图像复原基本方法的研究毕业设计

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图像复原实验

数字图像处理实验报告1 - 图像复原学生姓名：学号：实验时间：地点：指导教师:一、实验目的运用理论知识，在MA TLAB环境下对图像复原技术进行实验验证，学习算法实现的科学方法，增强对算法及其效果的感性认识。

（1）对图像进行复原处理。

调用MA TLAB中的图像复原函数，编写MA TLAB程序，实现对图像的复原。

（2）C++编程，利用双线性插值将照片放大。

二、实验内容要求：以下实验采用学生本人的照片作为处理对象。

（1）利用MA TLAB做图像复原实验。

实验方法和步骤如下：选择一幅完好的照片，进行退化处理，然后对退化后的图像进行复原，并对不同参数的复原结果进行比较。

（2）用VC++编写程序，采用邻近差值和双线性插值两种方法，将图像放大到原来的1.5倍, 并存储为res0.yuv 和res1.yuv。

三、实验结果（1）①先对图像进行模糊处理，用matlab中fspecial函数产生motion滤波器，然后对灰度图像进行滤波即可得到。

再用deconvwnr函数对图像进行维纳滤波可的如下结果（程序代码详见附录1.1）：由此可见滤波效果并不是很明显，其中一个原因就是要取合适的len、theta参数是很困难的，所以导致模糊效果不是很好。

②先对图像进行模糊处理，用matlab中fspecial函数产生motion滤波器，然后对灰度图像进行滤波即可得到。

在对图像加高斯噪声，用imnoise函数。

再用deconvwnr函数对图像进行维纳滤波可见不同参数情况下的滤波情况如下（程序代码详见附录1.2）：由此可见，平滑滤波不一定总是能带来很好的效果，如果图像过于模糊，平滑滤波就会导致图像过于平滑，就会使得图像高频分量也就是边缘轮廓十分的不明显。

③先对图像进行模糊处理，用matlab中fspecial函数产生motion滤波器，然后对灰度图像进行滤波即可得到。

在对图像加高斯噪声，用imnoise函数。

再用deconvblind函数对图像进行盲滤波可见不同参数情况下的滤波情况如下（程序代码详见附录1.3）：（2）采用双线性插值法对所给图像实现长和宽分别1.5倍的放大。

数字图像处理图像复原算法论文

数字图像处理课程论文图像复原算法研究学院：信息科学与工程学院专业：通信工程姓名：学号：任课教师：2017年5月摘要数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理的前提。

图像在获取、上传、保存的过程中不可避免地引起图像退化和图像质量的下降，图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌。

本论文主要研究引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。

本文首先对测试图像进行模糊及加噪处理，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，并比较它们的处理效果。

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。

发现维纳滤波较约束最小二乘法滤波效果要好，这是因为前者利用了原图像的统计信息，采用了真实的PSF函数来恢复。

无论何种算法，它们都要依据获取的相关信息才能有效地实施，算法利用的信息越多，信息的准确性越高，复原图像的质量也就越高。

关键词:图像复原;逆滤波;维纳滤波;有约束的最小二乘方滤波一、引言MATLAB 语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。

它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。

MathWorks 公司针对不同领域的应用，推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融、样条、通信等30 多个具有专门功能的工具箱，这些工具箱是由该领域内的学术水平较高的专家编写的，无需用户自己编写所用的专业基础程序，可直接对工具箱进行运用。

同时，工具箱内的函数源程序也是开放性的，多为M 文件，用户可以查看这些文件的代码并进行更改，MALAB 支持用户对其函数进行二次开发，用户的应用程序也可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。

图像复原基本方法的研究毕业设计

毕业设计说明书(论文)作者: 学号：系：专业:题目: 图像复原基本方法的研究指导者：(姓名) (专业技术职务)评阅者：(姓名) (专业技术职务)2012 年 5 月毕业设计（论文）评语毕业设计说明书（论文）中文摘要毕业设计说明书（论文）外文摘要目次1 绪论 (1)1.1 图像复原的来源和发展 (1)1.2 图像复原的基本思想 (2)1.3图像复原的应用 (2)1.4 图像复原方法的分类 (2)1.5 图像复原的主要方法 (2)1.6 本课题研究的内容 (3)2 图像复原方法概述 (4)2.1 图像复原的核心理论 (4)2.2 图像质量的客观评价 (7)2.3 Matlab在图像复原中的应用 (7)2.4 本章小结 (9)3 几种较经典的复原方法介绍 (10)3.1 维纳滤波 (10)3.2 正则滤波法 (11)3.3 Lucy-Richardson算法 (11)3.4 盲去卷积 (12)3.5 本章小结 (12)4 Matlab仿真 (13)4.1 维纳滤波和正则滤波的仿真 (13)4.2 LR算法和盲去卷积的仿真 (16)4.3 常用图像复原方法的比较 (21)4.4 本章小结 (21)5 盲去卷积 (23)5.1 盲去卷积的设计思想及流程图 (23)5.2 盲去卷积对灰度噪声图像的复原仿真 (23)5.3 盲去卷积对彩色噪声图像的复原仿真 (25)5.4 本章小结 (27)结论 (28)致谢 ................................................... 错误!未定义书签。

