盲目图像复原算法研究背景意义现状及趋势 1图像复原算法的研究意义和背景 (1) 2盲目图像复原方法研究现状 (2) 3盲目图像复原方法发展趋势 (3) 1图像复原算法的研究意义和背景 数字图像处理这门学科的形成也是和社会生产力发展的需要分不开的。早期的图像处理是由于通讯方面的要求而发展起来的，这就是本世纪20年代传真技术的发明和发展。其后，由于宇宙探索方面的要求，需要处理大量在宇宙探测器上拍摄下来的不清楚的其他天体(如月球、火星等)以及地球本身的照片，这些需求大大的促进了数字图像处理技术的发展。到现在，图像处理技术的发展，己经远远突破了这两个领域，被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像复原算法的研究是数字图像处理中非常重要的一个领域，它的研究成果也被广泛地应用到各个研究和生产领域。在图像成像的过程中，图像系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图像中某些个别像素点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图像中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。此外还有数字化器、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。总之，使图像发生退化的原因很多，如果我们把退化模型简化成真实图像与一个卷积算子卷积的结果，那么图像的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此，由于采集图像受噪声的影响，最后对于图像的复原结果可能偏离真实图像非常远。由于以上的这些特性，盲图像复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于盲图像复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。随着多媒体技术的发展，计算机网络技术的广泛应用和宽带信息网络的建立，信息在人们的工作、学习和生活中发挥越来越重要的作用，其中最直接最主要的信息是图像信息，在各类图像系统中，由于图像的传送和转换，如成像、复制扫描、传输、显示等，总要造成图像的降质，典型的表现为图像模糊、失真、有噪声等，而在众多的应用领域中，又需要清晰的、高质量的图像。因此，改善图像质量，恢复图像具有非常重要的意义。
1概述 随着计算机软硬件技术的快速发展，大规模复杂场景的实时绘制已经成为可能，这也加快了虚拟现实技术的发展，又对模型的复杂度和真实感提出了新的要求。虚拟场景是虚拟现实系统的重要组成部分，它的逼真度将直接影响整个虚拟现实系统的沉浸感。客观世界在空间上是三维的，而现有的图像采集装置所获取的图像是二维的。尽管图像中含有某些形式的三维空间信息，但要真正在计算机中使用这些信息进行进一步的应用处理，就必须采用三维重建技术从二维图像中合理地提取并表达这些 三维信息。 三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。而很多要构建的三维模型都存在于现实世界中，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。 2三维建模技术 三维重建技术能够从二维图像出发构造具有真实感的三维图形，为进一步的场景变化和组合运算奠定基础，从而促进图像和三维图形技术在航天、造船、司法、考古、 工业测量、 电子商务等领域的深入广泛的应用。3基于图像的三维重建技术 基于图像的建模最近几年兴起的一门新技术，它使用直接拍摄到的图像，采用尽量少的交互操作，重建场 景。 它克服了传统的基于几何的建模技术的许多不足，有无比的优越性。传统的三维建模工具虽然日益改进，但构建稍显复杂的三维模型依旧是一件非常耗时费力的工作。考虑到我们要构建的很多三维模型都能在现实世界中找到或加以塑造，因此三维扫描技术和基于图像建模技术就成了人们心目中理想的建模方式；又由于前者一般只能获取景物的几何信息，而后者为生成具有照片级真实感的合成图像提供了一种自然的方式，因此它迅速成为目前计算机图形学领域中的研究热点。 4 基于图像重建几何模型的方法 4.1 基于侧影轮廓线重建几何模型 物体在图像上的侧影轮廓线是理解物体几何形状的 一条重要线索１当以透视投影的方式从多个视角观察某一空间物体时，在每个视角的画面上都会得到一条该物体的侧影轮廓线，这条侧影轮廓线和对应的透视投影中心共同确定了三维空间中一个一般形状的锥体１显然，该物体必将位于这个锥体之内；而所有这些空间锥体的交则构成了一个包含该物体的空间包络１这个空间包络被称为物体的可见外壳，当观察视角足够多时，可见外壳就可以被认为是该物体的一个合理的逼近。鉴于此类算法一般需要大量的多视角图像，因此图像的定标工作就变得非常复杂。 4.2采用立体视觉方法重建几何模型 基于立体视觉重建三维几何是计算机视觉领域中的经典问题，被广泛应用于自动导航装置。