图像处理维纳滤波复原

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数字图像处理图像复原技术

MATLAB几何失真算法
f=imread('C:\Users\Alice Kong\Desktop\Blair.jpeg.'); figure(1);imshow(f); basepoints=[1 1;1 200;1 512;512 1;512 200;512 512]; inputpoints=[1 150;1 250;1 512;512 100;512 200;512 512]; tform=cp2tform(inputpoints,basepoi nts,'projective'); gp=imtransform(f,tform,'XData',[1 512],'YData',[-150 512]); figure(2);imshow(gp);
手动选择连接点
1
原灰度图
2
几何失真后
3
配准复原后
维纳滤波
2
维纳滤波可用 MATLAB中的 deconvwnr函数实现。
1
维纳滤波综合了退化函数和噪声统计特性两方面进行复原处理。维纳滤波是寻找一个滤波器，使得复原后图像与原始图像的均方误差最小。因此，维纳滤波器通常又称为最小均方误差滤波器。
生成运动模糊图像
维纳滤波的MATLAB程序
noise=imnoise(zeros(size(A)),'gaussian',0,1e-7); B=imnoise(MF,'gaussian',0,1e-7); figure(2); imshow(B); figure(3); imshow(deconvwnr(B,PSF),[]); noise=imnoise(zeros(size(A)),'gaussian',0,1e-7);

基于维纳滤波模糊图像复原算法的改进

基于维纳滤波模糊图像复原算法的改进12辛玲龙草芳（1.江西现代技师学院江西南昌 330029；2.海南大学三亚学院海南三亚 572022）摘要：简述维纳滤波复原算法原理以及维纳滤波的改进算法，通过仿真实验分别利用维纳滤波算法及其改进算法从不同角度对运动模糊图像进行复原，并对结果进行比较分析，事实证明维纳滤波改进算法能有效的消除图像复原中的振铃效应，达到比较满意的复原效果。

关键词：维纳滤波；仿真实验；模糊图像；改进算法中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）1210178－022）计算估计的原始图像F，F=退化图像-估计的噪音图0 引言像。

然后计算估计的原始图像F的功率SF。

数字图像的运动模糊是一种常见的降晰过程，其产生的主3）计算最优K=Sn/SF。

要原因是被观测物体与成像系统之间存在相对运动。

图像复原第二个改进针对维纳滤波复原效果中出现的振铃效应，由就是从被点扩展函数模糊和噪声污染的退化图像中恢复出真实于傅立叶变换对图像边缘像素的处理使用的是0值，为了减小误的场景。

维纳滤波是一种综合考虑了退化函数和噪声统计特征差，我们计算一个加权的窗函数图像。

然后再结合退化的模糊两个方面进行恢复处理的方法。

图像、点扩展函数的光学传递函数和加权的函数图像得出一幅维纳滤波虽然在一定程度上抑制了噪声，在最小均方意义防止振铃效应的图像。

然后再用维纳滤波复原法对该幅图像进上也达到了最优，并且在一定程度上改善了图像的质量，但是行复原处理。

函数图像，小误差，我们计算一个加权的窗体函由于点扩散函数不能精确地确定，并且假设实际系统是个平稳数该算法的具体过程如下：随机过程，这和图像模糊的实际情况相差较大，所以恢复具体的模糊图像效果不一定是最好的。

虽然维纳滤波避免了频域处理的病态问题，但是对具体问题，有时得到的结果不能令人满意。

1 维纳滤波复原原理维纳滤波也就是最小二乘方滤波，它是使原始图像及其恢复图像之间均方误差最小的恢复方法。

对图像处理中维纳滤波复原算法的改进研究

对图像处理中维纳滤波复原算法的改进研究作者：胡春亚来源：《计算机光盘软件与应用》2012年第21期摘要：文中介绍了传统图像处理中的离焦复原算法存在的不足，指出了两种传统的处理方法在逼近离焦点扩散函数方面效果都不太理想，并提出了对维纳滤波复原方法的改进，最后通过实验证实了改进后的维纳滤波复原算法具有明显的优势，并且其分辨率和噪声消除方面都表现良好。

关键词：图像处理；维纳滤波复原算法；算法改进中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 21-0000-021 传统的图像复原法中存在的不足假如我们要对一幅图像进行复原技术处理，那么就一定需要提前得到光瞳函数所需参数。