参考文献 .. (29)1 绪论复原的目的是在预定义的意义上改善给定的图像。

复原通过使用退化现象的先验知识试图重建或恢复一幅退化的图像。

因此，复原技术趋向于将退化模型化并用相反的处理来恢复原图像。

1．1 图像复原的来源和发展在获取图像的过程中，由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的的非线性畸变、记录介质的非线性、成像过程的相对运动、环境随机噪声等影响，会使观测图像和真实图像之间不可避免的存在偏差和失真。

图像复原研究报告

图像复原研究报告为了抑制退化而利用有关退化性质知识的预处理方法为图像复原。

多数图像复原方法是基于整幅图像上的全局性卷积法。

图像的退化可能有多种原因：光学透镜的残次、光电传感器的非线性、胶片材料的颗粒度、物体与摄像机间的相对运动、不当的焦距、遥感或天文中大气的扰动、照片的扫描等等。

图像复原的目标是从退化图像中重构出原始图像。

图像复原的一般过程为:弄清退化原因→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。

可见，图像复原主要取决于对图像退化过程的先验知识所掌握的精确程度。

图像复原途径一般有 2 种，第一种是添加图像先验知识，如逆滤波，维纳滤波等；第二种是通过求解过程加入约束，如最小二乘法复原、最大熵复原，还有综合2 种方式，如盲滤波复原。

而根据复原域的不同，图像复原又可以分为频率域复原和空间域复原两大类。

顾名思义，基于频率域的主要针对频率滤波操作，而基于空间域的图像复原法则主要是对图像进行空间滤波。

其中典型的频率域方法有逆滤波、维纳滤波及约束最小二乘方滤波算法等，而空间域方法则有Richardson-Lucy 算法、盲去卷滤波等。

本文将介绍逆滤波、维纳滤波和半盲去卷积复原三种复原方法及其算法的实现。

1.图像复原方法及原理1.1逆滤波复原在六十年代中期，逆滤波（去卷积）开始被广泛地应用于数字图像复原。

Nathan用二维去卷积方法来处理由漫游者、探索者等外星探索发射得到的图像。

由于和噪声相比，信号的频谱随着频率升高下降较快，因此高频部分主要是噪声。

Nathan采用的是限定逆滤波传递函数最大值的方法。

在同一时期，Harris采用PSF的解析模型对望远镜图像总由于大气扰动造成的模糊进行了逆滤波处理，Mcglamery则采用由实验确定的PSF来对大气扰动图像进行逆滤波。

从此以后，逆滤波就成了模糊图像复原的一种标准技术。

数字图像处理实验三：图像的复原

南京工程学院通信工程学院实验报告课程名称数字图像处理C实验项目名称实验三图像的复原实验班级算通111 学生姓名夏婷学号 208110408 实验时间 2014年5月5日实验地点信息楼C322实验成绩评定指导教师签名年月日实验三、图像的恢复一、实验类型：验证性实验二、实验目的1. 掌握退化模型的建立方法。

2. 掌握图像恢复的基本原理。

三、实验设备：安装有MATLAB 软件的计算机四、实验原理一幅退化的图像可以近似地用方程g=Hf+n 表示，其中g 为图像，H为变形算子，又称为点扩散函数（PSF ），f 为原始的真实图像，n 为附加噪声，它在图像捕获过程中产生并且使图像质量变坏。

其中，PSF 是一个很重要的因素，它的值直接影响到恢复后图像的质量。

I=imread(‘peppers.png’);I=I(60+[1:256],222+[1:256],:);figure;imshow(I);LEN=31;THETA=11;PSF=fspecial(‘motion’,LEN,THETA);Blurred=imfilter(I,PSF,’circular’,’conv’);figure;imshow(Blurred);MATLAB 工具箱中有4 个图像恢复函数，如表3-1 所示。

