第五章_图像复原

1、1Digital Image Processing 数字图像处理数字图像处理王王 伟伟2第五章第五章 图像复原图像复原34基本概念基本概念5基本概念基本概念6基本概念基本概念7基本概念基本概念8基本概念基本概念9基本概念基本概念10基本概念基本概念11要要 点点1213退化模型退化模型),( yxg),( yxf),( yxn),(),(),(yxnyxfHyxg14退化模型退化模型),(),(yxfHyxg),(),(11yxfHyxg),(),(22yxfHyxg),(),(),(yxkgyxfkHyxkfH),(),(),(),(2121yxfHyxfHyxfyxfH),(),(21yx

2、gyxg),(),(),(),(22112211yxfHkyxfHkyxfkyxfkH),(),(2211yxgkyxgk),(),(byaxgbyaxfH15连续函数退化模型连续函数退化模型),(yxh),(),(yxHyxh),(),(),(yxhyxfyxfH ddyxhf),(),(),(yxg),(),(),(),(yxnyxhyxfyxg16离散退化模型离散退化模型1 , 1010 , 10),(),(NyBMxAByAxyxfyxfe1 , 1010 , 10),(),(NyDMxCDyCxyxhyxhe1010),(),(),(MmeNneenymxhnmfyxg1, 2 ,

3、1 , 0 ; 1, 2 , 1 , 0nyMx17离散退化模型离散退化模型),(),(),(),(1010yxnnymxhnmfyxgeMmeNnee1, 2 , 1 , 0 ; 1, 2 , 1 , 0NyMx) 1() 1 ()0() 1() 1 ()0(021201110MNnnnMNfffeeeeeeMMMHHHHHHHHHnHfg185.3 退化函数估计退化函数估计 19方方 法法20图像观察估计法图像观察估计法 ),(yxgs),(yxfs),(),(),(vuFvuGvuHsss21试验估计法试验估计法 ),(yxgAvuGvuH),(),(22试验估计法试验估计法 一个亮脉冲

4、(放大显示) 退化的冲激 23模型估计法模型估计法 基于大气湍流的物理特性的退化模型基于大气湍流的物理特性的退化模型 6/522)(),(vukevuH24模型估计法模型估计法 dtevuFdtevuFvuGTtvytuxjTtvytuxj0)()(20)()(20000),( ),(),(dtevuHTtvytuxj0)()(200),(),(),(),(vuFvuHvuGdttyytxxfyxgT)(),(),(00025模型估计法模型估计法 0)(/)(00tyTattxuajTTuatjTtuxjeuauaTdtedtevuH)sin( ),(0/20)(2026模型估计法模型估计法

5、TbttyTattx/)(/)(00)()(sin)(),(vbuajevbuavbuaTvuH27模型估计法模型估计法 (a)原始图像 (b)运动模糊后的图像运动位移为30个象素运动角度为45o285.4 逆滤波逆滤波 29无约束滤波无约束滤波 nHfgHfgnn未知，寻求未知，寻求f，使得使得Hf 在最小二乘意义上来说近似于在最小二乘意义上来说近似于g，即即2)(fHgfJ30无约束滤波无约束滤波 当当M=N时，时，H为一方阵，且假设为一方阵，且假设H-1存在存在 0)(2)(fHgHffTJgHfHHTTgHHHfTT1)(gHgHHHf111)(TT31逆滤波逆滤波 1, 1 , 0,

6、 ),(),(),(MvuvuHvuGvuF1, 1 , 0, ),(),(),(),(MvuvuHvuNvuFvuF),(),( ),(),(),(),(11111vuHvuNFvuFFvuHvuGFyxf32逆滤波逆滤波 33逆滤波逆滤波 ),(),( ),(),(),(),(11111vuHvuNFvuFFvuHvuGFyxfH(u,v)=0或很小，N(u,v)不为0难以计算或者比F(u,v)大得多34逆滤波逆滤波 令逆滤波器的转移函数为dvuHvuHdvuHkvuM),(),(/1),(),(35逆滤波逆滤波 02/12202/122)(0)(),(/1),(DvuDvuvuHvuM令

7、逆滤波器的转移函数为36消除匀速运动模糊消除匀速运动模糊 ),(vuG),(vuH),(),(),(1vuGvuHvuF37消除匀速运动模糊消除匀速运动模糊 MF,map=imread(image3-MF.jpg); %装入运动模糊图像figure(1);imshow(MF); %显示模糊图像LEN=30; THETA=45; INITPSF=fspecial(motion,LEN,THETA); %建立复原点扩散函数J P= deconvblind(MF,INITPSF,30); %去卷积figure(2); imshow(J); %显示结果图像如图5.6(a)figure(3); imsh