但是，由于在实际的图像处理过程中，要想得到相关的未知参数值是一件十分困难的事，因此，在进行图像恢复时借助于估算系统现有的扩散函数对其进行处理，使其所获得的值更加接近。

当前比较常用的有这样的两种复原图像模型，其中一种就是圆盘处理模型，而另一种则是属于高斯图像处理模型，技术人员通常是通过这两种模型来获取相对应点扩散函数的近似值，然后再将得到的值传递给函数。

如果想要得到良好的离焦模糊图像复原结果，就必要使用精确的估计离焦点扩散函数以及采用光学传递函数。

下面我们将对这一个问题进行研究。

2 图像处理中维纳滤波复原方法的改进由于传统的图像复源方法存在一些不足，下面对这一复源算法进行必要的改进，主要是在扩散函数上，依据离焦图像估算，提高精确度。

2.1 检测直边函数曲线想要对直边扩散函数曲线进行检测，一定需要使用边缘检测来对直线边缘检测其模糊的图像。

最经常使用的边缘检测方法就是在原有图像的基础上，寻找出图像各个象素点在有限的区域内所发生的灰度演化过程，然后通过将接近边缘的一阶或者二阶的方向导数变化规律来作为参考依据，采用最科学有效的方法来检测其边缘。

其实这个边缘点就是属于灰度观察，两边之间的灰度值会有一定的差距。

如何利用图像处理技术实现图像复原与修复

如何利用图像处理技术实现图像复原与修复图像复原与修复是图像处理技术中的重要应用之一，它主要通过使用图像处理算法恢复、修复图像中的损坏、噪声等问题，提高图像的质量与清晰度。

本文将介绍如何利用图像处理技术实现图像复原与修复，并针对其中的几个常见问题进行具体解析。

图像复原与修复的基本原理是通过对图像进行分析，找出图像中的损坏部分，并通过算法恢复或修复这些损坏。

常见的图像复原与修复的方法包括降噪、去除模糊、填充缺失像素等。

降噪是图像复原与修复的重要环节之一。

图像中的噪声会导致图像质量下降，使得图像细节不清晰。

降噪技术可以有效去除图像中的噪声，提高图像的清晰度。

常见的降噪方法包括中值滤波、高斯滤波、小波变换等。

其中，中值滤波是一种非常常用的降噪方法，它通过将像素点周围的像素值进行排序，取中值作为该像素点的值，从而实现去除噪声的效果。

去除模糊也是图像复原与修复中的重要内容之一。

图像模糊常常由摄像机晃动、物体运动等原因引起。

通过对模糊图像进行分析，可以恢复图像的清晰度。

常见的去除模糊的方法包括维纳滤波、盲去卷积等。

维纳滤波是一种经典的模糊去除方法，它通过对图像进行频域分析，根据图像的频率特征对模糊进行修复，从而提高图像的清晰度。

填充缺失像素是图像复原与修复中的一个常见问题。

在图像中，由于各种原因，如传输过程中的数据丢失、传感器故障等，可能会导致图像中某些部分的像素缺失。

对于这些缺失的像素，可以通过填充算法进行修复。

常见的填充算法包括插值算法、纹理合成算法等。

插值算法是一种常用的像素填充算法，它通过对已知像素进行插值计算，从而得到缺失像素的值。

纹理合成算法则是通过分析图像的纹理特征，在缺失区域生成与周围像素相似的纹理，实现缺失像素的修复。

图像复原与修复还涉及到其他一些问题，如去雾、图像增强等。

去雾是通过对雾霾图像进行处理，提高图像的清晰度与对比度。

常见的去雾算法有暗通道先验算法、固定滤波器算法等。

图像增强则是通过对图像的亮度、对比度等进行调整，提高图像的视觉效果。

11720817--维纳滤波实现的图像复原(案例)

基于维纳滤波实现的图像复原(案例)（1）图像复原技术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。

从数学上来说，图像复原的主要目的是在假设具备退化图像g 及退化模型函数H 和n 的某些知识的前提下，估计出原始图像f 的估计值f ˆ，f ˆ估计值应使准则最优（常用最小）。