近年来，立体视觉 图像三维重建技术 康皓，王明倩，王莹莹 （装甲兵技术学院电子工程系，吉林长春130117） 摘要:基于图像的三维重建属于计算机视觉中的一个重要的研究方向，从提出到现在已有十多年的历史。文章首先对三维重建技术做了详细阐述，并着重从计算机图形学的研究角度对基于图像建模技术进行了综述，介绍了 具有代表性的基于图像建模的方法及其最新研究进展,给出了这些方法的基本原理， 并对这些方法进行分析比较,最后对基于图像建模技术的未来研究给出了一些建议和应解决的问题。关键词:三维建模技术；图像建模技术；计算机图形学；虚拟现实中图分类号：TP271文献标识码：A 文章编号1006-8937（2009）11-0042-02 Three-dimensional image reconstruction technique KANG Hao,WANG Ming-qian,WANG Ying-ying （ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｒｍｏｒｅｄＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ，Ｊｉｌｉｎ１３０１１７，Ｃｈｉｎａ） Abstract:Image-based Three-dimensional reconstruction is an important research direction in computer vision ,from now more than ten years'history.This article first describes three-dimensional reconstruction technique in detail and review image-based modeling techniques from the perspective of computer graphics research,introduce a representative of the method of image-based modeling and the latest research progress,give the basic principles of these methods,analysis and compare these methods,finally,give a number of recommendations and problems which should be solved on image-based modeling technology for future research. Keywords:three-dimensional modeling techniques;image modeling techniques;computer graphics;virtual reality 收稿日期：2009-03-19 作者简介：康皓（1978-），女，吉林长春人，硕士研究生，讲师，研 究方向：计算机辅助设计与编程。 TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF ENTERPRISE 2009年6月Jun.2009 企业技术开发 第28卷
数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割是图像识别工作的基础。图像分割是指把图像分解成具有特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题，分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。因此从原理，应用和应用效果的评估上深入研究图像分割技术具有十分重要的意义。 本课题主要介绍了图像分割的基本知识。图像分割的算法有阈值分割法，边缘检测法，区域分割等，本设计重点介绍了基于最小点阈值方法，基于最优阈值分割方法，基于迭代图像分割方法，最大类间方差法（OTSU）的图像分割法的原理和他们的MATLAB的实现代码与运行结果。 关键词：图像分割；MATLAB；阈值分割；
1 课程设计目的 (3) 2 课程设计要求 (3) 3 相关知识 (3) 3.1 图像分割的概述 (3) 3.2 阈值分割的基本原理 (4) 3.3 阈值分割方法的分类 (5) 3.3.1 基于点的全局阈值方法 (6) 3.3.2 基于区域的全局阈值方法 (6) 3.3.3 局部阈值法和多阈值法 (6) 4 程设计分析 (6) 4.1 基于迭代的方法实现图像切割 (6) 4.2 最大类间方差的方法实现图像切割 (7) 5 程序设计 (8) 5.1 程序简单介绍 (8) 5.2 程序代码 (8) 6 结果与分析 (11) 结束语 (13) 参考文献 (14)
迭代阈值法 1 课程设计目的 本设计的课题任务是掌握图像阈值分割算法研究，实现对图像的分割。了解图像分割的应用及基本方法，理解阈值化图像分割原理，理解三类典型的阈值化分割算法，并利用之进行图像分割，给出实验结果并做出分析。 2 课程设计要求 ⑴查阅相关资料； ⑵理解基于各像素值的阈值分割算法，基于区域性质的阈值分割算法, 基于坐 标位置的阈值分割算；软件编程实现利用基于各像素值的阈值分割算法进行图像分割，要求完成如下内容：包括极小值点阈值、最优阈值、迭代阈值，基于最大方差的阈值，基于最大熵的阈值等方法，利用之实现图像分割，这里的图像可以针对核磁共振图像 ⑶用MATLAB实现，并观察各算法之间的区别。 3 相关知识 3.1 图像分割的概述 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，
一.迭代算法原理及进展 迭代重建算法的基本原理是：首先对X线光子分布进行原始估计，在此基础上估算每个投影方向上探测器获得的可能计数（即正投影），再将正投影数据与探测器实际采集的投影数据进行比较，用于更新原始估计数据；不断重复此过程，直至下一次迭代结果无限接近由于IR重建时间长，计算复杂，早期IR 法仅在SPECT 和PET等核医学领域得到应用。近年来，得益于计算机技术和图像重建算法的不断发展以及低剂量成像的需求，IR 技术又逐步在CT领域受到广泛关注 目前多家公司推出了多种IR算法，按照迭代计算所利用的数据空间不同，可大致分为3类 （1）仅在图像数据空间进行IR，如IRIS，对原始数据按照传统的 FBP法重建后，再根据噪声模型对获得的图像数据进行多次迭代计算，以降低噪声和伪影。这种方法运算较快，计算时间仅稍长于FBP法，但由于基于FBP图像进行迭代计算，不可避免地具有FBP 法“理想系统”假设的局限性。 （2）在投影数据空间和图像数据空间中均进行IR，如ASIR、SAFIRE、iDose和 AIDR。首先对投影数据以FBP法进行重建，将获得的图像数据与基于统计的、考虑到光子和电子噪声的理想噪声模型进行比较，去除噪声，得到校正图像，对此图像再通过正投影更新原始投影数据，用于下次迭代计算，如此进行多次IR。这种方法重建速度也较快，但同样具有 FBP法的局限性。 （3）仅在投影数据空间进行IR，如 IMR ,MBIR（即Veo技术），对 X线束从焦点到探测器的整个过程建立多个模型，焦点、X线束、体素和探测器的几何形状均被考虑进去，最为复杂，计算量最大，整个重建过程需 10～90min。使用这些技术的意义在于可在大幅降低CT辐射剂量的同时获得与常规FBP法相同、甚至更好的图像质
图像复原方法综述 1、摘要 图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。图像的数字化包括取样和量化两个步骤。数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。 图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。 本文主要介绍了图像退化的原因、图像复原技术的分类和目前常用的几种图像复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、LR算法和盲区卷积，并通过实验证明了该方法的可行性和有效性。 关键词：图像退化、图像复原、维纳滤波、正则滤波、LR算法、盲区卷积、 2、图像复原概述 在图像的获取、传输以及保存过程中，由于各种因素，如大气的湍流效应、摄像设备中光学系统的衍射、传感器特性的非线性、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动、感光胶卷的非线性及胶片颗粒噪声以及电视摄像扫描的非线性等所引起的几何失真，都难免会造成图像的畸变和失真。通常，称由于这些因素引起的质量下降为图像退化。 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，在图像接受端显示的图像已不再是传输的原始图像，图像效果明显变差。为此，必须对退化的图像进行处理，才能恢复出真实的原始图像，这一过程就称为图像复原[1]。 图像复原技术是图像处理领域中一类非常重要的处理技术，与图像增强等其他基本图像处理技术类似，也是以获取视觉质量某种程度的改善为目的，所不同的是图像复原过程实际上是一个估计过程，需要根据某些特定的图像退化模型，对退化图像进行复原。简言之，图像复原的处理过程就是对退化图像品质的提升，并通过图像品质的提升来达到图像在视觉上的改善。 由于引起图像退化的因素众多，且性质各不相同，目前没有统一的复原方法，众多研究人员根据不同的应用物理环境，采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则，从而得到了不同的复原方法。 图像复原算法是整个技术的核心部分。目前，国内在这方面的研究才刚刚起步，而国外
一、引言核医学影像设备如单光子断层扫描仪(SinglePositronEmissionComputeTomography，SPECT)、正电子发射断层扫描仪(PositronEmissionTomo-graphy，PET)融合了当今最高层次的核医学技术，是目前医学界公认的极为先进的大型医疗诊断成像设备，在肿瘤学、心血管疾病学和神经系统疾病学研究中，以及新医药学开发研究等领域中已经显示出它卓越的性能。随着核医学断层影像设备的广泛应用和计算机技术的迅速发展，图像重建方法作为该类设备中的一个关键技术，其研究工作越来越受到人们的重视。本文概述了传统的图像重建方法，并详细介绍了一种具有较高图像质量和较短计算时间的重建算法—有序子集最大期望值方法(Ord-eredSubsetsExpectationMaximization，OSEM)在核医学影像设备中的应用。二、传统的图像重建方法在核医学影像设备中，需要根据物体某一层面在不同探测器上检测到的投影值来重建该断层图像层面，即二维图像重建。传统的图像重建方法主要分为解析法和迭代法。解析法是以中心切片定理(CentralSliceTheorem)为理论基础的求逆过程。常用的一种解析法称为滤波反投影法(FilteredBack-Projection，FBP)。FBP法首先在频率空间对投影数据进行滤波，再将滤波后的投影数据反投影得到重建断层图像。滤波器选为斜坡函数和某一窗函数的乘积，窗函数用于控制噪声，其形状权衡着统计噪声和空间分辨。常用的窗函数有Hanning窗，Hamming窗，Butterworth窗以及Shepp-Logan窗。解析法的优点是速度快，可用于临床实时断层重建。但当测量噪声较大或采样不充分时，这类算法的成像效果不甚理想，尤其是在核医学断层图像重建中对小尺寸源的成像效果差(即所谓偏体积效应)。在滤波中如果对高频信号不做抑制，截止频率高，此时空间分辨最好，但所重建的图像不平滑，易产生振荡和高频伪影;反之，采用较低截止频率，过多压抑高频成分的低通窗函数会造成重建图像的模糊，故在变换法中低噪声和高分辨对滤波器的要求是矛盾的，需折衷选择。且难以在重建中引入各种校正和约束，如衰减校正等。迭代法是从一个假设的初始图像出发，采用迭代的方法，将理论投影值同实测投影值进行比较，在某种最优化准则指导下寻找最优解。迭代求解方法的基本过程是: (1)假定一初始图像f(0); (2)计算该图像投影d; (3)同测量投影值d对比; (4)计算校正系数并更新f值; (5)满足停步规则时，迭代中止; (6)由新的f作为f(0)从(2)重新开始。该方法最大优点之一是可以根据具体成像条件引入与空间几何有关的或与测量值大小有关的约束和条件因子，如可进行对空间分辨不均匀性的校正、散射衰减校正、物体几何形状约束、平滑性约束等控制迭代的操作。其中实现对比的方法有多种，施加校正系数的方法也有多种。在某些场合下，比如在相对欠采样、低计数的核医学成像中可发挥其高分辨的优势。但是迭代法收敛速度慢，运算时间长，运算量大，而且重建图像会随着迭代次数的增加而趋于“老化”甚至发散，出现高频伪影，这些缺点极大地限制了它在临床中的应用。 [!--empirenews.page--]三、OSEM迭代算法为了加快收敛速度，减少运算时间，提高图像质量，人们提出了很多快速算法，其中有序子集最大期望值法是很有应用前景的一种快速迭代重建算法，它是在最大似然期望法(MaximumLike-lihoodExpectationmaximization，MLEM)的基础上发展起来的。 MLEM方法旨在寻找与测量的投影数据具有最大似然性(ML)的估计解，其迭代过程是由最大期望值算法(EM)来实现的。由于是以统计规律为基础，MLEM重建法具有很好的抗噪声能力，是目前公认为最优秀的迭代重建算法之一，尤其是在处理统计性差的数据时，更能显示出它相对于解析法的优越性，但是这种方法仍然存在迭代法的运算量大、运算时间长等缺点。MLEM方法在每一次迭代过程中，使用所有的投影数据对重建图像每一个象素点的值进行校正，重建图像只被替换一次。 OSEM方法在每一次迭代过程中将投影数据分成N个子集，每一个子集对重建图像各象素点值校正以后，重建图像便被更新一次，所有的子集运算一遍，称为一次迭代过程，它所需要的运算时间与FBP重建的时间基本相等。在ML-EM方法一次迭代过程中，重建图像被更新一次，而在OSEM方法中重建图像被更新N次，所以OSEM方法具有加快收敛的作用。OSEM 算法中子集的选取和划分有很多种，在SPECT中投影数据可以根据每个采样角度实时地进行划分和重建，在PET中由于各个探测器上测得的投影数据是在符合判选之后同时获得的，因此可以在全部投影数据采集完成之后划分子集。不同子集的重建顺序也可以有选择的进行，如
成绩评定表 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 专业 电子信息工程课程设计题目 基于最大类间方差法图 像分割程序设计 —迭代阈值法 评 语 组长签字： 成绩 日期2016年7月18日
课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名高冰钰班级学号1303030402 课程设计题目基于最大类间方差法图像分割程序设计—迭代阈值法实践教学要求与任务： 本设计要求利用Matlab进行编程及仿真，仿真内容为基于最大类间方差法图像分割程序设计——迭代阈值法。利用所学数字图象处理技术知识，在Matlab软件系统上来实现图像分割，并且对程序进行测试。要求如下： （1）掌握课程设计的相关知识、概念、思路及目的。 （2）程序设计合理、能够正确运行且操作简单，可实施性强。 （3）掌握图像分割的方法。 （4）能够利用迭代阈值法进行图像分割。 工作计划与进度安排： 第一阶段（1-2）天：熟悉matlab编程环境，查阅相关资料； 第二阶段（2-3）天：算法设计； 第三阶段（2-3）天：编码与调试； 第四阶段（1-2）天：实验与分析； 第五阶段（1-2）天：编写文档。 指导教师： 2016年7月3日专业负责人： 2016年7月4日 学院教学副院长： 2016年7月4日
