2010-2011-2数字图像处理实验指导书-3.pdf

根据给定的文件信息，本篇内容主要围绕“数字图像处理”中的图像复原技术展开，具体探讨了图像退化模型、图像模糊化以及噪声添加等关键知识点，并以MATLAB软件为例进行了实验演示。 ### 一、图像复原概述 #### 1.1 图像复原的目的 图像复原是指在已知图像退化的情况下，尽可能恢复或重建原始图像的过程。这一过程通常基于一定的数学模型，旨在减少或消除图像退化过程中引入的各种失真，包括模糊、噪声等。 #### 1.2 图像退化原因 图像退化可能由多种因素引起，包括但不限于设备性能限制、传输过程中的干扰、环境条件变化等。这些因素可能会导致图像变得模糊不清或者受到噪声干扰，使得图像质量下降。 ### 二、图像退化模型 #### 2.1 模型构建 图像的退化过程可以被建模为一个包含两个主要成分的操作：一是图像本身的模糊化，二是外部噪声的叠加。数学上，这一过程可以表示为： \[ g(x,y) = H(f(x,y)) + n(x,y) \] 其中 \( g(x,y) \) 是退化后的图像，\( f(x,y) \) 是原始图像，\( H(\cdot) \) 表示模糊化操作，而 \( n(x,y) \) 则是加入的噪声。 #### 2.2 模糊化与噪声 ##### 2.2.1 模糊化 图像模糊化通常是由于光线传播、设备光学特性等因素造成的。在MATLAB中，可以通过函数`fspecial`创建不同的模糊核（Point Spread Function, PSF），进而利用这些模糊核对图像进行卷积操作来模拟模糊化过程。 - **运动模糊**：模拟物体移动或相机抖动导致的模糊，可以通过 `fspecial('motion', len, theta)` 来创建。 - **圆盘状模糊**：模拟圆形光圈造成的模糊效果，使用 `fspecial('disk', radius)` 创建。 - **钝化模糊**：增强图像的对比度，使用 `fspecial('unsharp')`。 ##### 2.2.2 噪声添加 在实际应用中，噪声是不可避免的，它们可能来自传感器噪声、传输过程中的噪声等。MATLAB中的`imnoise`函数可以用于向图像添加不同类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。 - **高斯噪声**：通过 `imnoise(I, 'gaussian', mean, variance)` 添加均值为mean、方差为variance的高斯噪声。 - **椒盐噪声**：通过 `imnoise(I, 'salt & pepper', density)` 添加一定密度的椒盐噪声。 ### 三、图像复原技术 #### 3.1 逆滤波 逆滤波是一种基本的图像复原技术，其核心思想是对模糊图像进行逆变换，以恢复原始图像。这种方法假设退化过程是已知的，并且是线性的、空间不变的。然而，逆滤波在实际应用中存在不稳定问题，尤其是当退化函数包含零点或接近零的值时。 #### 3.2 维纳滤波 维纳滤波是在逆滤波的基础上引入统计信息的方法，其目的是最小化复原图像与原始图像之间的均方误差。维纳滤波不仅考虑了退化函数，还考虑了噪声的影响，因此在一定程度上克服了逆滤波的一些缺点。 #### 3.3 约束最小二乘方复原 约束最小二乘方复原技术则是在最小二乘法的基础上增加了额外的约束条件，如平滑性约束等，以提高复原图像的质量。这种方法能够在处理噪声的同时，保持图像的细节特征不被过度平滑。 ### 四、实验步骤与案例分析 #### 4.1 实验准备 - **实验环境**：计算机、MATLAB软件。 - **实验原理**：基于上述理论基础，通过MATLAB实现图像模糊化和噪声添加，并使用逆滤波、维纳滤波及约束最小二乘方复原技术进行图像复原。 #### 4.2 实验案例 以MATLAB代码为例，通过创建模糊图像和添加噪声来模拟退化过程，并利用不同的复原技术对图像进行复原处理。例如，在上述部分提到的创建模糊图像的例子中，通过使用`fspecial`函数创建不同的模糊核，并结合`imfilter`函数对图像进行卷积操作，成功实现了运动模糊、圆盘状模糊和钝化模糊的效果。 通过以上内容可以看出，数字图像处理中的图像复原技术涉及多个方面，包括退化模型的构建、模糊化与噪声的模拟以及复原算法的应用等。通过MATLAB软件，可以方便地实现这些技术，并观察不同方法在图像复原方面的效果。