这4 个函数都以一个PSF 和模糊图像作为主要变量。

deconvwnr 函数使用维纳滤波对图像恢复，求取最小二乘解，deconvreg 函数实现约束去卷积，求取有约束的最小二乘解，可以设置对输出图像的约束。

deconvlucy 函数实现了一个加速衰减的Lucy-Richardson 算法。

该函数采用优化技术和泊松统计量进行多次迭代。

使用该函数，不需要提供有关模糊图像中附加噪声的信息。

deconvblind 函数使用的是盲去卷积算法，它在不知道PSF 的情况下进行恢复。

调用deconvblind 函数时，将PSF 的初值作为一个变量进行传递。

基于图像修复技术的图像复原方法研究

基于图像修复技术的图像复原方法研究图像修复技术是一种通过计算机算法再现图像细节的技术。

它既能够填补空缺像素，修复损坏和损坏的图像，又能逆转图像的退化和稳定效果。

在科学计算、数字图像处理、电子显微技术、考古学和有机固体物理等领域，图像修复技术有着广泛的应用。

本文将介绍关于这一技术的最新发展、精确方法和争议。

一、图像修复技术的主要研究方法图像修复技术主要通过“插值”、“双边滤波”等方法进行处理。

其中，插值是一种通过填补缺失像素的方法。

插值技术分为“相似性插值”和“简单插值”两种类型。

以“相似性插值”为例，它是一种通过不对称滤波（asymmetric filtering）构建新的类似于缺失像素的图像块的方法。

与之不同，简单插值基于图像块之间的几何关系填充空缺。

在这种情况下，每个像素点都被视为一个图像块，通过块之间的相似度来插值产生一个新的块。

通常，使用这种方法可以产生更好的视觉效果。

双边滤波（Bilateral filtering）技术是另一种常用的图像修复技术。

与实数值滤波（kernel）不同，它是一种通过距离和颜色属性来滤波的卷积方法。

这种方法的优点是它可以在处理过程中保持边缘，因此特别有效地修复纹理和背景。

二、基于深度学习的图像修复技术在图像修复技术的最新发展中，深度学习已经成为了一个重要的研究领域。

与传统的方法相比，基于深度学习的图像修复技术在处理高分辨率图像和计算速度上有了明显的提升。

它通过对神经网络进行端到端训练，实现对图像的逐渐修复，最终达到产生清晰图像的效果。

与传统的基于插值和双边滤波的图像修复方法不同，基于深度学习的技术利用大量的现有数据集进行训练，从而可以更好地重建那些目前没有被训练的复杂和多样性形态的图像。

在这个过程中，使用了深度端到端的神经网络，其中包括各种不同的神经元，如全卷积、递归和深生成模型等等。

三、基于深度学习的图像复原方法的争议虽然基于深度学习的图像修复技术在图像复原方面取得了成功，但它也引发了一些争议。

图像复原研究报告

图像复原研究报告1 引言1.1 研究背景及意义随着科技的飞速发展，数字图像在各个领域得到了广泛应用，如医学成像、卫星遥感、安全监控等。

然而，在图像的获取、传输和存储过程中，往往受到各种噪声和模糊的影响，导致图像质量下降。

图像复原技术旨在从退化的图像中恢复出原始图像，对于提高图像质量、挖掘图像潜在信息具有重要意义。

近年来，图像复原技术在计算机视觉、模式识别等领域取得了显著成果，但仍面临许多挑战，如噪声类型多样、图像退化过程复杂等。

因此，研究图像复原技术不仅有助于解决实际问题，还具有很强的理论价值。

1.2 图像复原技术发展概况图像复原技术起源于20世纪50年代，经历了从线性到非线性、从全局到局部的演变过程。

早期的研究主要集中在逆滤波、维纳滤波等经典算法。

随着计算机硬件和算法的发展，图像复原技术逐渐向多尺度和多通道方向发展。

近年来，深度学习技术在图像复原领域取得了重大突破，如基于卷积神经网络的图像去噪、超分辨率等算法。

这些方法在许多国际权威评测中取得了优异的性能，为图像复原技术的研究和应用带来了新的机遇。

1.3 研究内容与组织结构本文主要研究以下内容：1.分析图像退化与复原的基本理论，包括图像退化模型和图像复原方法分类；2.对常见图像复原算法进行详细分析，如逆滤波、维纳滤波和非局部均值滤波等；3.探讨深度学习在图像复原中的应用，包括基于卷积神经网络的图像复原和基于生成对抗网络的图像复原；4.评估图像复原算法的性能，通过实验对比分析不同算法的优缺点；5.总结本文研究成果，并对未来研究方向进行展望。

本文的组织结构如下：1.引言：介绍研究背景、意义和发展概况；2.图像退化与复原基本理论：分析图像退化模型和图像复原方法分类；3.常见图像复原算法分析：详细分析逆滤波、维纳滤波和非局部均值滤波等算法；4.深度学习在图像复原中的应用：探讨基于卷积神经网络和生成对抗网络的图像复原方法；5.图像复原算法性能评估：评估不同算法的性能，并进行实验对比分析；6.结论与展望：总结本文研究成果，并对未来研究方向进行展望。

图像复原实验报告

图像复原实验报告班级：电信0802姓名：卞正元学号：081201202完成日期：2011.5.30目录目录一.实验目的二.实验主要仪器设备三.实验原理四.实验内容五.实验步骤六.实验参考文献一.实验目的（1）了解图像复原的原理（2）掌握常用图像复原方法二.实验主要仪器（1）微型计算机：Inter Pentium及更高。

（2）M ATLAB软件（含Image Processing Toolbox）。

三.实验原理１）图像复原的定义图像复原也称图象恢复，是图象处理中的一大类技术。

所谓图像复原，是指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）这些退化包括由光学系统、运动等等造成图像的模糊，以及源自电路和光度学因素的噪声。

图像复原的目标是对退化的图像进行处理，使它趋向于复原成没有退化的理想图像。

2）了解不同条件下的图像退化成因和处理的方法a. 图象退化指由场景得到的图像没能完全地反映场景的真实内容，产生了失真等问题。

其原因是多方面的。

如：透镜象差/色差聚焦不准（失焦，限制了图像锐度）模糊（限制频谱宽度）噪声（是一个统计过程）抖动（机械、电子）b.图象退化举例如图所示是两个图象退化的例子。

c.图象退化模型概述图像复原处理的关键问题在于建立退化模型。

在用数学方法描述图像时，它的最普遍的数学表达式为t),z,y,f(x,=I λ这样一个表达式可以代表一幅活动的、彩色的立体图像。

当研究的是静止的、单色的、平面的图像时，则其数学表达式就简化为y)f(x,=I基于这样的数学表达式，可建立如图2所示的退化模型。

由图2的模型可见，一幅纯净的图像),(y x f 是由于通过了一个系统H 及加性噪声),(y x n 而使其退化为一幅图像),(y x g 的。

g(x,y)n(x,y)图像复原可以看成是一个估计过程。

如果已经给出了退化图像),(y x g 并估计出系统参数H ，从而可近似地恢复),(y x f 。

这里，),(y x n 是一种统计性质的噪声信息。

图像处理中的图像复原与修复技术研究

图像处理中的图像复原与修复技术研究第一章：引言随着科技的不断发展，数字图像处理技术也变得越来越流行。

图像处理技术已经成为现代数字技术的重要组成部分。

其中，复原和修复技术是图像处理工程中的重要分支，被广泛应用于图像处理、电视、远程通信、医学成像等领域。

图像复原和修复技术的目标是通过各种算法和方法来还原或修复被噪声、失误、缺失或其他因素影响的图像。

这项技术的主要任务是重建一张尽可能接近原始图像的新图像，而不是仅仅对原图像进行简单的重复或再现。

在本文中，我们将深入探讨图像复原和修复技术的不同方法，同时评估这些方法在实践中的性能和各自的优点和不足。

第二章：图像复原技术图像复原的目标是通过去除长期积累的噪声，来恢复图像的质量和细节。

从技术上来讲，图像复原是一种泛化到信号和图像的过程，它通过消除噪声和朦胧，使得原始图像的信号增加。

2.1 基于数学模型的图像复原基于数学模型的图像复原技术是通过使用数学算法来恢复图像质量和细节的。

该方法通过将噪声和信号分析为数学模型，并针对这些模型设计复原算法来去除图像中的噪声。

这些复原算法可以分为线性和非线性方法。

线性方法是一种通过在频率域进行连续滤波来实现的复原方法。

该方法通过将图像转换为频率域，来通过频率过滤器去除噪声。

非线性方法则是通过其他方法，如小波分析、Markov随机场等，来去除图像噪声。

2.2 基于统计学的图像复原基于统计学的图像复原技术主要是建立在从噪声和信号的总体中提取出来的统计特征上。

该方法将信号看作是随机变量，并根据随机变量的概率分布来进行图像复原。

基于统计学的图像复原方法包括了著名的贝叶斯估计等方法。

这些方法能够平滑信号，从而消除噪声，同时保留原图像的细节和特征。

这些方法被广泛应用于医学成像、水下成像和遥感等领域。

第三章：图像修复技术图像的修复旨在通过自动或半自动方法，对图像中的缺陷和损伤进行修复。

这些缺陷可能包括噪声、裂缝、划痕、污渍以及其他破损或失真的情况。

图像恢复与复原算法研究

图像恢复与复原算法研究图像恢复与复原算法研究摘要：随着数字图像处理技术的发展，图像恢复与复原算法逐渐成为研究的热点。

尤其是在图像去噪、图像重建以及图像修复等领域，图像恢复与复原算法起到了重要的作用。

本论文主要详细介绍了图像恢复与复原算法的研究进展和应用现状，以及相关技术的原理和方法。

同时，还对一些经典的图像恢复与复原算法进行了实验分析和比较，并针对其不足之处提出了改进和优化的方案。

关键词：图像恢复，复原算法，去噪，重建，修复一、引言图像是人们记录和表达信息的一种重要形式，广泛应用于各个领域。

然而，在图像获取和传输过程中，由于多种原因会引发图像数据的损坏，导致图像质量下降。

因此，图像恢复与复原算法的研究对于提高图像质量、还原原始信息具有重要意义。

二、图像恢复与复原算法的研究进展和应用现状2.1 图像去噪算法的研究进展图像去噪是图像恢复与复原算法中的关键问题之一。

多年来，许多学者提出了各种各样的图像去噪算法。

最常用的是基于小波变换的去噪方法，其原理是将图像分解成不同尺度的子带，并根据子带的系数进行去噪处理。

此外，还有基于聚类分析、基于变分方法以及基于稀疏表示等方法。

这些算法都在一定程度上提高了图像的清晰度和信噪比。

2.2 图像重建算法的研究进展图像重建是指根据有限的观测数据恢复原始图像的过程。

常见的图像重建方法包括最小二乘法、极大似然法、正则化方法等。

这些方法通常需要对图像进行模型假设，通过求解最优化问题来获得图像的最佳估计值。

此外，还有基于字典学习、基于压缩感知理论以及基于深度学习等方法。

这些方法在图像重建领域取得了较好的效果。

2.3 图像修复算法的研究进展图像修复是指对被破坏的图像进行恢复或者修复处理的过程。

常见的图像修复方法包括基于偏微分方程、基于全变分、基于统计模型以及基于纹理合成等方法。

这些方法可以根据图像的特点选择合适的修复策略，并实现图像的局部或者全局修复。

同时，还有基于图像插值、基于边缘保持以及基于深度学习等方法。

研究报告图像恢复（matlab）

实验5、图像复原系别：,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,专业班级：,姓名：,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,学号：实验日期：,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,实验报告日期：,一、实验目的1、熟悉几种在实际应用中比较重要的图像复原技术，学会用MA TLAB复原函数对退化图像进行复原处理。

二、实验原理图像在形成、传输和记录的过程中，由于受多种原因的影响，图像的质量会有下降，典型表现为图像模糊、失真、有噪声等。

这一降质的过程称为图像的退化。

而图像复原试图利用退化现象的某种先验知识（即退化模型），把已经退化了得图像加以重建和复原。

其目的就是尽可能地减少或去除在获取图像过程中发生的图像质量的下降（退化），恢复被退化图像的本来面目。

三、实验内容：1、读入一副图像，加入运动模糊和椒盐噪声；2、用维纳滤波复原函数deconvwnr对模糊图像进行复原重建。

四、实验指导：%读入、显示原图像I,=,im2double(imread('cameraman.tif'));,imshow(I);,title('Original,Image,(courtesy,of,MIT)');%模拟运动模糊LEN,=,21;,THETA,=,11;,PSF,=,fspecial('motion',,LEN,,THETA);,blurred,=,imfilter(I,,PSF,,'conv',,'circular');,figure,,imshow(blurred)%模拟加性噪声,noise_mean,=,0;,noise_var,=,0.0001;,blurred_noisy,=,imnoise(blurred,,'gaussian',noise_mean,,noise_var);,figure,,imshow(blurred_noisy),title('Simulate,Blur,and,Noise'),%尝试恢复假设没有噪声,estimated_nsr,=,0;,wnr2,=,deconvwnr(blurred_noisy,,PSF,,estimated_nsr);,figure,,imshow(wnr2),title('Restoration,of,Blurred,,Noisy,Image,Using,NSR,=,0'),%尝试恢复对噪声对信号功率比进行更好的估计estimated_nsr,=,noise_var,/,var(I(:));,wnr3,=,deconvwnr(blurred_noisy,,PSF,,estimated_nsr);, figure,,imshow(wnr3),title('Restoration,of,Blurred,,Noisy,Image,Using,Estimated,NSR');,五、实验报告内容1、实验中用到源程序代码；clear%读入、显示原图像I,=,im2double(imread('l.tiff'));,imshow(I);,title('Original,Image,(courtesy,of,MIT)');%模拟运动模糊LEN,=,21;,THETA,=,11;,PSF,=,fspecial('motion',,LEN,,THETA);,blurred,=,imfilter(I,,PSF,,'conv',,'circular');,figure,,imshow(blurred)%模拟加性噪声,noise_mean,=,0;,noise_var,=,0.0001;,blurred_noisy,=,imnoise(blurred,,'gaussian',noise_mean,,noise_var);, figure,,imshow(blurred_noisy),title('Simulate,Blur,and,Noise'),%尝试恢复假设没有噪声,estimated_nsr,=,0;,wnr2,=,deconvwnr(blurred_noisy,,PSF,,estimated_nsr);, figure,,imshow(wnr2),title('Restoration,of,Blurred,,Noisy,Image,Using,NSR,=,0'),%尝试恢复对噪声对信号功率比进行更好的估计estimated_nsr,=,noise_var,/,var(I(:));,wnr3,=,deconvwnr(blurred_noisy,,PSF,,estimated_nsr);, figure,,imshow(wnr3),title('Restoration,of,Blurred,,Noisy,Image,Using,Estimated,NSR');,2、提交实验的原始图像和结果图像。

图像处理中的图像复原算法研究与应用

图像处理中的图像复原算法研究与应用图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要分支，它涉及到对图像进行处理、分析和改进的技术和方法。

而图像复原算法作为图像处理的一个关键环节，具有广泛的应用前景。

本文将围绕图像复原算法的研究与应用展开讨论，探索其原理、方法和实际应用。

一、图像复原算法的原理和方法图像复原算法的目标是通过对图像进行处理，消除或减少由于成像系统、传感器、传输等因素引起的噪声、失真和模糊等问题，使图像恢复到原本的清晰度和真实性。

常见的图像复原算法包括降噪、去模糊、超分辨率重建等。

1. 降噪算法降噪算法是图像复原中最常用的一种方法。

它的目标是通过对图像中的噪声进行估计和消除，使图像恢复到原本的清晰度。

常见的降噪算法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些算法基于对图像像素周围邻域的统计分析，通过对邻域像素进行平均、中值或加权平均等操作，达到降低噪声的效果。

2. 去模糊算法去模糊算法是一种针对图像模糊问题的处理方法。

图像模糊通常是由于成像系统的限制、物体运动或摄像机晃动等原因引起的。

为了恢复图像的清晰度，去模糊算法通过对图像进行反卷积或模型估计等操作，尝试还原图像的细节和边缘。

3. 超分辨率重建算法超分辨率重建算法是一种通过利用图像中的信息，提高图像的分辨率的方法。

它的原理是通过对低分辨率图像进行插值、边缘增强或图像生成等操作，生成高分辨率图像。

这种算法对于图像放大、图像增强等应用具有重要意义。

二、图像复原算法的应用领域图像复原算法在许多领域都有广泛的应用，如医学影像、远程 sensing、安防监控等。

以下以医学影像为例，介绍图像复原算法的应用。

医学影像是医学诊断和研究中的重要工具，图像复原算法在医学影像中的应用可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。

例如，在核磁共振成像中，由于成像过程中的噪声和运动造成的图像模糊，图像复原算法可以对图像进行去噪和去模糊处理，提高图像的清晰度和质量，从而更好地观察和分析病灶。

基于图像复原的课程设计

基于图像复原的课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解图像复原的基本概念，掌握其在数字图像处理中的应用。

2. 学生能够描述和比较不同图像复原算法的原理及优缺点。

3. 学生能够运用数学工具，对图像退化过程进行建模，并掌握相应的逆处理方法。

技能目标：1. 学生能够运用图像处理软件或编程语言实现简单的图像复原操作。

2. 学生通过实际案例分析和动手实践，提高问题解决能力和创新实践能力。

3. 学生能够通过小组合作，进行有效的沟通与协作，共同完成图像复原项目。

情感态度价值观目标：1. 学生通过学习图像复原技术，培养对图像科学的兴趣和热爱。

2. 学生在实践过程中，体验科学探究的乐趣，增强自信心和自主学习能力。

3. 学生能够认识到图像复原在现实生活中的应用价值，提高社会责任感和创新意识。

课程性质分析：本课程属于数字图像处理领域，旨在帮助学生掌握图像复原技术的基本原理和方法，提高实际问题解决能力。

学生特点分析：学生为高年级本科生，具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，求知欲强，喜欢实践操作。

教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力。

2. 案例教学，激发学生兴趣，提高学生的问题解决能力。

3. 小组合作，培养学生团队协作能力和沟通能力。

二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 图像复原基本概念：介绍图像退化、图像复原的定义及其在数字图像处理中的应用。

2. 图像退化模型：讲解线性、非线性退化模型的建立及求解方法。

3. 常用图像复原算法：- 逆滤波法：介绍原理、适用条件及其优缺点。

- 维纳滤波法：阐述其基本原理、实现步骤及应用场景。

- 稀疏表示法：讲解稀疏表示的基本概念及其在图像复原中的应用。

4. 图像复原性能评价指标：介绍峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等评价指标。

5. 实践操作：- 图像复原软件应用：使用MATLAB、OpenCV等软件进行图像复原操作。

图像复原技术研究

图像复原技术研究随着数字技术的不断进步和发展，图像复原技术也在不断改进和提高。

图像复原是一项非常重要的技术，能够帮助人们恢复损坏的图像、增强不完美的图像，并使得图像更好地呈现出来。

本文将探讨图像复原技术的研究现状、方法和应用前景。

1. 图像复原技术的研究现状图像复原技术包括图像去噪、图像修复、图像增强和图像推理四个方面。

在过去的几十年中，图像复原技术已经有了很大的进步，尤其是在深度学习等领域的不断涌现，使得图像复原技术得到了更快、更准确和更自动化的发展。

传统的图像复原技术采用的是基于数学的方法，如小波变换、傅里叶变换等，这种方法可以去噪，但是不能恢复丢失的细节。

近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的图像复原技术开始受到更多关注。

深度学习的主要思想是模仿人脑神经元之间的连接方式，构建模型进行学习，从而使计算机能够自主分辨图像中的细节，达到更好的复原效果。

当前，基于深度学习的图像复原技术已经成为该领域的主流研究方向。

2. 图像复原技术的方法基于深度学习的图像复原技术主要包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等方法，这些方法在复原不同类型的图像中，会有不同的应用。

（1）卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是图像复原技术中应用较为广泛的一种方法，CNN能够对图像内的特征进行自学习和提取，并能够保留和恢复原图像的细节。

目前，基于CNN的图像复原方法有FastPhotoStyle、Super-Resolution、Deep Photo Enhancer和DeepRemaster等。