如果仅仅要求某种优化准则为最小，不考虑其他任何条件约束，这种复原方法称为非约束复原。

（2）维娜滤波复原算法采用维纳滤波是假设图像信号可近似看成为平稳随机过程的前提下，按照使原始图像和估计图像之间的均方误差达到最小的准则函数来实现图像复原的。

它一种最小均方误差滤波器。

[][]g H R sR H H g H Q sQ H H f T n f T T T T 111---+=+= (1)设 Rf 是 f 的相关矩阵：}{T f ff E R = (2)Rf 的第 ij 元素是E{fi fj}，代表 f 的第 i 和第 j 元素的相关。

}{T f nn E R = (3)设 Rn 是n 的相关矩阵：根据两个象素间的相关只是它们相互距离而不是位置的函数的假设，可将Rf 和Rn 都用块循环矩阵表达，并借助矩阵W 来对角化：1-=WAW R f (4)1-=WBW R n (5)fe(x, y)的功率谱，记为Sf (u, v) ；ne(x, y)的功率谱，记为Sn(u, v)。

D 是1个对角矩阵，D(k, k) = λ(k)，则有：1-=WDW H(6)定义：nf T R R Q Q 1-= (7) 代入：g H Q sQ H H fT T T 1][ˆ-+= (8) 两边同乘以W –1，有：g H R sR H H f T nf T 11][ˆ--+= (9) 最后整理得： ),(),(/),(),(),(),(1),(ˆ22v u G v u S v u S v u H v u H v u H v u F f ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+=η (10)（3）MATLAB 仿真及结果仿真中使用的是自己的图片xiaohui.jpgf=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\仿真\xiaohui.jpg'); %读图subplot(2,2,1);imshow(f);title('（A ）原始图像'); %显示原始图像PSF=fspecial('motion',7,45); %对图像进行7个像素点，45度角的模糊建模gb=imfilter(f,PSF,'circular'); % 创建一个已知PSF 的退化图像g=imnoise(gb,'gaussian',0,0.0001);%加入均值为0，方差为0.0001的噪声subplot(2,2,2);imshow(g);title('（B ）加燥和运动模糊图像');Sn=abs(fft2(noise)).^2; % 噪声功率谱nA=sum(Sn(:))/prod(size(noise)); % 噪声平均能量Sf=abs(fft2(f)).^2; % 图像功率谱fA=sum(Sf(:))/prod(size(f)); % 图像平均能量R=nA/fA; %计算常数比率fr1=deconvwnr(g,PSF,R); %使用常数比率的维纳滤波复原NCORR=fftshift(real(ifft2(Sn))); %噪声自相关函数ICORR=fftshift(real(ifft2(Sf))); %图像自相关函数fr2=deconvwnr(g,PSF,NCORR,ICORR); %使用自相关函数的维纳滤波复原subplot(2,2,3);imshow(fr1);title('（C）常数比率维娜滤波复原');subplot(2,2,4);imshow(fr2);title('（D）自相关函数维娜滤波复原');（4）小结1.维纳滤波最优实施的条件是：要求已知模糊地系统函数，噪声功率谱密度（或自相关函数），原图像功率谱密度（或自相关函数）。