8、ow(P,notruesize); %显示复原点扩散函数如图5.6(b)38消除匀速运动模糊消除匀速运动模糊 39消除匀速运动模糊消除匀速运动模糊 40消除匀速运动模糊消除匀速运动模糊 4142有约束滤波有约束滤波 2fQ22nfHg)()(222nfHgfQfJ43有约束滤波有约束滤波 0)(22)(fHgHfQQffTTJgHfHHfQQgHfHHfQQTTTTTT1 0gHQQHHfTTTs1)(/1s44维纳维纳滤波滤波TE ffRfTE nnRnf 的相关矩阵的相关矩阵n 的相关矩阵的相关矩阵1 WAWRf1 WBWRnA和和B中的元素对应中的元素对应Rf和和Rn中的相关元素的傅里叶

9、变换中的相关元素的傅里叶变换这些相关元素的傅里叶变换称为图像和噪声的功率谱这些相关元素的傅里叶变换称为图像和噪声的功率谱 45维纳维纳滤波滤波nfRRQQ1TgHRRHHfnTfTs11)(gWWDBWWADWWDf11111)(sgWDBADDfW1111)(s),(),(),(| ),(| ),(|),(1),(22vuGvuPvuPsvuHvuHvuHvuFfn46维纳维纳滤波滤波),(),(),(| ),(| ),(|),(1),(22vuGvuPvuPsvuHvuHvuHvuFfn47维纳维纳滤波滤波),(),(| ),(| ),(|),(1),(22vuPvuPsvuHvuHvuH

10、vuHfnw),(),(vuPvuPnf),(),(vuPvuPfn0),(vuHw48维纳维纳滤波滤波),(/ ),(vuPvuPfn),(| ),(| ),(|),(1),(22vuGKvuHvuHvuHvuF49维纳维纳滤波滤波uvfAvuPMNf),(1uvnAvuPMNn),(1AAfnR 50Matlab实现实现 fr = deconvwnr(g,PSF) fr = deconvwnr(g,PSF,NSR) fr = deconvwnr(g,PSF,NCORR,ICORR)51Matlab实现实现 52Matlab实现实现53Matlab实现实现 54Matlab实现实现 5556

11、滤波模型滤波模型 57滤波模型滤波模型),(| ),(| ),(|),(),(22vuGvuPsvuHvuHvuF22nfHg58Matlab实现实现2nfr = deconvreg(g, PSF, NOISEPOWER, RANGE)59Matlab实现实现4 )0001. 0(6464 222nnmMNn6061 222/)(21)(zezp62 azazeazbzpbaz0)(2)(/)(24/ba4)4(2b63 000)!1()(1zzebzazpazbbab22aba0，b为正整数000)(zzaezpaza1221aa064 其它01)(bzaabzp2ba 12)(22ab 6

12、5 其它0)(bzPazPzpba66xyStstsgmnyxf),(),(1),(mnStsxytsgyxf/1),( ),(),(xyStstsgmnyxf),(),(1),(xyxyStsQStsQtsgtsgyxf),(),(1),(),(),(6768),(median),(),(tsgyxfxySts),(max),(),(tsgyxfxySts),(min),(),(tsgyxfxySts),(min),(max21),(),(),(tsgtsgyxfxyxyStsSts69 70 71是在图像获取过程中从电力或机电干扰中产生的这是唯一的一种空间依赖型噪声可以通过专用的、和滤波器

13、来削减或消除周期性噪声干扰。 72半径为D0，中心在(u0, v0)且在(-u0, -v0)对称其它1),(,),(0),(0201DvuDDvuDvuH2/120201)2/()2/(),(vNvuMuvuD2/120202)2/()2/(),(vNvuMuvuD73nvuDvuDDvuH),(),(11),(21207420),(2),(1211),(DvuDvuDevuH7576),(1),(vuHvuHnrnp77 787980对图像平面上的象素进行重新排列以恢复原空间关系对空间变换后的象素赋予相应的灰度值以恢复原位置的灰度值步步 骤骤 81空间变换空间变换 82灰度插值灰度插值83灰度插值灰度插值84MATLAB函数函数 (1) tform = maketform(transform_type, transform_parameters) (2) g