（2）生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是基于神经网络的一种无监督学习方法。

GAN由一个生成网络和一个判别网络组成。

生成网络是生成器，判别网络是判别器。

生成器生成一个伪造的图像，判别器将其与真实图像进行比较，判断其真实性。

这两个网络之间的训练过程是类似于博弈的，互相博弈，不断改进，最终让生成器生成的图像与真实图像越来越接近。

图像复原研究报告

图像复原研究报告在当今的数字时代，图像作为信息传递的重要载体，其质量的优劣直接影响着我们对信息的获取和理解。

然而，由于各种因素的影响，图像在获取、传输和存储过程中往往会出现失真、模糊、噪声等问题，这就需要图像复原技术来对其进行修复和改善。

图像复原的目的是根据退化图像的特征和相关先验知识，尽可能地恢复出原始的清晰图像。

要理解图像复原，首先需要了解图像退化的原因。

常见的图像退化因素包括光学系统的像差、成像设备与物体的相对运动、大气湍流、传感器噪声、压缩失真等。

这些因素会导致图像的清晰度下降、细节丢失、色彩偏差等问题。

为了实现图像复原，研究人员提出了多种方法和技术。

其中，基于滤波的方法是较为常见的一类。

例如，均值滤波通过计算邻域像素的平均值来平滑图像，但它在去除噪声的同时也会模糊图像的边缘。

中值滤波则通过选取邻域像素的中值来替代中心像素值，对于椒盐噪声有较好的去除效果，同时能较好地保留边缘信息。

还有一种基于逆滤波的方法。

逆滤波的基本思想是根据图像退化的数学模型，通过对退化图像进行反卷积操作来恢复原始图像。

然而，在实际应用中，由于噪声的存在以及退化函数的不确定性，逆滤波往往效果不佳，甚至可能导致图像的进一步恶化。

除了上述传统方法，近年来基于模型的图像复原技术也取得了显著进展。

例如，全变分（Total Variation，TV）模型通过最小化图像的总变分来达到去噪和保持边缘的目的。

这种方法在处理具有平滑区域和锐利边缘的图像时表现出色。

另外，深度学习在图像复原领域也展现出了强大的能力。

深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）能够自动学习图像的特征和模式，从而有效地恢复出清晰的图像。

例如，一些基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的图像复原方法，通过生成器和判别器的对抗训练，能够生成逼真的复原图像。

在实际应用中，图像复原技术有着广泛的用途。

图像复原课程设计报告

图像复原课程设计报告一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握图像复原的基本理论、方法和应用，培养学生运用图像处理技术解决实际问题的能力。

具体目标如下：1.知识目标：（1）理解图像复原的基本概念和原理；（2）掌握图像复原的主要方法和算法；（3）了解图像复原技术在实际应用中的重要性。

2.技能目标：（1）能够运用图像复原算法对给定的图像进行处理；（2）能够分析图像复原处理的结果，并对处理效果进行评价；（3）能够结合实际问题，设计合适的图像复原方案。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对图像处理技术的兴趣和热情；（2）使学生认识到图像复原技术在现代社会中的广泛应用和重要性；（3）培养学生运用技术解决实际问题的责任感。

二、教学内容根据教学目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像复原的基本概念和原理：图像退化模型、图像复原的目的和意义。

2.图像复原的主要方法和算法：均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。

3.图像复原技术的应用：图像去噪、图像去模糊、图像增强等。

4.实际案例分析：分析典型的图像复原应用案例，如卫星图像复原、医学图像处理等。

三、教学方法为了实现教学目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：讲解图像复原的基本概念、原理和主要方法。

2.案例分析法：分析典型的图像复原应用案例，使学生更好地理解图像复原技术的实际应用。

3.实验法：安排适量的实验课，让学生动手实践，培养实际操作能力。

4.讨论法：学生进行课堂讨论，激发学生的思考，提高学生的表达能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将准备以下教学资源：1.教材：《数字图像处理》。

2.参考书：《数字图像处理教程》、《图像复原与重建》。

3.多媒体资料：教学PPT、相关视频教程。

4.实验设备：计算机、图像处理软件（如MATLAB）、实验器材等。

五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用以下评估方式：1.平时表现：通过课堂参与、提问、讨论等方式评估学生的学习态度和积极性。

基于图像复原的课程设计

基于图像复原的课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解图像复原的基本概念，掌握其在数字图像处理中的应用。

2. 学生能掌握图像复原的主要方法，如逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘法等。

3. 学生能了解图像复原中涉及到的噪声类型及其对图像质量的影响。

技能目标：1. 学生能够运用所学知识，对给定图像进行复原处理，提高图像质量。

2. 学生能够使用相关软件或编程工具，实现图像复原算法，并分析其效果。

3. 学生能够通过实际操作，掌握图像复原过程中参数调整的方法和技巧。

情感态度价值观目标：1. 学生能够培养对图像处理技术的兴趣，激发学习热情，提高自主学习的积极性。

2. 学生能够树立正确的价值观，认识到图像复原技术在现实生活中的应用价值。

3. 学生能够培养团队协作精神，通过分组讨论和实验，共同解决问题，提高沟通能力。

课程性质：本课程为信息技术学科选修课程，旨在让学生了解并掌握图像复原技术的基本原理和应用。

学生特点：学生为八年级学生，具备一定的信息技术基础，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习图像复原技术。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，通过案例分析和实际操作，使学生掌握图像复原技术的基本方法和应用。

在教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导，确保课程目标的实现。

二、教学内容本课程教学内容主要包括以下三个方面：1. 图像复原基本概念- 图像退化与复原- 噪声类型及其影响- 图像复原的评价指标2. 图像复原方法- 逆滤波- 维纳滤波- 约束最小二乘法- 非局部均值滤波3. 实践操作与案例分析- 图像复原软件应用- 编程实现图像复原算法- 分析复原效果，调整参数教学大纲安排如下：第一课时：图像复原基本概念及评价指标第二课时：逆滤波和维纳滤波方法第三课时：约束最小二乘法和非局部均值滤波第四课时：实践操作与案例分析教材章节关联：本课程教学内容与教材《数字图像处理》中第四章“图像复原与重建”相关联，涵盖了该章节的核心内容。

gui图像复原课程设计

gui图像复原课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握GUI图像复原的基本原理和方法。

2. 使学生了解图像退化原因及其对应的复原技术。

3. 帮助学生理解图像复原过程中的参数调整及其对结果的影响。

技能目标：1. 培养学生运用所学知识对图像进行有效复原的能力。

2. 让学生熟练操作图像处理软件，进行图像复原操作。

3. 提高学生分析图像问题、提出解决方案并进行实际操作的能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像复原技术的兴趣，激发其探索精神。

2. 引导学生认识到图像复原在现实生活中的应用价值，提高其学习积极性。

3. 培养学生具备良好的团队合作精神，学会在团队中分享与交流。

课程性质分析：本课程为计算机科学与技术领域的一门应用性课程，旨在让学生掌握图像复原技术的基本原理和方法，提高其解决实际问题的能力。

学生特点分析：学生处于高中年级，具有一定的计算机基础和图像处理知识，但可能对图像复原技术了解有限。

学生对新鲜事物充满好奇心，喜欢动手实践。

教学要求：1. 结合实际案例，讲解图像复原的基本原理和方法。

2. 采用任务驱动法，让学生在实践中掌握图像复原技术。

3. 注重培养学生的团队协作能力和创新精神。

4. 强化过程评价，关注学生的学习成果和情感态度。

二、教学内容1. 图像复原概述- 图像退化原因及分类- 图像复原的基本概念与分类- 常用图像复原评价标准2. 噪声分析与去除- 噪声类型及其特点- 噪声模型与噪声评估- 常用去噪算法：均值滤波、中值滤波、小波去噪等3. 图像复原算法- 反向滤波与维纳滤波- 稀疏表示与字典学习- 超分辨率复原技术- 深度学习在图像复原中的应用4. 实践操作与案例分析- 图像复原软件的使用：如MATLAB、Python等- 实践项目：对给定的图像进行去噪、模糊复原等操作- 案例分析：分析实际图像复原问题，提出解决方案并实施5. 教学内容的安排与进度- 图像复原概述：1课时- 噪声分析与去除：2课时- 图像复原算法：3课时- 实践操作与案例分析：4课时教学内容依据教材章节进行组织，注重理论与实践相结合，使学生能够系统地掌握图像复原技术。

实验三图像复原

实验三图像复原一、实验目的1、掌握通用图像退化模型的数学表达式及含义。

2、掌握逆滤波、维纳滤波和最小二乘方滤波的原理和方法，区别几种复原滤波方法的优缺点。

3、掌握由于噪声造成的退化图像的复原方法，分析比较几种空域滤波方法各自适合处理什么样的噪声图像。

二、实验内容1、读入一幅清晰图像，产生由于运动造成的模糊图像，运动位移设置为20个像素，运动角度为30度，并保存备用。

2、分别利用逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘方滤波方法对模糊图像进行滤波处理，比较几种滤波复原方法。

3、载入一幅清晰图像分别添加不同的噪声，使用中值滤波、中点滤波、最小值滤波、最大值滤波方法去噪，比较各种滤波方法对不同噪声的处理效果。

三、实验步骤1C=imread('greens.jpg');subplot(1,2,1);imshow(C);LEN=20;THETA=30;PSF=fspecial('motion',LEN,THETA);MF=imfilter(C,PSF,'circular','conv');subplot(1,2,2);imshow(MF);imwrite(MF,'greens-MF.jpg');2逆滤波[MF,map]=imread('greens-MF.jpg'); figure(1);imshow(MF);LEN=20;THETA=30;INITPSF=fspecial('motion',LEN,THETA); [J,P]=deconvblind(MF,INITPSF,30); figure(2);imshow(J);figure(3);imshow(P,[],'notruesize');维纳滤波、约束最小二乘方滤波方法F=checkerboard(8);figure(1);imshow(F,[]);PSF=fspecial('motion',7,45);MF=imfilter(F,PSF,'circular');noise=imnoise(zeros(size(F)),'gaussian',0,0.001); MFN=MF+noise;figure(2);imshow(MFN,[]);NSR=sum(noise(:).^2)/sum(MFN(:).^2);figure(3);imshow(deconvwnr(MFN,PSF),[]);figure(4);imshow(deconvwnr(MFN,PSF,NSR),[]);figure(5);A=deconvreg(MFN,PSF,0.4,[1e-7 1e7]); imshow(A);figure(6);B=deconvreg(MFN,PSF,4);imshow(B);3f=imread('cameraman.tif');figure(1);imshow(f);title('原始图像');g=imnoise(f,'salt & pepper',0.2);figure(2);imshow(g);title('椒盐噪声污染的图像');g1=double(g)/255;j1=medfilt2(g1, 'symmetric');figure(3);imshow(j1);title('中值滤波图像');j2=ordfilt2(g1,median(1:3*3),ones(3,3),'symmetric'); figure(4);imshow(j2);title('中点滤波图像');j3=ordfilt2(g1,1,ones(3,3));figure(5);imshow(j3);title('最小值滤波图像');j4=ordfilt2(g1,9,ones(3,3));figure(6);imshow(j4);title('最大值滤波图像');。