维纳滤波反褶积

维纳滤波反褶积维纳滤波反褶积是数字信号处理中一种重要的滤波技术，它可以帮助我们恢复由于褶积模糊造成的图像模糊。

在本文中，我将详细介绍维纳滤波反褶积的原理和应用。

一、维纳滤波反褶积的原理维纳滤波反褶积是一种通过对图像进行反褶积和滤波来恢复原始图像的方法。

根据维纳滤波反褶积的定义，它可以被定义为一种优化滤波方法，旨在通过最小化重建图像与理论模型之间的误差来恢复模糊图像的清晰度。

具体来说，维纳滤波反褶积利用噪声模型、图像抖动以及空间频率响应函数等信息来计算一个最佳的滤波器，该滤波器可以最小化图像退化过程所引起的噪声和失真。

通过使用正则化技术，维纳滤波反褶积可以对噪声和信号之间的平衡进行调整，并以最小化总方差为目标来选择最佳的滤波器。

二、维纳滤波反褶积的应用维纳滤波反褶积广泛应用于遥感图像处理、医学成像、地震学、天文学等领域，在这些领域中需要准确的图像重建和图像去噪。

例如，在医学成像中，由于诸如运动伪影、伽马射线散射等因素而导致的图像模糊，会严重影响诊断的准确性。

因此，维纳滤波反褶积可以帮助医生恢复丢失的细节并提高图像质量。

此外，维纳滤波反褶积还在工业品质检测、机器视觉等领域中得到了广泛应用。

例如，在制造业中，图像模糊可能会导致产品质量问题，而维纳滤波反褶积可以找到并消除这些模糊。

三、维纳滤波反褶积的优缺点维纳滤波反褶积作为一种优化方法，在实践中仍然具有一些优缺点。

优点：维纳滤波反褶积可以通过最小化重建图像与理论模型之间的误差来恢复图像，因此它可以有效减少噪声和提高图像质量。

此外，该方法还具有灵活性，可以根据具体情况进行优化，例如可以通过修改正则化参数来调整噪声和信号之间的平衡。

缺点：像维纳滤波反褶积这样的优化问题通常需要进行计算，因此需要一些计算资源和时间。

此外，在图像中存在大量噪声时，维纳滤波反褶积可能会变得复杂和不稳定。

四、总结总体而言，维纳滤波反褶积是一种强大的数字信号处理技术，能够在图像模糊处理、去噪等方面发挥重要作用。

维纳滤波器图像处理

维纳滤波器及其在图像处理中的应用摘要图像由于受到如模糊、失真、噪声等的影响，会造成图像质量的下降，形成退化的数字图像。

退化的数字图像会造成图像中的目标很难识别或者图像中的特征无法提取，必须对其进行恢复。

所谓图像复原就是指从所退化图像中复原出原始清晰图像的过程。

维纳波是一种常见的图像复原方法，该方法的思想是使复原的图像与原图像的均方误差最小原则恢复原图像。

本文进行了对退化图像进行图像复原的仿真实验，分别对加入了噪声的退化图像、运动模糊图像进行了维纳滤波复原，并给出了仿真实验效果以及结果分析。

实验表明退化图像在有噪声时必须考虑图像的信噪比进行图像恢复，才能取得较好的复原效果。

关键词：维纳滤波；图像复原；运动模糊；退化图像AbstractDue to factors such as blurring distorting and noising, image quality deteriorated and led to degenerated digital images which is getting harder to discern the target image or extract the image features. Wiener Filter is often used to recover the degraded image. The principle of the method expects to minimize the mean square error between the recovered image and original image. This paper carried out a restoration simulation experiments on degraded image,restoration of motion blurred images, and the result shows, SNR noise of the autocorrelation function for image restoration must be taken into consideration when restoring degraded images in a noise. Key words:Wiener Filter; motion blurred;degraded image;image restoration概述图像在形成、传输和记录的过程中都会受到诸多因素的影响,所获得的图像一般会有所下降，这种现象称为图像“退化”。

维纳维纳滤波实现模糊图像恢复知识讲解

维纳维纳滤波实现模糊图像恢复维纳滤波实现模糊图像恢复摘要维纳滤波器是最小均方差准则下的最佳线性滤波器，它在图像处理中有着重要的应用。

本文主要通过介绍维纳滤波的结构原理，以及应用此方法通过MATLAB函数来完成图像的复原。

关键词：维纳函数、图像复原一、引言在人们的日常生活中，常常会接触很多的图像画面，而在景物成像的过程中有可能出现模糊，失真，混入噪声等现象，最终导致图像的质量下降，我们现在把它还原成本来的面目，这就叫做图像还原。

引起图像的模糊的原因有很多，举例来说有运动引起的，高斯噪声引起的，斑点噪声引起的，椒盐噪声引起的等等，而图像的复原也有很多，常见的例如逆滤波复原法，维纳滤波复原法，约束最小二乘滤波复原法等等。

它们算法的基本原理是，在一定的准则下，采用数学最优化的方法从退化的图像去推测图像的估计问题。

因此在不同的准则下及不同的数学最优方法下便形成了各种各样的算法。

而我接下来要介绍的算法是一种很典型的算法，维纳滤波复原法。

它假定输入信号为有用信号与噪声信号的合成，并且它们都是广义平稳过程和它们的二阶统计特性都已知。

维纳根据最小均方准则，求得了最佳线性滤波器的的参数，这种滤波器被称为维纳滤波。

二、维纳滤波器的结构维纳滤波自身为一个FIR或IIR滤波器，对于一个线性系统，如果其冲击响应为()n h，则当输入某个随机信号)(nx时，Y(n)=∑-n )()(mnxmh式（1）这里的输入)()()(n v n s n x += 式（2）式中s(n)代表信号，v(n)代表噪声。

我们希望这种线性系统的输出是尽可能地逼近s(n)的某种估计，并用s^(n)表示，即)(ˆ)(y n sn = 式（3）因而该系统实际上也就是s(n)的一种估计器。

这种估计器的主要功能是利用当前的观测值x(n)以及一系列过去的观测值x(n-1),x(n-2),……来完成对当前信号值的某种估计。

维纳滤波属于一种最佳线性滤波或线性最优估计，是一最小均方误差作为计算准则的一种滤波。

维纳滤波复原实验报告

维纳滤波复原实验报告一、实验介绍维纳滤波是一种常用的图像复原技术，可以通过提供滤波器来降低图像的噪声和估计原始图像。

本次实验旨在通过使用维纳滤波器来复原被噪声污染的图像。

二、实验方法1. 实验准备首先需要准备一个带有噪声的图像作为输入图像，以及一个用作参考的干净图像。

通过加载图像，可以将两幅图像转换为灰度图像来简化处理。

2. 维纳滤波器的建立维纳滤波器可以通过以下公式来构建：H(u, v) = \frac{1}{H(u, v)} \cdot \frac{{ F(u, v) ^2}}{{ F(u, v) ^2 + S_n(u, v)}} 其中，H(u, v)是滤波器的频域函数，F(u, v)是输入图像的傅里叶变换，S_n(u, v)是噪声功率谱。

通过计算输入图像的傅里叶变换，以及噪声功率谱，可以根据上述公式来生成维纳滤波器。

3. 图像复原将输入图像通过傅里叶变换转换到频域，然后与维纳滤波器相乘，最后再进行傅里叶反变换，即可得到复原后的图像。

三、结果与讨论在实验中，我们使用了一幅被高斯噪声污染的图像作为输入图像，并使用了一个无噪声的参考图像。

通过对输入图像进行傅里叶变换，我们得到了输入图像的频域表示。

接着，根据输入图像和参考图像的功率谱，我们生成了对应的维纳滤波器。

最后，我们将输入图像通过傅里叶变换转换到频域，然后与维纳滤波器相乘，再进行傅里叶反变换，得到了复原后的图像。

实验结果显示，通过应用维纳滤波器，最终得到的复原图像与参考图像相比较为接近，且噪声得到了明显的减少。

这证明了维纳滤波的有效性和可行性。

然而，维纳滤波也存在一些限制。

由于维纳滤波是一种线性滤波方法，当输入图像中存在较大的模糊或失真时，滤波器可能无法恢复出清晰的图像。

此外，既有的维纳滤波器还无法处理复杂的噪声类型，如椒盐噪声或周期性噪声。

四、实验总结本次实验通过使用维纳滤波器来复原被噪声污染的图像，展示了维纳滤波的效果和限制。

维纳滤波是一种常用的图像复原技术，能够有效地降低图像噪声并估计原始图像。

用逆滤波和维纳滤波进行图像复原

用逆滤波和维纳滤波进行图像复原在图像的获取、传输以及记录保存过程中，由于各种因素，如成像设备与目标物体的相对运动，大气的湍流效应，光学系统的相差，成像系统的非线性畸变，环境的随机噪声等原因都会使图像产生一定程度的退化，图像退化的典型表现是图像出现模糊、失真，出现附加噪声等。

由于图像的退化，使得最终获取的图像不再是原始图像，图像效果明显变差。

为此，要较好地显示原始图像，必须对退化后的图像进行处理，恢复出真实的原始图像，这一过程就称为图像复原。

图像复原技术是图像处理领域一类非常重要的处理技术，主要目的就是消除或减轻在图像获取及传输过程中造成的图像质量下降即退化现象，恢复图像的本来面目。

图像复原的过程是首先利用退化现象的某种先验知识，建立退化现象的数学模型，然后再根据退化模型进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。

一、实验目的1了解图像复原模型2了解逆滤波复原和维纳滤波复原3掌握维纳滤波复原、逆滤波的Matlab实现二、实验原理1、逆滤波复原gxy,fxy,如果退化图像为，原始图像为，在不考虑噪声的情况下，其，，，，退化模型可用下式表示，,，, gxyfxydd,,,,,,,,,,,,,，，，，，，,,,,,,(12-25)由傅立叶变换的卷积定理可知有下式成立GuvHuvFuv,,,, ，，，，，，(12-26)Guv,Huv,Fuv,gxy,式中，、、分别是退化图像、点扩散函数，，，，，，，，hxy,fxy,、原始图像的傅立叶变换。

所以，，，，，，Guv,，，,,11fxyFFuvF,,,,，，，，，，,,，，Huv,，，，，(12-27)由此可见，如果已知退化图像的傅立叶变换和系统冲激响应函数(“滤被”传递函数)，则可以求得原图像的傅立叶变换，经傅立叶反变换就可以求得原始fxy,Guv,Huv,图像，其中除以起到了反向滤波的作用。

这就是逆滤波复，，，，，，原的基本原理。

在有噪声的情况下，逆滤波原理可写成如下形式GuvNuv,,，，，， Fuv,,,，，HuvHuv,,，，，，(12-28)式中，Nuv,是噪声nxy,的傅立叶变换。

《数字图像处理A》图像复原与重建实验

《数字图像处理A》图像复原与重建实验一、实验目的图像的降噪与复原既在日常生活中拥有广泛的应用场景，又是数字图像处理领域的经典应用。

本实验首先对特定图像进行添加噪声和模糊，然后再使用经典的算法对噪声退化图像进行复原和重建。

通过该实验，进一步理解图像降噪和复原的基本原理，巩固图像处理基本操作的同时，提升对图像降噪和复原的理解和掌握。

二、实验内容1.利用matlab实现对特定图像添加高斯噪声和运动模糊。

2.使用逆滤波对退化图像进行处理。

3.使用常数比进行维纳滤波。

4.使用自相关函数进行维纳滤波。

三、实验原理1. 图像退化模型在一般情况下图像的退化过程可建模为一个退化函数和一个噪声项，对一幅图像f(x,y)进行处理，产生退化图像g(x,y),如下所示，其中η(x,y)是噪声项，H则是源图像的退化函数。

g(x,y)=H[f(x,y)]+η(x,y)2. 图像的噪声模型图像的噪声模型分为空间域噪声模型（通过噪声的概率密度函数对噪声进行描述）和频率域噪声模型（由噪声的傅里叶性质进行描述）两种类型。

在本实验中，我们采用的是空间噪声的经典噪声模型高斯噪声，高斯噪声模型的概率分布函数如下所示,其中σ是标准差，μ是期望。

p(z)=√2πσ−(x−μ)22σ2⁄3. 图像模糊图像模糊是一种常见的主要的图像退化过程。

场景和传感器两者导致的模糊可以通过空间域和频率域低通滤波器来建模。

而另一种常见的退化模型是图像获取时传感器和场景之间的均匀线性运动生成的图像模糊。

本实验的模糊模型采用的则是运动模糊，该模糊可以通过工具箱函数fspecial进行建模。

1.带噪声退化图像的复原在图像复原中经典的方法包括两种，分别是直接逆滤波和维纳滤波。

其中，直接逆滤波的复原模型如下所示,其中G(u,v)表示退化图像的傅里叶变换，H(u,v)则表示退化函数。

除了直接逆滤波之外，更为常见的是使用维纳滤波对退化图像进行复原，复原模型如教材100页4.7节所示。

去卷积和维纳滤波

去卷积和维纳滤波
去卷积和维纳滤波是两种在图像处理中常用的技术。

去卷积是一种用来提高图像分辨率的技术。

简单来说，它是一种试图从低分辨率图像中恢复原始高分辨率图像的过程。

去卷积的基本原理是利用先验知识（例如噪声分布，傅里叶变换的特性等）来估计模糊函数，然后对模糊后的图像进行反卷积，以得到原始图像的估计。

维纳滤波是一种基于最小均方误差的复原方法，它通过消除图像中的噪声和其他干扰因素来提高图像的质量。

维纳滤波器被设计为对输入图像进行线性变换，以产生输出图像，该输出图像在某种意义上（如均方误差）最接近原始图像。

维纳滤波器通常用于图像的增强和去噪。

在某种程度上，可以认为去卷积和维纳滤波是相关的，因为它们都是用于改善图像质量的工具。

然而，它们的应用领域和目标略有不同。

去卷积主要用于提高图像的分辨率，而维纳滤波则更注重于全局的噪声抑制和图像的全面增强。

图像处理中的图像增强与复原算法研究

图像处理中的图像增强与复原算法研究随着数字图像技术的飞速发展，图像处理算法也得到了广泛应用。

图像增强与复原算法作为图像处理的重要环节，对于提高图像质量和还原图像细节起着至关重要的作用。

本文将探讨图像增强与复原算法的研究现状和发展趋势。

一、图像增强算法图像增强算法旨在改善图像的视觉效果，使图像在视觉上更加清晰、鲜艳。

常见的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、锐化等。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，它通过重新分配图像的灰度级，使得图像的直方图均匀分布。

