这显然是典型的最小二乘方最佳估值问题。
5.2.1 基于最小二乘方的代数恢复方法
1.
无约束的最小二乘方恢复(续1)
5.2.1 基于最小二乘方的代数恢复方法
2.
有约束的最小二乘方恢复(续1)
设对原图像施加某一线性运算 Q ,求在约束条件
g − H fˆ
2
= n
2
(5.21)
下,使
ˆ Qf
2
为最小的原图像f的最佳估计 为最小的原图像 的最佳估计 fˆ 。
这一问题实际上是求极值问题, 这一问题实际上是求极值问题,故可使用拉格朗日 乘数法来实现。 乘数法来实现。
b)空间模糊退化 (a) 非线性退化 (b)空间模糊退化 (c)旋转或平移退化 (d)随机噪声退化 常见的4 图5.1 常见的4种退化现象的物理模型示意图
5.1 图像的退化模型
5.1.2 图像退化模型的表示
图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的 运算和噪声两者联合作用的结果, 运算和噪声两者联合作用的结果,由此可得到图像 的退化模型为: 的退化模型为:
T
则可以将式(5.4)改写成矩阵表示形式: 则可以将式(5.4)改写成矩阵表示形式:
L he (−M +1) fe (0) L he (−M +2) fe (1) he (0) (5.7) ⋅ M O M M he (M −1) L he (0) fe (M −1)
5.1 图像的退化模型
进行图像恢复的基本思路就是找出使原图像退 化的因素,将图像的退化过程模型化, 化的因素,将图像的退化过程模型化,并据此采用 相反的过程对图像进行处理, 相反的过程对图像进行处理,从而尽可能地恢复出 原图像来。 原图像来。
5.1 图像的退化模型
5.1.1 常见退化现象的物理模型
he ( j, 0) he ( j, N − 1) he ( j, N − 2) L he ( j, 1) he ( j, 1) he ( j, 0) he ( j, N − 1) L he ( j, 2) L he ( j, 3) he ( j, 2) he ( j, 1) he ( j, 0) L L L L L L L L L L he ( j, N − 1) he ( j, N − 2) he ( j, N − 3) L he ( j, 0)
g = Hf + n
也即: 也即:
(5.13) )
H0 H M −1 H M −2 L H1 f e (0) ne (0) H H H n (1) L H2 f e (1) 0 M −1 1 e + ne (2) g = H2 H1 H0 L H3 ⋅ f e (2) M M M O M M M H M −1 H M −2 H M −3 L H0 f e (MN −1) ne (MN −1)
(5.8)
可以看出,矩阵H是一个循环矩阵。 可以看出,矩阵H是一个循环矩阵。
5.1.3 离散退化模型
2.
二维离散退化模型
设f(x,y)具有A×B个均匀采样值,h(x,y)具有C×D f(x,y)具有A 具有 个均匀采样值,h(x,y)具有C 具有 个均匀采样值,并把它们都周期性地延拓成M 个样本。 个均匀采样值,并把它们都周期性地延拓成M×N个样本。 即有: 即有: 0≤ x ≤ A−1 0≤ y ≤ B−1 且 f (x, y) fe (x, y) = (5.9) ) 0 A≤ x ≤ M−1 B≤ y ≤ N−1 且
式(5.19)说明:当已知 H 时,便可由g求出估f的 便可由g求出估f 5.19)说明: fˆ 。
5.2.1 基于最小二乘方的代数恢复方法
2.
有约束的最小二乘方恢复
有约束的最小二乘方恢复方法需要知道噪声的模平
2 可以证明, 2 方 n ,可以证明, n 能用噪声的均值 e n 和方差 σ
n
表示为: 表示为:
对上式中原图像f 求偏导数,也即令: 对上式中原图像f的估值 fˆ 求偏导数,也即令:
ˆ ∂ J( f ) ∂ ˆ = ( g − Hf ˆ ˆ ∂f ∂f
2
ˆ ) = −2 H T ( g − Hf ) = 0
∴
ˆ H T g = H T Hf
(5.17)
给上式两端同乘以 (HT H)−1 得:
ˆ (H T H ) −1 H T g = (H T H ) −1 ⋅ (H T H ) ⋅ f
5.1.3 离散退化模型
1.
一维离散退化模型(续1)
由于离散卷积和离散傅里叶变换均是针对周期函数 定义的, 定义的,为了避免离散卷积的周期性序列之间发生相互 重叠现象,必须对函数 f (x) 和 h(x) 进行周期性延拓,并 M=A+C- 则有: 取M=A+C-1,则有: