数字图像处理图像复原算法论文设计
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。
基于Bayer的数字图像还原及MATLAB实现毕业论文
基于Bayer的数字图像还原及MATLAB实现摘要：成像芯片是数码相机的关键部分，生产厂家通常采用单片CCD或CMOS图像传感器以降低数码相机的生产成本和体积，并在其表面覆盖一层彩色滤波阵列CFA，其中Bayer CFA应用最为广泛。
CFA使每个成像点只能获得物理三原色（红、绿、蓝）中的一种颜色分量。
因此要获得全彩色图像，必须进行插值获得丢失的其余两个分量，这个过程被称为彩色插值或去马赛克DEMOSAICING。
论文主要是对DEMOSAICING过程做研究，提出了双线性法和梯度法等四种不同的算法来实现从灰色图像到真彩色图像的还原，然后分别在MATLAB上进行实现。
论文分别得出了四种不同算法的彩色还原图像，并通过对原始图像中有代表性的一小块区域进行放大处理，比较和找出了其中的优势算法。
结构上，论文首先介绍数字图像处理的一些基础知识，然后回顾了部分典型的插值算法，并选择了在数字图像处理上独具优势的MATLAB软件，详细记述了运用四种不同的算法来实现从灰色图像到真彩色图像还原的全过程，并对图像放大，对比后得出结论。
关键词：Bayer，彩色滤波阵列，DEMOSAICING，图像还原，MA TLAB实现Digital image reduction based on Bayer and MATLAB implementationMedical InformationAbstract: Imaging chip is the key part of digital cameras. Manufacturers usually use a single CCD or CMOS image sensor to reduce the cost and size of digital cameras. Those sensors’ surface is covered with a layer of color filter array. The Bayer CFA is used most widely. CFA makes each image point to get one of the physical primary colors values (red, green, blue). To get full-color image, interpolation is advanced to get the other two missed colors values. This process is called as color interpolation or DEMOSAICING. The paper is doing research of the DEMOSAICING process. It proposed the four different algorithms included the bilinear method and the gradient-based algorithms to achieve the full-colors image from gray image. It used the MATLAB software to make out the four different algorithm implementations. It got four pictures match with those four interpolation algorithms. Then, zoom in a representative area of the original image, compared and find out the advantages of algorithm.This paper’ structure: first introduces some basic knowledge of Digital image processing and then reviews some of the typical interpolation algorithm. MATLAB software has the unique advantages of digital image processing. So chose the MA TLAB software to make out the whole process from gray image to the full-colors image. Detailed record of the four different algorithms included the bilinear method and the gradient-based algorithms. Then, zoom in a representative area of the original image. These four pictures match with those four interpolation algorithms. Then compares these four color image and gives evaluation. Then summarize their strengths and weaknesses.Keywords: Bayer, color filter array, DEMOSAICING, image reduction, MA TLAB implementation摘要 (1)Abstract (2)第一章绪论 (4)1.1 研究背景 (4)1.2 课题意义 (5)1.3本文的主要内容和组织结构 (6)第二章数字图像基础 (8)2.1色度学原理 (8)2.1.1 三色原理 (8)2.1.2 颜色的三个属性 (8)2.2 彩色模型 (9)2.2.1 RGB彩色模型 (9)2.2.2 HSI彩色模型 (10)第三章 MATLAB简介以及图像处理的特点 (12)3.1 MATLAB概述 (12)3.2 MATLAB语言的特点 (12)3.3 MATLAB的主要功能 (13)3.4 MATLAB进行图像处理 (13)3.5综述 (14)第四章常规DEMOSAICING方法简介 (15)4.1双线性插值法 (15)4.2 基于梯度的插值算法 (16)第五章算法在MATLAB上的实现 (17)5.1 MATLAB使用 (17)5.2 程序框图 (20)5.3 算法的实现 (21)5.3.1 3×3双线性法 (21)5.3.2 3×3梯度法 (24)5.3.3 5×5双线性法 (25)5.3.4 5×5不同系数双线性法 (27)5.4 结果及比较 (28)第六章结束语 (31)致谢 ................................................................................................................................. 错误！未定义书签。
基于图像恢复算法的数字图像处理技术研究
基于图像恢复算法的数字图像处理技术研究第一章：引言数字图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理、改进和优化的技术。
该技术在广泛的应用领域中得到了广泛的应用，如医学图像处理、电视信号处理、环境捕捉、数字视频机等。
随着技术的发展，数字图像处理的需求也越来越大，因此研究数字图像处理技术的理论和算法应运而生。
本文将重点介绍基于图像恢复算法的数字图像处理技术研究。
第二章：基础概念数字图像处理的基础概念是数字图像表示和数字图像处理。
图像的数字表示是指将图像信息存储在计算机中，这样可以在计算机中对图像进行处理。
数字图像处理是指对数字图像进行分析、处理和展示的技术。
数字图像处理的主要方法包括数字滤波、数学形态学、图像分割和图像恢复等。
第三章：图像恢复算法图像恢复是一种通过从受损的图像中恢复丢失或模糊的信息的过程。
图像恢复的主要任务是从不清晰或失真的图像中产生清晰、细节丰富的图像。
因此，图像恢复算法在数字图像处理中至关重要。
常用的图像恢复算法包括最小二乘法、奇异值分解法以及小波变换等。
1. 最小二乘法最小二乘法是一种经典的数学方法，它可以用于求解数据拟合和回归的问题。
该方法通常被用于图像恢复问题中，其目标是寻找最接近原始图像的恢复图像。
在最小二乘法中，初始估计是通过计算图像梯度和图像噪声之间的比率。
2. 奇异值分解法奇异值分解法（SVD）可以帮助我们理解数据及其潜在的含义，并用于数据压缩和信噪比提高的目的。
在图像恢复问题中，SVD被用于对图像进行降噪和去模糊的操作。
SVD分解产生的子空间可以使图像变得更加平稳和清晰。
3. 小波变换小波变换被广泛应用于数字图像处理、数据压缩和信号分析等领域。
在图像恢复任务中，小波变换可以用于去噪和分辨率提高的目的。
小波变换主要有单一层和多层应用，多层小波变换比单一层更适合用于图像恢复。
第四章：实验结果分析为了验证基于图像恢复算法的数字图像处理技术的有效性，我们实施了一系列实验。
我们使用一组25个简但图像进行实验。
论基于深度学习的图像复原技术研究
论基于深度学习的图像复原技术研究一、引言随着数字摄影技术的发展，现在人们通过智能手机和相机拍摄大量图片。
虽然这些图片很美丽，但是由于各种原因，有时候会导致图像失真。
例如，由于光照问题、手震、焦距问题等原因，图像可能模糊或者噪声较大。
这些问题会影响图像的质量和美观度。
为了解决这个问题，研究人员们一直在探索图像复原技术。
深度学习技术的发展，为图像复原技术的研究提供了新的思路和方法，本文将围绕基于深度学习的图像复原技术展开探讨。
二、图像复原技术概述图像复原指的是将失真的图像进行恢复的过程。
图像复原技术可根据其目的划分为以下几类：去模糊、去噪、超分辨率重建。
去模糊是通过消除图像中的模糊信息还原原始图像。
去噪是通过消除图像中的噪声还原原始图像。
超分辨率是指增加图像的分辨率，使图像更清晰、更细腻。
传统的图像复原技术主要基于图像处理理论，例如频域滤波、基于各向同性的扩散滤波、小波变换和CNN等技术。
虽然传统技术在一定程度上可以解决图像失真问题，但是它们在实际过程中仍然存在很多问题。
例如，频域滤波会引入伪影，扩散滤波往往过分模糊，小波变换可能会改变图像的亮度和色彩，而CNN很难处理高分辨率图像。
这些限制阻碍了传统技术的进一步发展。
三、基于深度学习的图像复原技术研究基于深度学习的图像复原技术得到了广泛关注。
深度学习技术可以解决传统技术的限制，可以在不丢失图像质量的情况下还原图像。
在基于深度学习的图像复原技术中，主要采用了四种算法：DNN、CNN、GAN和RNN。
其中，CNN是最常用的模型。
CNN模型是一种卷积神经网络，它能够处理静态和动态图像，并具有良好的缩放性和运行速度。
CNN模型通常包括三个阶段：特征提取、特征映射和重构。
特征提取阶段用于提取图像中的重要特征，特征映射阶段用于将图像映射为低维度空间，重构阶段用于将映射后的图像重构为原始图像。
GAN则采用了对抗性学习的思想，优化两个神经网络模型：生成器和判别器。
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。
数字图像处理系统毕业设计论文
毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计学生姓名：张占龙学号： 0905034314学院：信息与通信工程学院专业：测控技术与仪器指导教师：张志杰2013年 6月摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。
