1、第6章 像复原技在像的采集、送和 程中，会加入一些噪声，表 像模糊、失真、有噪声等。在 用中需要清晰的、高量的像。像复原就是要尽可能恢复退化像的本来面目，它是沿像退化的逆程行理。典型的像复原技是根据像退化的先知建立一个退化模型，以此模型基，采用各种逆退化理方法行恢复，得到量改善的像。本章将 的介 像复原技，主要包括像的噪声模型、像的波以及常用的像复原方法等。6.1 像复原技介像复原在数字像理中有非常重要的研究意。像复原最基本的任是在去除像中的噪声的同，不失像中的 信息。然而抑制噪声和保持 往往是一矛盾，也是像理中至今尚未很好解决的一个 。像复原的目的就是了抑制噪声，改善像的量。像复原和像增强都
2、是了改善像的量，但是两者是有区的。像复原和像增强的区在于：像增强不考 像是如何退化的，而是 采用各种技来增强像的 效果。而像复原不同，需要知道像退化的机制和程等先知，据此找到一种相的逆理方法，从而得到恢复的像。6.2 像噪声模型数字像的噪声主要来自像的采集和 程。像感器的工作受到各种因素的影响。例如在使用CCD像机取像，光照强度和感器的温度是生噪声的主要原因。像在 程中也会受到噪声的干。像噪声按照噪声和信号之的关系可以分加性噪声和乘性噪声两种。假 像的像素 ，噪声信号。如果混合叠加信号的形式， 种噪声加性噪声。如果叠加后信号的形式， 种噪声乘性噪声。6.2.1 噪声介噪声是不可 的，只能用概率
3、 方法来 的随机差。下面介常的噪声:1、高斯噪声2、椒噪声3、均匀分布噪声4、指数分布噪声5、伽分布噪声6.2.2 噪声的MATLAB在MATLAB中，可以通函数imnoise( ) 像添加噪声，函数可以得到高斯分布噪声、椒噪声、泊松分布噪声和乘性噪声。函数的用格式：J=imnoise(I, type, parameters)：函数 像I添加型type的噪声。参数type 的噪声型如下：gaussian高斯噪声；localvar0均白噪声；poisson泊松噪声；salt & pepper椒噪声；speckle乘性噪声。参数parameters 噪声的参数，如果不置parameters采用系的
4、默 。6.3.1 均 波均 波复原包括算均 波器和几何均 波器。在坐点，大小的巨型窗口表示，算平均是窗口中被干 像的平均，即几何均 波器复原像，表达式：逆波均 波器的表达式：6.3.2 序 波序 波包括中 波、最大 波和最小 波。中 波能很好的保留像的 ，非常适合去除椒噪声，效果于均波。下面首先介中 波。在坐点，大小的窗口表示，中 波是取窗口中被干 像的中，作坐点的出，公式：最大 波器也能去除椒噪声，但会从黑色物体的 去除一些黑色像素。最大 波器的公式：最小 波器和最大 波器似，但是会从白色物体的 去除一些白色像素。最小 波器的公式：6.3.3 自适 波在MATLAB件中，函数wiener2(
5、 )可以根据像中的噪声行自适 波，可以噪声行估。函数根据像的局部方差来整波器的出。函数的用格式：J=wiener2(I, m, n, noise)：函数 像I行自适 波，采用的窗口大小mn，如果不指定窗口大小，默 33。入参数noise噪声的能量。返回J 波后得到的像。J, noise=wiener2(I, m, n)：函数 像中的噪声行估，返回noise噪声的能量。6.4 像复原方法下面 像复原的常用方法行介，主要包括逆波复原、 波复原、束最小二乘法复原、Lucy-Richardson复原和盲解卷复原等。6.4.1 逆波复原表示入像，即理想的、没有退化的像，是退化后察得到的像，加性噪声。通傅
6、立叶 到域后：像复原的目的是定和退化函数，以及关于加性噪声的相关知，得到原像的估 像，使 像尽可能的逼近原像。用于复原一幅像的最 的方法是构造如下的公式：然后通的傅立叶反 得到像的估 ，称逆波。逆波是一种非束复原方法。非束复原是指在已知退化像的情况下，根据退化模型和噪声的一些知，做出原像的估，使得某种事先确定的差准 最小。在得到差最小的解的程中，没有任何束条件。于直接逆波，由于存在噪声的影响，退化像的估公式：6.4.2 波复原 （wiener）波最早是由Wiener首先提出的，并用于一信号，取得很好的效果。后来算法又被引入二信号理，也取得相当意的效果，尤其是在像复原域。由于 波器的复原效果好，
7、算量低，并且抗噪性能良，因而在像复原域得到了广泛的用。多高效的像复原算法都是以 波基形成的。6.4.3 束最小二乘法复原在MATLAB件中，采用函数deconvreg( )行像的束最小二乘法复原。函数的 用格式：J=deconvreg(I, PSF)：函数中 入像I行束最小二乘法复原，PSF点展函数，返回J复原后得到的像。J=deconvreg(I, PSF, NOISEPOWER)：函数中参数NOISEPOWER行置，参数噪声的强度，默 0。J=deconvreg(I, PSF, NOISEPOWER, LRANGE)：函数中参数LRANGE行置，参数拉格朗日算子的搜索范，默 10-9, 1
8、09。J=deconvreg(I, PSF, NOISEPOWER, LRANGE, REGOP)：函数中参数REGOP 束算子。J, LAGRA=deconvreg(I, PSF, )：函数返回LAGRA最采用的拉格朗日算子。6.4.4 LUCY-RICHARDSON复原在MATLAB件中，函数deconvlucy( )采用加速收的Lucy-Richardson算法 像行复原。函数的 用格式：J=deconvlucy(I, PSF)：函数中 入像I采用Lucy-Richardson算法行像复原，PSF点展函数，返回J复原后得到的像。J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT)：函数
9、中参数NUMIT算法的重复次数，默 10。J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR)：函数中参数DAMPAR偏差 ，默 0。J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT)：函数中参数WEIGHT像素的加 ，默 原始像的数。J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT, READOUT)：函数中参数READOUT噪声矩，默 0。J=deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT, READOUT, SUBSMPL)：函数中参数SUBSMPL子采 ，默 1。
10、6.4.5 盲解卷复原前面介的像复原方法，需要先知道退化像的PSF。在 用中，常在不知道PSF的情况下 像行复原。盲解卷复原方法，不需要先知道PSF，而且可以PSF行估。盲解卷复原算法的点是在退化像毫无先知的情况下，仍然能 行复原。6.5 本章小本章 的介了利用MATLAB行像的复原。首先 的介了像的噪声模型，主要包括高斯噪声、椒噪声、均匀噪声和指数噪声等等，以及些噪声的MATLAB 。然后 的介了空域内的像波复原，主要包括均 波复原、序 波复原和自适 波复原等。最后重点介了常用的复原方法，主要包括逆波复原、波复原、束最小二乘法复原、Lucy-Richardson复原和盲解卷复原等。本章通例子 的介了如何通MATLAB程 各个复原方法。 6.1 任意 一幅灰度像， 程 像添加高斯噪声，噪声的均 0，方差0.05。6.2 建立参数的指数分布噪声，并制噪声像的直方？6.3 任意 一幅灰度像，在像中添加密度0.01的椒噪声，最后采用窗口44的中 波器行波， 程 并分析波的效果。6.4 一幅灰度像并行运模糊，最后采用 波行复原， 程 。6.5 取一幅灰度像，然后添加高斯噪声，最后采用束最小二乘法行复原， 程 。