摘要 数字图像处理的目的之一是图像识别，而图像分割是图像识别工作的基础。图像分割是从图像预处理到图像识别和分析、理解的关键步骤，在数字图像处理中占据重要的位置。图像分割的目的是将图像分成一些有意义的区域并对这些区域进行描述。 图像分割的方法主要有点相关分割、区域相关分割、阈值法、界限检测法、匹配法、跟踪法等。本设计主要采用阈值分割法中的迭代阈值法，利用MATLAB 软件中的图像处理函数将图像导入，然后对图像进行灰度变换，通过迭代法求图像最佳分割阈值，根据该阈值对图像进行分割，从而产生二值化后的图像。仿真结果表明，通过迭代法选取的阈值是比较准确的，可以采用此阈值对图像进行分割。 关键词：图像分割；迭代阈值法；MATLAB
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 基于MATLAB的图像恢复算法研究 指导教师：职称: 年月日
中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号: 课程设计题目：信息处理综合实践: 于MATLAB的图像恢复算法研究起迄日期： 课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室 指导教师： 系主任： 下达任务书日期: 年月日
目录 摘要： (6) 1．图像复原的概念 (6) 1.1图像复原的定义 (6) 1.2 图象恢复与图象增强的异同 (6) 1.3 图象退化的原因 (6) 1.4 维纳滤波的研究历史 (6) 1.5图象退化举例 (7) 2．退化模型 (8) 2.1图象退化模型概述 (8) 2.2连续函数退化模型 (8) 2.3离散函数退化模型 (8) 3.图象复原技术 (9) 3.1无约束恢复 (9) 3.2逆滤波 (9) 3.3 维纳（Wiener）滤波器基本原理 (10) 3.4维纳滤波复原法 (11) 3.5图像复原例图 (12) 4．图像复原的MATLAB实现实例 (13) 5.结束语 (14) 参考文献： (14) 附录： (14) （1）.维纳滤波复原源代码： (14) （2）.规则化滤波复原程序源代码： (15) （3）.Lucy-Richardson复原滤波源代码： (15) （4）.盲目去卷积复原源代码： (15)
摘要： 图像复原是图象处理的一个重要课题。图像复原也称图象恢复，是图象 处理中的一大类技术。它的主要目的是改善给定的图像质量。当给定了一幅 退化了的或者受到噪声污染了的图像后，利用退化现象的某种先验知识来重 建或恢复原有图像是复原处理的基本过程。可能的退化有光学系统中的衍 射，传感器非线性畸变，光学系统的像差，摄影胶片的非线性，大气湍流的 扰动效应，图像运动造成的模糊及几何畸变等等。噪声干扰可以由电子成像 系统传感器、信号传输过程或者胶片颗粒性造成。各种退化图像的复原都 可归结为一种过程，具体地说就是把退化模型化，并且采用相反的过程进行 处理，以便恢复出原图像。文章介绍了图象退化的原因，几种常用的图像滤 波复原技术，以及用MATLAB实现图像复原的方法。 1．图像复原的概念 1.1图像复原的定义 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。成像过程的每一个环节（透镜，感光片，数字化等等）都会引起退化。在进行图像复原时，既可以用连续数学，也可以用离散数学进行处理。其次，处理既可在空间域，也可在频域进行。 1.2 图象恢复与图象增强的异同 相同点：改进输入图像的视觉质量。 不同点：图象增强目的是取得较好的视觉结果(不考虑退化原因)；图象恢复根据相应的退化模型和知识重建或恢复原始的图像(考虑退化原因)。 1.3 图象退化的原因 图象退化指由场景得到的图像没能完全地反映场景的真实内容，产生了失真等问题。其原因是多方面的。如： 透镜象差/色差 聚焦不准（失焦，限制了图像锐度） 模糊（限制频谱宽度） 噪声（是一个统计过程） 抖动（机械、电子） 1.4 维纳滤波的研究历史 维纳是著名的数学家，后来被誉为信息理论家。维纳的著作不仅是一个很好的创见，而且具有结合工程的实际意义，是线性滤波理论研究的一个重要的开端. 在第二次世界大战中，由于雷达的发明以及防空炮火控制的任务，把大量有修养的数学家和物理学家都动员到信息科学这个研究领域中来了，这个时候人们活跃于这个领域，并有许多重大的科学创造。数学家维纳对于滤波理论的研究成果，就是这时候重大的科学创见之一。
图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1．引言 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交地区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显地不同[37]．简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割；在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等；在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割；在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2．阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是：通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类．常用地特征包括：直接来自原始图像地灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到地特征．设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取：b0=0<黑）,b1=1<白）,即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像）<阈值分割后地二值化图像） 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值；N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性．根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T＝T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T＝T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T＝T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-
本科毕业论文（设计） 题目：基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 学院：计算机与信息工程学院 学生： 学号： 专业： 年级： 完成日期： 2012年04月 指导教师：
基于MATLAB的数字图像分割的研究与实现 摘要：视觉和听觉是我们认识和感知外部世界的主要途径，而视觉又是其中最重要的，因此要想更细致、全面地把握这些图像信息就需要对其进行必要的处理。在数字图像处理的研究和应用中很多时候我们只对图像的某些部分和特征感兴趣，此时就需要利用图像分割技术将所需的目标与图片的其他部分区分开，以供我们对图像进一步研究和分析。图像分割即通过一些必要的算法把图像中有意义的部分或特征提取出来，将图像分为若干有意义的区域，使得这些区域对应图像中的不同目标，进而能够对所感兴趣的区域进行研究。基于图像分割技术在图像处理之中的重要性，本研究在此对图像分割的一些经典算法进行了学习和对比，并通过MATLAB对其进行了实验，通过不同的算法对不同的图片进行处理，分析其优缺点，以便在进行图像分割时可以根据图片的特征选择合适的算法。 关键字：数字图像；分割；MATLAB
The Research and Implementation of Digital Image Segmentation Based on the MATLAB Abstract :Vision and auditory are the main ways which we use to understand and perceive the world outside, while vision is the most important. Therefore, it's require to process the image data to grasp them more painstaking and completely. In digital image processing of research and application we are only interested to some parts of the image and characteristic in many times, then you need to use the image segmentation technology to separate the goal and the picture for other parts for our further research and analysis of the image.Image segmentation is dividing the image into some significant areas through some necessary algorithms, then make these areas corresponding to different goals and we can do some research about the areas we are interested to. Based on the importance of image segmentation technology in image processing, I compared several classical algorithms of image segmentation. In the meanwhile, I used the MATLAB to do some research and to process the various images with different algorithms so that it's convinent to find the advantages of these algorithms. Then, I can base on the characteristics of the images to choose the suitable algorithms when to make some digital image segmentation. Key words : D igital Image; Segmentation; MATLAB
CT三维重建指南 1、脊柱重建： 腰椎： 西门子及GE图像均发送至西门子工作站，进入3D选项卡 A、椎体矢状位及冠状位： a. 选择骨窗薄层图像（西门子 1mm 70s；GE 0.625mm BONE），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三幅图像模式改为MPR； b. 横断位作为定位相，做矢状位重建，打开定位线选项卡，点击垂直定位线，变换数字顺序，使其从右向左，选择层厚3mm，层间距3mm，方向平行于棘突-椎体轴线，两边范围包全椎体及横突根部（一般为19层），点击确定，保存； c. 矢状位作为定位相，打开曲面重建选项卡，沿各椎体中心弧度画定位相曲线，范围包全，双击结束，选择层厚3mm，层间距3mm，变换数字顺序，使其从前向后，范围前至椎体前缘，后至棘突根部（一般为19层），点击确定，保存。 B、椎间盘重建： a. 选择软组织窗薄层图像（西门子 1mm 30s；GE 0.625mm STND），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三幅图像模式改为MPR； b. 矢状位作为定位相，做椎间盘重建，打开定位线选项卡，点击水平定位线，变换数字顺序，使其从上向下，选择层厚3mm，层间距3mm，层数5层，方向沿椎间隙走行方向，做L1/2-L5/S1椎间盘，注意右下角图像放大，逐个保存。 注意：脊柱侧弯患者，椎间盘重建过程中需不断调整冠状位定位相上矢状定位线（红色），使其保持与相应椎间隙垂直。 C、椎体横断位重建： 椎体骨质病变者，如压缩性骨折、骨转移、PVP术后等病人，加做椎体横断位重建，矢状位图像做定位相，沿病变椎体轴向，做横断位重建，注意重建图像放大，保存。 打片： 矢状位及冠状位二维一张：8×5；椎间盘一张：6×5； 若为椎体骨质病变者，椎间盘图像不打，打椎体横断位重建图像，共两张胶片。
安徽财经大学 （《图像处理》课程论文）图像复原算法研究 学院：管理科学与工程学院专业：电子信息工程 姓名：周延文 学号：20110536 任课教师：许晓丽 论文成绩： 2014年10月
图像复原算法研究 摘要:随着社会生产力的发展，图像处理技术己经远远突破了早期的应用领域，被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像处理技术包括对图像进行数字化、编码、分析等各种处理，当然模糊图像复原也是数字图像处理中非常重要的一个研究领域，他的研究成果正被广泛地应用到以上所述的各个领域。 在此论文中，研究了几种经典图像复原算法，在已知系统退化模型的情况下，对观测图像分别使用逆滤波、维纳滤波、有约束的最小二乘方滤波算法进行复原，在这几种算法的参数选取上得到了丰富的经验数据，并对实验结果进行了分析总结。 关键词:图像复原;逆滤波;维纳滤波;有约束的最小二乘方滤波 Research of Algorithms for Image Restoration With the development of society's productivity, image processing technology has already far broken through the early application, widely applied to a lot of fields, such as scientific research, industrial and agricultural production, military technology, government department, health care, etc. The image processing technology includes various kinds of processing, for example, carrying on the digitization, coding, analyzing to the image etc. ,Certainly the degraded image processing is a very important research field in digital image processing, its research results are being widely applied