使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。
该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。
应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。
整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。
在此基础上还会对系统进行不断地完善。
关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (13)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换（DWT-DHT） (20)2.2.3 离散余弦变换（DCT） (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (31)4.3 图像处理（image processing） (31)4.4 图像显示 (32)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (33)5.1.1 启动引导程序的移植 (33)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (34)5.2 图像处理功能的实现 (34)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (35)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (36)第六章调试与维护 (36)附录 A (37)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
自-图像复原论文开题报告
重庆交通大学本科生毕业设计(论文)开题报告题目公路路面图形图像处理学院信息科学与工程学院年级07 级 2 班专业计算机科学与技术学号0 7 0 60 2 0 6姓名欧阳勇指导教师职称2０1１年05月20日一、课题来源、研究的目的和意义、国内外研究现状及分析研究方向图像处理之图像复原毕业设计(论文)课题背景数字图像处理（Digital Imａｇe Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
第一台可以执行有意义的图像处理任务的大型计算机出现在20世纪６0年代早期,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息，数字图像处理作为一门学科大约形成于20世界60年代初期。
早期的图像处理是改善图像的的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、图像复原、图像编码、图像压缩等。
图像复原是一种改善图像质量的处理技术，是图像处理研究领域中的热点问题，在科学和工程领域被广泛应用。
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。
这种图像质量下降的情况在实际应用中都会遇到，如宇航卫星、航空测绘、遥感、天文学中所得的图片。
由于大气湍流、光学系统的像差以及摄像机与物体间的相对运动会使图像降质：Ｘ射线成像系统由于X射线散布会使医学上所得的照片分辨率和对比度下降；电子透镜的球面像差往往会降低电子显微照片的质量等等，因此,为了消除或减轻这种退化造成的影响尽可能使图像恢复本来面貌,就需要使用图像复原技术。
研究意义图像复原试图利用退化图像的某种先验只是来重建或复原被退化的图像，因此图像复原可以看成图像退化的逆过程,是将图像退化的过程加以估计,建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值,从而改善图像质量。
数字图像处理(基于Matlab)图像复原
《数字图像处理》实验报告一、实验目的（不少于200字） 本次实验进行的主要是对图像复原进行有关讨论。
在图像形成过程中，由于成像系统等各种外部因素的影响，可能导致图像的质量下降，发生所谓的“图像退化”。
与图像增强相类似，图像复原的目的是改善图像的质量，便于人眼辨识，增强表达效果。
在进行图像复原的过程中，必要的先验知识十分重要，可以非常方便的将已退化的图像恢复本来的面目，但是有些时候图像的先验知识我们并不容易获取，所以与此相对应有盲卷积等方法来帮助我们进行图像复原。
引起图像退化的因素很多，包括有光学系统、运动等造成的图像模糊，电路传递中、光学因素的影响噪声等等。
掌握了解相关的数学模型对于图像复原至关重要，许多复原的方法也是建立在比较严格的数学推导上的。
通过本次实验，主要期望达到以下目的：１、熟练掌握数字图像复原的基本概念和基本理论原理２、深入理解图像退化的影响原因和对应的处理方法，加强综合分析问题、解决实际问题的能力３、掌握各种使用的图像复原的相关技术，使经处理后的图像更加适应人眼的视觉与心理４、巩固使用 matlab 软件处理数字图像问题的能力，加强巩固编程能力通过实验，了解到图像恢复和图像增强的区别还在于图像增强不考虑图像时如何退化的，而是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，只要看着舒服就基本可以满足要求，而图像复原则对图像退化的机制和过程邓先验知识要求较为必要，很多情况下先验知识如果全面准确，甚至可以完全恢复原始图像，达到非常好的效果，据此找出相应的你处理方法，从而得到恢复的图像。
对于一幅图像，可以先进行复原处理，在进行图像增强处理，两者相互结合，图像的效果可以达到更为理想的效果。
【2013年11月16日10:53:24】二、核心代码及运行后截图（截图方法：先按下Alt再按下PrtScr，然后粘贴进文档）1.频谱噪声分析在进行图像复原之前，首先对各个图像做傅里叶变换在频谱中观察分布情况，由此判断噪声或模糊类型。
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。
图像复原技术在图像处理中的应用研究
图像复原技术在图像处理中的应用研究随着数码相机和智能手机的普及，人们越来越喜欢用照片记录生活中的美好瞬间。
然而，由于拍摄环境、光线、设备等因素的限制，照片中常常存在一些扭曲、模糊、噪点、颜色失真等问题，影响了照片的质量和美观度。
图像复原技术就是解决这些问题的利器。
图像复原是数字图像处理的一种分支领域，其主要目的是从数字图像中恢复出某些被破坏或丢失的信息，使图像更加清晰、美观。
复原技术涉及到数学、计算机、信号处理等多个领域，其中最基础的方法就是线性滤波。
线性滤波是一种常见的图像复原方法，其基本思想是将图像看作一组信号，对信号进行数字滤波，以去除不需要的部分，保留有用的信息。
线性滤波根据滤波器的特征可分为低通滤波和高通滤波两种。
低通滤波可以去除图像中的高频噪声和细节，所得到的图像较为平滑；高通滤波则可以增强图像的边缘和细节，所得到的图像比较锐利。
不过，线性滤波仅适用于一些简单的情况，当图像存在复杂的噪声或失真时，就需要更加高级的复原方法。
常见的高级复原方法包括非线性滤波、小波变换、最小二乘法等。
非线性滤波通过非线性函数对信号进行滤波，主要包括中值滤波、双边滤波、自适应均值滤波等。
中值滤波是一种简单有效的滤波方法，其思想是把每个像素值替换为其周围邻域内像素的中值，从而去除椒盐噪声等离群像素点。
双边滤波则融合了空间域和灰度域信息，可以同时去除噪声和保留细节，所得到的图像质量较好。
小波变换是一种用于信号分析和处理的数学工具，可以将复杂的信号分解为多个不同频率、不同分辨率的子信号，进而实现图像的复杂处理。
小波变换可以分解线性、非线性、噪声等复杂信号，是一种强大的图像复原工具。
最小二乘法是一种参数估计方法，它可以通过拟合信号的散点数据，从而消除误差或噪声的影响。
另外，深度学习技术也在图像复原方面得到了广泛的应用。
深度学习是一种通过训练神经网络从而实现分类、识别、分割等任务的机器学习方法，其在图像复原的过程中可以学习到复原模型，从而对具有类似特征的图像进行复原和重建。
图像处理中的图像复原与增强算法研究
图像处理中的图像复原与增强算法研究图像处理是计算机科学中一个重要且广泛应用的领域，它涉及对图像进行编辑、修复和增强等操作。
图像复原与增强算法是图像处理领域的核心内容之一，本文将就此进行探讨。
一、图像复原算法图像复原是指通过一系列算法和技术，将受到噪声、失真等影响的图像恢复至原始清晰、真实的状态。
这在许多实际应用中非常重要，比如在医学图像处理中，对于病人的CT扫描图像进行复原，可以帮助医生更准确地进行诊断。
最常见的图像复原算法之一是基于滤波的方法。
滤波算法通过移除图像中的高频噪声，改善图像的质量。
其中，最经典的算法是均值滤波和中值滤波。
均值滤波通过计算像素周围的平均值，并用该平均值来替代当前像素值，从而实现去噪的效果。
而中值滤波则是通过取周围像素值的中值来替代当前像素值。
另一种图像复原算法是基于模型的方法。
这种方法先对噪声进行建模，然后通过估计噪声模型参数来恢复图像。
最典型的模型是高斯噪声模型，通过估计其均值和方差来进行复原。
此外，还有其他一些针对不同噪声特性的模型，如椒盐噪声、泊松噪声等。
二、图像增强算法图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的视觉效果，使其更加鲜明、清晰、易于分析和识别。
图像增强算法在许多应用领域都有着重要的作用，比如安防监控中的人脸识别、无人驾驶中的图像识别等。
最常用的图像增强算法之一是直方图均衡化。
直方图均衡化通过重新分布图像像素的灰度级，使得图像的直方图变得更加均衡，从而提高图像的对比度和细节。
然而，直方图均衡化也有一定的局限性，对于某些图像可能会产生过度增强或细节丢失的问题。
因此，在实际应用中，在进行直方图均衡化之前，通常会先对图像进行预处理，如对比度拉伸、去噪等。
另一种常见的图像增强算法是基于滤波的方法。
这种方法通过应用不同的滤波器来改善图像的质量。
比如，锐化滤波器可以增强图像的边缘和细节，而模糊滤波器则可以降低图像的噪声和细节。
三、图像复原与增强的混合方法除了单独应用图像复原或增强算法外，还可以将两者结合起来，实现更好的效果。
图像复原技术在数字图像处理中的应用
图像复原技术在数字图像处理中的应用在数字图像处理领域中，图像复原技术的应用越来越广泛。
它主要是指基于数学模型对图像信号的特定处理方法，旨在消除图像中可能存在的噪声、模糊、失真等质量问题，从而获得更加真实、清晰、准确的图像信息。
本文将探讨图像复原技术的原理、方法和实际应用，并分析其优劣与发展趋势。
一、图像复原技术的原理图像复原技术的主要原理是在图像由信号采样得到的基础上，基于图像信号的统计特征和变化规律，建立适当的数学模型，通过各种特定方法对模型进行处理，以消除图像中可能存在的噪声、模糊、失真等问题。
常见的图像复原技术包括：基于统计模型的复原方法、基于图像滤波的复原方法、基于边缘检测的复原方法、基于小波变换的复原方法等。
二、图像复原技术的方法基于统计模型的复原方法：该方法主要是利用图像信号中存在的统计规律，例如均值、方差、相关系数等，建立数学模型，通过对模型中的参数进行估计和优化，从而消除图像中的噪声。
其中，常用的方法包括线性滤波、均值滤波、中值滤波等。
基于图像滤波的复原方法：该方法主要是通过对图像信号进行滤波，以减少或消除噪声等影响图像质量的因素，从而达到复原图像的目的。
常见的滤波方法包括高斯滤波、中值滤波、双边滤波等。
基于边缘检测的复原方法：该方法主要是利用图像中存在的边缘和纹理特征，通过对这些特征进行提取和分析，从而达到复原图像的目的。
常见的方法包括Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子等。
基于小波变换的复原方法：该方法主要是在图像信号的频域中进行分析和处理，通过对图像信号进行小波变换，将其分解为多个频率和尺度的子带，从而达到对图像噪声和细节信息的有效分离和处理。
常见的小波变换方法包括连续小波变换、离散小波变换等。
三、图像复原技术的实际应用图像复原技术在实际应用中有很广泛的应用，包括医学影像、遥感图像、视频监控、卫星图像、数字图书馆等领域。
以医学影像为例，图像复原技术可以对病理学影像进行去除因为成像或者传输而产生的噪声，使得医生看到一个到处清晰的图像，从而更加准确地进行诊断和治疗。
图像复原论文
数字图像复原课程名：数字图像处理班级：姓名：学号：图像复原技术论文1、摘要图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。
图像的数字化包括取样和量化两个步骤。
数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。
图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。
解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。
本文主要介绍了目前常用的几种图像复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、LR算法和盲区卷积。
关键词：图像复原、维纳滤波、正则滤波、LR算法、盲区卷积、2、图像复原的概念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。
成像过程的每一个环节（透镜，感光片，数字化等等）都会引起退化。
在进行图像复原时，既可以用连续数学，也可以用离散数学进行处理。
其次，处理既可在空间域，也可在频域进行。
由于引起图像退化的因素众多，且性质各不相同，目前没有统一的复原方法，众多研究人员根据不同的应用物理环境，采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则，从而得到了不同的复原方法。
3、几种较经典的复原方法介绍图像复原算法有线性和非线性两类。
线性算法通过对图像进行逆滤波来实现反卷积，这类方法方便快捷，无需循环或迭代，直接可以得到反卷积结果，然而，它有一些局限性，比如无法保证图像的非负性。
而非线性方法通过连续的迭代过程不断提高复原质量，直到满足预先设定的终止条件，结果往往令人满意。
但是迭代程序导致计算量很大，图像复原时耗较长，有时甚至需要几个小时。
所以实际应用中还需要对两种处理方法综合考虑，进行选择。
数字图像处理运动模糊图像复原
运动模糊图像复原实验报告一、运动模糊图像复原【应用背景】运动模糊是一种重要的图像退化原因，在图像采集的过程中，如果采集设备与目标之间存在足够大的相对运动，将会导致获得的图像模糊，这就是所谓的运动模糊。
现在大多数交通路口都设置有电子眼，拍摄记录车辆的违章行为，但是一般情况下违规车辆的行驶速度都较高，由电子眼拍摄到的有违规行为的车辆照片或多或少都存在运动模糊，因而导致很难准确获取包括车牌在内的车辆信息，如何利用图像复原技术对退化图像进行处理，得到相对清晰的图像就显得十分重要，另外，在国防航天等领域，图像的运动退化问题也十分常见，对于图像复原技术的研究具有重要的理论价值与现实意义【模糊图像的一般退化模型】图像的模糊过程可用下面的数学表达式表示：g x,y=f x,y∗ x,y+n(x,y)f(x,y)：原输入图像n(x,y)：噪声h(x,y)：退化函数g(x,y)：模糊图像模糊过程即原始图像在被退化函数作用后再叠加上噪声的过程，其中f(x,y)*h(x,y)表示原始图像与退化函数的卷积，退化模型可表示为下图[19]：其中H 为h(x,y)的频域变换，也称作点扩散函数(PSF)或传输函数，退化过程在频域可表示为：G x,y=F x,y H x,y+N(x,y)G(u,v)、F(u,v)、H(u,v)和N(u,v)分别为g(x,y)、f(x,y)、h(x,y)和n(x,y)的傅里叶变换。
【维纳滤波方法】维纳滤波是一种线性滤波方法，以小误差准则为基础，即使恢复图像与原图像的均方误差小。
利用Matlab的维纳滤波恢复函数：deconvwnr(I,PSF)其中参数I为输入图像，PSF为点扩散函数，PSF为：PSF=fpescial(‘motion’,len,theta)其中，恢复图像的重点为确定参数len和theta参数len为模糊图像位移的像素，theta为运动的角度。
【算法原理】第一步：确定运动方向对于匀速直线运动模糊而言，其点扩散函数具有零点，这就导致模糊图像的频谱也具有零点，在相应的频率处，频谱上会出现一系列平行的暗纹。
图像处理中的图像恢复算法研究
图像处理中的图像恢复算法研究图像恢复是一项重要的图像处理技术，主要用于恢复被损坏的图像或改善图像质量。
图像恢复算法在不同的应用领域中都起到关键作用，如数字摄影、医学影像、安全监控等。
本文将介绍几种常见的图像恢复算法，并探讨它们的原理和应用。
1. 噪声去除算法在图像处理中，噪声往往是导致图像质量下降的主要原因之一。
噪声去除算法旨在通过滤波和降噪技术，减少图像中的噪声，提升图像质量。
常见的噪声去除算法包括均值滤波、中值滤波和小波降噪等。
均值滤波算法是一种简单直接的噪声去除方法。
它将每个像素点的灰度值替换为其周围邻域像素值的均值，以减少噪声的影响。
然而，均值滤波会模糊图像细节，因此不适用于要求保留细节的图像恢复任务。
中值滤波算法是通过选择邻域像素的中值来去除噪声。
它在滤波过程中不会模糊图像，能够更好地保留图像的细节。
因此，中值滤波算法在图像恢复任务中被广泛应用。
小波降噪算法是一种基于小波变换的噪声去除方法。
它通过对图像进行小波变换，将信号在频域分解为不同的频率成分，并根据统计规律对每个频率成分进行阈值处理，实现去噪效果。
小波降噪算法能够有效去除噪声，同时保留更多的图像细节，被广泛应用于数字图像恢复领域。
2. 图像修复算法图像修复算法主要用于恢复被损坏的图像，如刮擦、折叠、噪声污染等。
常见的图像修复算法包括基于插值的算法、基于模型的算法和基于深度学习的算法。
基于插值的算法是一种常用的图像修复方法，它通过对缺失或损坏的像素进行插值，补全图像。
常见的插值算法有最近邻插值算法、双线性插值算法和双三次插值算法等。
这些算法根据相邻像素的灰度值进行计算，以尽可能准确地恢复图像。
基于模型的图像修复算法利用图像的统计规律和结构信息进行恢复。
常见的模型包括全变分(TV)模型、稀疏表示模型和低秩约束模型等。
它们通过建立数学模型，利用图像的局部和全局特征进行修复，可以很好地恢复被破坏的图像。
近年来，基于深度学习的图像修复算法取得了显著的进展。
图像复原论文
数字图像处理论文——图像复原技术的研究院系：信息科学与工程学院专业班级：姓名：学号：摘要：运动模糊图像的复原是图像复原中较常见也是较难的一类，在智能交通系统中有着广泛的应用。
本文面向车牌识别应用，对运动模糊图像的复原技术进行了系统的研究与实现。
匀速直线运动模糊图像复原的关键在于运动模糊方向和长度的自动鉴别两个方面。
将原图像视为各向同性的一阶马尔科夫过程，通过用双线性插值来进行方向微分，实现了运动模糊方向的自动鉴别算法；根据分析模糊图像的频谱图出现黑色条带的原因、条件以及它的精确位置，实现了运动模糊长度自动鉴别算法。
针对复杂成像情况下的运动模糊图像复原工作，着重解决了含噪运动模糊图像和局部运动模糊图像的复原问题；综合应用椒盐噪声检测器和基于带可变正则化参数的径向基神经网络(I也FN)方法，实现了组合滤波器去噪算法，采用改进的局部运动模糊对象提取算法实现局部运动模糊图像的复原。
开发了车牌模糊图像复原系统。
该系统对模糊长度和模糊角度均具有较高的鉴别精度，对于含有噪声的运动模糊图像和局部模糊图像进行相应的去噪处理和对局部模糊对象进行提取，并提供参数调整机制以获得最佳的复原效果。
自动实现各种类型的运动模糊车牌图像的清晰恢复，复原的效果图可直接应用于后续的车牌识别等工作。
关键字：图像复原，运动模糊，模糊方向，模糊长度，噪声，局部模糊，车牌识别说明与相关工作-图像复原的研究背景和现状图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。
它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。
图像在形成、传输和记录过程中，受多种因素的影响，图像的质量都会有不同程度的下降，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等，这一质量下降的过程称为图像的退化。
图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。
在成像系统中，引起图像退化的原因很多。
例如，成像系统的散焦，成像设备与物体的相对运动，成像器材的固有缺陷以及外部干扰等。
成像目标物体的运动，在摄像后所形成的运动模糊。
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。
图像复原算法在数字图像处理中的应用效果评估与比较分析
图像复原算法在数字图像处理中的应用效果评估与比较分析摘要：数字图像处理是指使用数字计算机对图像进行处理的一种技术。
图像复原算法是数字图像处理中的一个重要分支，旨在通过消除图像中的噪声、恢复受损图像的细节、修复损坏的图像等方式，使图像恢复原貌。
本文将对几种常见的图像复原算法进行评估与比较，包括最小二乘法、Wiener滤波器、降噪算法等，分析它们的优缺点和适用范围，为数字图像处理领域的研究提供借鉴与参考。
1. 引言数字图像处理技术已经广泛应用于人类的生活和工作中，包括医学影像、电子商务、娱乐等领域。
随着技术的不断发展，图像复原算法也得到了长足的进步，为我们提供了更多的选择。
2. 图像复原算法概述图像复原是指通过恢复图像中丢失的信息、消除噪声、补全图像细节等方式，使图像重现原貌。
常用的图像复原算法包括：最小二乘法、Wiener滤波器和降噪算法等。
3. 最小二乘法最小二乘法是一种经典的图像复原算法，其基本原理是将图像恢复问题转化为一个最小化误差的问题。
通过构建残差平方和最小的优化模型，最小二乘法可以有效去除图像的噪声和模糊。
然而，最小二乘法对于更复杂的图像恢复问题，并不一定能够得到理想的结果。
4. Wiener滤波器Wiener滤波器是一种常用的线性滤波器，其主要思想是通过对频域的处理，恢复图像的细节和对比度。
Wiener滤波器的原理是将噪声和图像谱密度进行估计，然后利用这些信息对图像进行滤波处理。
Wiener滤波器适用于信噪比较高的图像恢复任务，但对于低信噪比的图像，则效果较差。
5. 降噪算法降噪算法是图像复原中常用的一种方法，其目标是通过消除图像中的噪声，提升图像的质量。
常见的降噪算法包括均值滤波、中值滤波、小波降噪等。
这些算法通过对图像进行平滑处理或频域滤波，减少噪声的影响。
然而，降噪算法也会造成一定的细节损失。
6. 图像复原效果评估图像复原算法的效果评估是衡量其优劣的重要标准。
常用的评估指标包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似度指数（SSIM）等。
