数字图像处理(第四章)

当z服从高斯分布时,其值70%落在[( ),( )]范围内, 且有95%落在[( 2 ),( 2 )]范围内.
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瑞利噪声
瑞利噪声的PDF为：
p(
z)


2 b
(
z

a)e(
z
a)2
/
b
0
概率密度的均值和方差由下式给定 :
b
a

2
=
b a2
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指数分布噪声
指数噪声的PDF为：
aeax p(z)
0
z0 z0
其中,a 0,概率密度的均值和方差由下式给定 :
1
a
2= 1
a2
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图像复原的目的时获得关于原始图像的近似估计fˆ (x, y)
g(x, y) h(x, y)* f (x, y) (x, y)
G(u, v) H (u, v)F (u, v) N (u, v)
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4.2 噪声模型
噪声源 . 图像获取 --- 环境, 摄像机质量,电火花等. . 图像传输 --- 雷电 或 当使用网络传输时大气层干扰
脉冲(椒盐)噪声
(双极)均匀分布噪声的PDF为：
Pa
p(
z)


Pb
0
za z b 其他
若b a,灰度值b将显示为一个亮点, a的值将显示为一个暗点. 若Pa或Pb为零, 则脉冲噪声称为单极脉冲. 若Pa或Pb均不可能为零, 尤其是近似相等时, 脉冲噪声值类似于随机 分布在图像上的胡椒和盐粉细粒.
恢复到一个估计值（与原始图像有一定的差别） 5.图像恢复（复原）既可在图像的空间域实现，也可以在其频率
域实现。
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光学 系统 的像 差
摄影 胶片 的非 线性
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传感 器非 线性 畸变
产生原因
光学 系统 中的 衍射
几何 畸变
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均匀分布噪声
Байду номын сангаас
均匀分布噪声的PDF为：
1 p(z) b 1
0
a z b 其他
概率密度的均值和方差由下式给定 :
ab
2
2 = (b a)2
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za za
概率密度的均值和方差由下式给定 :
a b/4

2
=
b(4-
4
)
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伽马(爱尔兰)噪声
伽马噪声的PDF为：
p(
z
)


ab zb1 (b 1)!
e
az
0
z0 z0
其中,a 0,b为正整数.
大气 流的 扰动 效应
图像 运动 造成 的模 糊
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图像退化 图像在形成、记录、处理和传输过程中,由于
成像系统、记录设备、传输介质和处理方法 不完善，导致图像的质量下降
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图像恢复的一个实例
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在图象退化过程确知的情况下, 图象退化的逆过程（恢 复）有可能进行，但实际情况往往是退化过程并不清楚, 这种复原（称为盲目复原）十分困难。
在图象模糊的同时,噪声和干扰也会同时存在,这也为复 原过程也带来了困难和不确定性。
图象复原是寻求在一定优化准则下的原始图象的最优估 计。因此，不同的优化准则会获得不同的图象复原。
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图像复原通常会涉及到设立一个最佳的准则,它将会产生 期望的最佳估计.对比而言,图像增强技术基本上是一个 探索性过程,为了人类视觉系统的生理接受特点而设计一 种改善图像的方法.
图像复原的基本思路：先建立退化的数学模型，然后根 据该模型对退化图像进行拟合。
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为讨论需要，假定噪声与图像空间坐标位置无关，除周期性 噪声外，也与图像本身无关
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六种重要的噪声模型----概率密度函数
高斯噪声
p(z) 1 e(z )2 / 2 2
2
其中z表示灰度值,表示z的平均值或期望值, 表示z的标准差. 标准差的平方 2称为z的方差.
图像复原过程如下: 找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像
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4.1 图像退化模型
通常将退化原因作为线性系统退化的一个因素来对待,从而建 立系统退化模型来近似描述图像函数的退化.
给定g(x, y)和关于退化函数H的一些知识以及外加噪声项(x, y),
第四章 图像恢复（复原）
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基础知识
1.当获取图像或图像传输时，常常由于噪声影响而使图像退化或 被损坏（成像系统、记录设备、传输介质和处理方法）。
2.图像恢复（复原）意味着要将退化或损坏的图像恢复到其原始 图像状态。
3.图像恢复与图像增强不同，它是一个客观地过程。 4.一般情况下，我们只能根据图像退化或损坏的先验知识将图像
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周期噪声
在图像获取中从电力或机电干扰 中产生.
惟一一种空间依赖型噪声. 周期噪声可以通过频率域滤波显 著减少.
即根据退化的原因,分析引起退化的环 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.目的在 于消除或减轻在图像获取以及传输过 程中造成的图像品质下降,恢复图像的 本来面目.因此,复原技术就是把退化 模型化,并采用相反的过程进行处理, 以便复原出原图像.
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