基于迭代法的图像二值化 一、实验要求： ①运用迭代法求最佳阈值 ②根据所求阈值对灰度图进行二值化处理 ③使用matlab实现上述功能，并显示各步骤处理结果 二、主要原理： 图像的二值化最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 迭代法求阈值：预先设置一个阈值T，对图像中灰度值>T的像素点求出灰度平均值T1，图像中灰度值 四、程序及简单分析： %迭代法图像分割，迭代思想是将每次基于阈值获得的两部分灰度值的均值之差是否小于预先设定的极限，若不小于，则继续迭代，否则迭代停止 clear Init=imread('lena.jpg'); Im=rgb2gray(Init); subplot(1,3,1),imhist(Im),title('直方图') subplot(1,3,2),imshow(Im) , title('原始图像') [x,y]=size(Im); % 求出图象大小 b=double(Im); zd=double(max(max(Im))) % 求出图象中最大的灰度 zx=double(min(min(Im))) % 最小的灰度 T=double((zd+zx))/2; % T赋初值，为最大值和最小值的平均值 count=double(0); % 记录几次循环 while 1 % 迭代最佳阈值分割算法 count=count+1; S0=0.0; n0=0.0; %为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值、个数赋值 S1=0.0; n1=0.0; %为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值、个数赋值 for i=1:x for j=1:y if double(Im(i,j))>=T S1=S1+double(Im(i,j)); %大于阈域值图像点灰度值累加 n1=n1+1; %大于阈域值图像点个数累加 else S0=S0+double(Im(i,j)); %小于阈域值图像点灰度值累加 n0=n0+1; %小于阀域值图像点个数累加 end end end T0=S0/n0; %求小于阀域值均值 T1=S1/n1; %求大于阀域值均值 if abs(T-((T0+T1)/2))<0.1 %迭代至前后两次阀域值相差几乎为0时停止迭代。 break; else T=(T0+T1)/2; %在阈值T下，迭代阈值的计算过程end end count %显示运行次数 三维图像重建 一、摘要: 物体的三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理,操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术. 计算机内生成物体三维表示主要有两类方法.一类是适用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状.本文主要针对第二类方法进行介绍,结合三维重建在医学领域的广泛应用,对三维重建的每一个过程和其中的关键技术进行研究. 二、研究背景及发展现状 随着信息技术的飞速发展,如何在计算机上实时逼真地建立客观世界的虚拟海量信息 ,生成具有重要价值的三维形状信息,运用计算机的高效能数据存储\压缩\计算和传输能力,快速实现对这些三维信息的分析\挖掘\检索和高效利用,已成为国家和科技发展中许多重大应用需求的关键科学问题. 目前三维重建主要包含四类方式: 第一类是根据三维物体的断层扫描所得二维图像提取轮廓,然后根据一定的原则进行两个相邻轮廓的连接和三角化,从而得到物体的表面形状.该方法主要对于物体内部构造进行拓扑结构可视化,比如:医学影像的三维重建. 第二类是使用探针或激光读数仪逐点获取数据,然后进行整体三角化,此类方法测量精确,但速度很慢,难以在较短时间内获取大量数据. 第三类是基于双目视觉的重建方法,深度数据计算精度较低,主要应用于机器人视觉领域. 第四类是应用硬件光学三维扫描仪主动获取物体的点云数据,然后进行重建获取物体的整体表面信息. 目前三维重建的应用领域主要包括以下方面: (1)制造业与逆向工程 应用三维重建技术,可以将创作者完成的设计模型准确变为计算机中的三维实体模型,如果需要也可以在计算机中完成修正操作,最后由计算机根据实体模型数据控制加工设备完成部件加工,此过程省去了传统设计制作过程中若干复杂环节,大大节省开发三维图像重建结课报告
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