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。
数字图像平面失真还原技术的研究与实现(论文)
摘要21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
随着计算机软硬件技术的高速发展，计算机数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用，如计算机图像识别、图像检索、图像工业化应用等。
图像在生成过程中,由于系统本身具有非线性或者拍摄角度不合适,会使生成的图像产生几何失真。
空间平面倾斜失真是最常见的一种几何失真,当摄像机等图像录入设备与目标平面没有保持平行时就会产生这种失真。
本系统主要针对数字图像处理中，平面失真还原技术进行了研究与实现。
文中首先阐述了数字图像处理相关的基本概念，通过分析数字图像平面失真还原的原因，对图像旋转、图像增强等基本算法，利用VC++来实现数字图像平面失真的还原。
通过实验证明，本系统能够完成数字图像平面失真的复原工作，具有一定的实用价值。
关键词：图像处理；平面识别；图像检索；图像旋转；图像增强；AbstractWith the rapid development of computer hardware and software technology, computer digital image processing technology have been widely applied in many fields, Such as image recognition,image retrieval,and image industrial applications.Especially computers recognition technology, by the pattern of recognition techniques,it can recognize the image classification what human eye can not recognize, it can be fast and accurate search, match and identify all sorts of things.Although some treatment methods can also use optical or analog technology, but they are nowhere near as flexible digital image processing and convenience, digital image processing, and thus digital image processing become the main aspects of image processing.This system mainly aims at the digital image processing, the plane distortion reduction technology research and implementation. Firstly expounds the basic concept of digital image processing related, through the analysis of the causes of digital image plane distortion reduction, the basic algorithm of image rotation, image enhancement etc., using vc + + to realize digital image plane distortion reduction. Experiments prove that this system can complete restoration of digital image plane distortion, has certain practical value.Key words：Image Processing; Image Recognition; Image Retrieval; Image Rotation; Image Enhancement;目录第1章概述 ...................................... 错误！未定义书签。
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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。
MATLAB 中的数字图像是以矩阵形式表示的，这意味着MATLAB 强大的矩阵运算能力用于图像处理非常有利，矩阵运算的语法对MATLAB 中的数字图像同样适用。
本文对MATLAB 图像处理工具箱进行探索及应用，实验证明该软件功能强大，语言简洁易学，人机界面友好，工具箱具有丰富的技术支持并集成了该领域专家的智慧，应用简单而效果良好。
二、实验原理2.1图像退化模型构建图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型能够反映图像退化的原因。
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，图像退化模型如图1所示，可以表示为：g ( x, y)H [ f ( x, y)]n( x, y)f ( x, y)h( x, y)n( x, y) （1）图1 图像退化模型在测试图像上产生高斯噪声lena图-需能指定均值和方差；并用滤波器（自选）恢复图像；其中h(x, y)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)的退化模型表示：g=H f +n (2) 在式( 2)中，1Y是观测图像，假设其大小是N xN, f是样本，n是噪声，g, f 和n尺寸相同，都是N2x1的列向量，H是N2 xN2的PSF参数矩阵，如果是空间不变PSF,则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。
2.2实验原理噪声是最常见的退化因素之一，也是图像恢复中重点研究的容，图像中的噪声可定义为图像中不希望有的部分。
噪声是一种随机过程，它的波形和瞬时振幅以及相位都随时间无规则变化，因此无法精确测量，所以不能当做具体的处理对象，而只能用概率统计的理论和方法进行分析和处理。
下面我对高斯噪声对图像的影响作简要分析：①高斯噪声的产生：所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
一个高斯随机变量z 的PDF 可表示为：P （z ）()22z u 2σ-⎡⎤-⎢⎥⎣⎦ （3） 其中z 代表灰度，u 是z 的均值，σ是z 的标准差。
高斯噪声的灰度值多集中在均值附近。
图2 高斯函数可以通过不同的算法用matlab 来产生高斯噪声。
②高斯噪声对信号的影响噪声影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程，在图像中加高斯噪声通常会使图像变得模糊并且会出现细小的斑点，使图像变得不清晰。
2.3去除高斯噪声的一些方法去除高斯噪声的方法有直方图变换，低通滤波，高通滤波，逆滤波，维纳滤波，中值滤波等。
本文应用高斯平滑滤波进行去噪处理。
2.3.1逆滤波复原技术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个f 估计使得H f 在 最小均方误差的意义下最接近g 即要使n 的模或数最小:(4)根据上式，可把恢复问题看作对f求下式的最小值:(5)将L对六微分并将结果设为零，再设M=N和H-1存在，就可得到无约束恢复公式:(6)根据循环矩阵对角化的讨论，式(6)可以写成如下形式的估计:(7)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(8)来表示:(8)由(8)式可见，如果H(}:)在u:平面上取零或很小，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:(9)由(9)式可以看出，如果H(u, v)在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)随(u, v)与原点距离的增加而迅速减小，而噪声N(u, v)少却一般变化缓慢。
在这种情况下，恢复只能在与原点较近(接近频域中心少的围进行，所以一般情况下逆滤波器并不正好是1H(u, v)，而使u和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:(10)其中k和d均为小于1的常数，而且d选得较小为好。
2.3.2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)和f^(x, y)之间的统计误差。
e2达到最小的准则来实现图像恢复的,即:(l1)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，设a为拉格朗日乘数，要找到能最小化下列准则函数的f^(12)与解(4)式相同可得有约束恢复公式(令s=1/a)(13)当选用图像口噪声。
的自相关矩阵R f和R n表示Q即可得到维纳滤波复原方法。
定义，定义Q T Q =R f-1R n,并将其代入式(13)得到频域表达式其中s=1(14)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 ,y)。
可以看出，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(14)式用下式来近似:(15)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。
2.3.3有约束的最小二乘方滤波复原技术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)在(x, y)处的二阶微分可用下式近似:(16)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:(17)这个最优化问题的频域解决办法由(18)式给(18) 其中，s是一个必须加以调整的参量，以便约束条件得到满足，p(u, v)是函数P(x, y)的傅里叶变换。
处理结果如下图：源图像lena.bmp 加入gaussian 噪声后的lena.bmp高斯平滑后的lena.bmp(7x7)50100150200250300350400450500维纳滤波对高斯白噪声的图像滤波效果较好，具有比较好的选择性，可以更好地保存图像的边缘和高频细节信息。
所以，维纳滤波在大多数情况下都可以获得满意的结果，尤其对含有高斯噪声的图像。
三、结果及分析1、高斯噪声的添加以及滤波处理I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\数字图像处理论文\,'jpg'); J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);figure;subplot(1,2,1);imshow(I);title('源图像华大图书馆');subplot(1,2,2);imshow(J);title('加入gaussian噪声后的华大图书馆');。