该算法能够增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰。

2. 灰度拉伸灰度拉伸是一种通过调整图像的灰度级范围来增强图像对比度的算法。

它通过将图像的最低灰度级映射为0，最高灰度级映射为255，将其他灰度级进行线性压缩，从而使得图像的亮度范围更广，细节更加丰富。

3. 锐化锐化算法通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度。

常见的锐化算法包括拉普拉斯算子、Sobel算子等。

这些算子通过计算像素点与其周围像素点之间的差异，来增强图像的边缘。

二、图像复原算法图像复原算法旨在通过消除图像中的噪声和伪影，恢复原始图像的细节和清晰度。

常见的图像复原算法包括去噪、去模糊等。

1. 去噪图像中的噪声是由于图像采集过程中的干扰引起的，它会降低图像的质量和清晰度。

去噪算法通过对图像进行滤波处理，去除噪声，提高图像的信噪比。

常见的去噪算法包括中值滤波、高斯滤波等。

2. 去模糊图像模糊是由于图像采集过程中的运动模糊或者光学系统的缺陷引起的，它会导致图像细节丢失和清晰度下降。

去模糊算法通过恢复图像的高频信息，提高图像的清晰度。

常见的去模糊算法包括维纳滤波、盲反卷积等。

三、图像增强与复原算法的研究现状目前，图像增强与复原算法的研究已经取得了很大的进展。

研究者们提出了许多新的算法和方法，不断提高图像处理的效果和质量。

1. 基于深度学习的图像增强算法深度学习技术在图像处理领域的应用日益广泛。

维纳滤波复原的基本原理

维纳滤波复原的基本原理
维纳滤波（Wiener Filter）是一种经典的自适应滤波方法，可
用于信号复原和图像恢复等任务。

其基本原理是最小化输出信号与原始信号之间的均方误差，从而实现信号的最佳估计。

维纳滤波的基本假设是，原始信号和噪声是在频率域上相互独立的。

根据这一假设，维纳滤波通过对输入信号进行频域上的加权来实现信号的复原。

其具体步骤如下：
1. 将输入信号和噪声信号进行傅里叶变换，得到它们在频率域上的表示。

2. 根据信号自相关函数和噪声自相关函数的频谱表示，计算维纳滤波器的频率响应函数。

3. 将输入信号和噪声信号的频率表示与维纳滤波器的频率响应函数相乘，得到输出信号的频率表示。

4. 对输出信号进行傅里叶逆变换，得到复原后的信号。

维纳滤波的关键是确定维纳滤波器的频率响应函数。

通常情况下，维纳滤波器的频率响应函数需要对输入信号和噪声信号的功率谱进行估计。

常用的估计方法包括最小均方误差（MSE）准则、最大似然估计（MLE）准则和谱因子化方法等。

需要注意的是，维纳滤波在实际应用中并不总是能够获得满意的效果。

其有效性依赖于对输入信号和噪声信号的统计性质的
准确估计，以及对维纳滤波器的频率响应函数的合理选择。

在噪声强度较高、信号与噪声相关性较强或噪声功率谱存在峰值等情况下，维纳滤波可能失效或效果较差，此时可能需要使用其他更适合的滤波方法。

基于维纳滤波的图像复原

关键词：图像复原；纳滤波；扩散函数；值信噪比维点峰中图分类号：Ｎ１．３文献标识码：Ｔ９１７Ａ文章编号：６３～７３２１）４—０１０１７４９（０１００９— ５
ＩａｅＲｅｔｒｔｏｓｄｏｉｎｒＦｉｔｒｎｇｍｇｓｏａｉｎＢａｅｎＷｅｅｌｅｉ
∈ 壬）
ｌｇ，（ｙ）
条件后，可以按一般求极小值的方法进行求解。就
将上式两边对／微分，另其结果为零，：并得
：
２ｔＱＱｆ一２（日Ａｇ一）：０
图１基本图像退化／复原模型
ｏ１
，）退化因子Ｙ，
生一幅退化的图像ｇ，）（Ｙ。给定
日和噪声ｎ，）（Ｙ的一些先验知识，可以获得原始便
图像复原技术是数字图像处理的一个基本和重
要的课题。与图像增强技术不同，图像复原的目的
收稿日期：００—１ —１２１２６
图像的一个近似估计．厂。
根据该模型，化图像的数学描述为：退
基金项目：国家自然科学基金（Ｏ６０１４）Ｎ．１７１８
作者简介：飞（９７一）女，金１８，山东泰安人，国传媒大学理学院硕士研究生，中Ｅ—ｍｉｊｆ１２＠１３ＣＢａ：ｎｅ２３６．Ｏｌｉｉ

维纳滤波在退化图像恢复中的应用研究

摘要：图像由于受到如模糊、真、声等的影响，造成图像质量的下降，成退化的数字图像。退化的数字图像会失噪会形造成图像中的目标很难识别或者图像中的特征无法提取，须对其进行恢复。纳波是一种常见的图像复原方法．必维该
Ａｐｐｉａｉｎｔｙｏｅｅｉｒｔｄｉａｅｒｓｏａｔｏｌｃｔｏｓｕｄｆｄｔｒｏａｅｍｇｅｔｒｉｎｂａｅｏｅｅｌｅｉｓｄｎｗｉｎｒｆｔｒｎｇｉ
ＸＩபைடு நூலகம்ＡＯｎｇＦｅ
ｃｎｉｅａｉｎｗｅｅｔｒｇｄｇａｅｇｅｏｓ．ｏｓｄｒｔｈｎｒｓｏｎｅｒｄｄｉｏｉｍａｓｉａｎｉｅｎＫｅｒｓｗｉｎｒｌｒｎｙｗｏｄ：ｅｅｔｉｇ；ｉｇｅｔｒｔｎｏｎｐｅｄＦｎｔｎ；ｍｏｉｎｂｕｒｄ；ｄｔｒｏａｅｍａｅｉｆｅｍａｅｒｓｏａｉ；ＰｉｔＳｒａｕｃｉｏｏｔ — ｌｒｅｏｅｅｒｔｄｉｇｉ
进行图像恢复．能取得较好的复原效果才关键词：维纳滤波；图像恢复；ＰＦ；运动模糊；退化图像Ｓ
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４
文献标识码：Ａ
文章编号：１７ — ２６２１）８０７ — ３６４６３（００ — １３０１
第１９卷第８期

图像复原——逆滤波复原与维纳滤波复原方法及比较

图像复原——逆滤波复原与维纳滤波复原方法及比较鲁东大学信息与电气工程学院学年第-----1----学期逆滤波复原与维纳滤波复原方法及比较《》课程论文课程号:摘要任课教师成绩图像复原，即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。

对遥论文题目:逆滤波复原与维纳滤波复原方法及比较感图像资料进行大气影响的校正、几何校正以及对由于设备原因造成的扫描线漏失、根据课程介绍的相关内容，从图像复原、分割、修复等方面，对目错位等的改正，将降质图像重建成接近于或完全无退化的原始理想图像的过程。

图像在形成，记录，处理和传输的过程中，因为成像系统，记录设备，传输介质和处理方前采用的前沿的方法理论及技术进行总结分析，题目自拟。

法的不完备导致图像质量的下降，也就是常说的图像退化。

图像复原是对发生退化的论文要求:(对论文题目、内容、行文、字数等作出判分规定。

) 图像进行补偿，某种意义上对图像进行改进，改善输入图像的质量。

我的这篇论文主要求论文结构合理，逻辑性强，重复率不能超过40%，内容具有一要介绍逆滤波图像复原，维纳滤波图像复原等方法，以及对他们之间进行比较。

学号_________________姓名__________________ 本专关键词:图像复原、逆滤波复原、维纳滤波复原定的前沿性。

对于全文抄袭、逻辑混乱等情况均判0分。

题目字体黑体，小二。

正文，宋体，小四，段落间距1.2倍行距。

一(图像复原的意义字数不少于3000字。

论文结尾应附至少5篇相关参考文献。

复原是图像处理的一个重要内容，它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能教师评语: 恢复原图像。

图像在形成、传输和记录过程中，受各种因素的影响，图像的质量都会有所下降，典型表现有图像模糊、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退化图像本来面目。

二(维纳滤波的介绍密封线学生须将文字写在此线以下图像复原是图像处理中的一个重要问题。