第5讲氧化还原反应氧化还原反应的概念 1.(2014理综,7,5分)下表中对应关系正确的是( ) A CH3CH3+Cl2 CH3CH2Cl+HCl CH2 CH2+HCl CH3CH2Cl 均为取代反应 B 由油脂得到甘油 由淀粉得到葡萄糖 均发生了水解反应 C Cl2+2Br- 2Cl-+Br2 Zn+Cu2+ Zn2++Cu 均为单质被还原的置换反应 D 2Na2O2+2H2O 4NaOH+O2↑ Cl2+H2O HCl+HClO 均为水作还原剂的氧化还原反应 2.(2013理综,1,6分)运用有关概念判断下列叙述正确的是( ) A.1 mol H2燃烧放出的热量为H2的燃烧热 B.Na2SO3与H2O2的反应为氧化还原反应 C.和互为同系物 D.BaSO4的水溶液不易导电,故BaSO4是弱电解质 3.(2012理综,10,4分)下列应用不涉及 ．．．氧化还原反应的是( ) A.Na2O2用作呼吸面具的供氧剂 B.工业上电解熔融状态的Al2O3制备Al C.工业上利用合成氨实现人工固氮 D.实验室用NH4Cl和Ca(OH)2制备NH3 4.(2012理综,2,6分)下列单质或化合物性质的描述正确的是( ) A.NaHSO4水溶液显中性 B.SiO2与酸、碱均不反应 C.NO2溶于水时发生氧化还原反应 D.Fe在足量Cl2中燃烧生成FeCl2和FeCl3 5.(2012单科,6,2分)将0.195 g锌粉加入到20.0 mL的0.100 mol·L-1 M溶液中,恰好完全反应,则还原产物可能是( ) A.M B.M2+ C.M3+ D.MO2+ 氧化还原反应的规律 1.(2014大纲全国,13,6分)已知:将Cl2通入适量KOH溶液,产物中可能有KCl、KClO、KClO3, 且的值与温度高低有关。当n(KOH)=a mol时,下列有关说法错误 ．．的是( ) A.若某温度下,反应后=11,则溶液中= B.参加反应的氯气的物质的量等于a mol C.改变温度,反应中转移电子的物质的量的围:a mol≤≤a mol D.改变温度,产物中KClO3的最论产量为a mol 2.(2013理综,12,6分)NaHSO3溶液在不同温度下均可被过量KIO3氧化,当NaHSO3完全消耗即有I2析出,依据I2析出所需时间可以求得NaHSO3的反应速率。将浓度均为0.020 mol·L-1
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
基于深度学习的计算机视觉 全套课程已完结 课程名称: 《基于深度学习的计算机视觉》需要课程叫薇心：Bainchen888 主讲老师： 张宗健悉尼科技大学计算机视觉博士 曾任职澳大利亚联邦科学与工业研究院（CSIRO ）研究工程师，Vancl技术中心研究院图像研发工程师，研究领域为计算机视觉，具体涉及：图像场景理解、图像语言问题、深度神经网络、图像检索、Human ReID、数据分析及预测、信号模式识别等 课程简介： 1. 基本理解计算机视觉中针对图像的重要研究问题。由浅及深得讲解图像的存储、预处理、特征提取、以及学术界和工业界中的主要应用问题。 2. 重点介绍深度学习的神经网络（DNN）模型在计算机视觉领域的应用。具体涉及在计算机视觉领域如何应用卷积神经网络（CNN）、区域卷积网络（R-CNN）、全卷积网络（FCN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等解决图像应用的难点。 3. 课程将使用Python语言及深度网络框架Tensorflow进行案例实践教学。 面向人群：
1. 想入门计算机视觉的学生或从业者 2. 想学习深度学习的学生或从业者 3. 想了解和学习Tensorflow框架的学生或从业者 学习收益： 1. 循序渐进得学习计算机视觉中的一些重要研究问题 2. 学习不同深度神经网络（DNN）模型在计算机视觉的成功应用 3. 了解DNN的设计及改进思路 4. 学习深度学习框架Tensorflow的基本使用 开课时间： 2017年5月12日 学习方式： 在线直播，共10次课，每次2小时 每周2次（周一、周五，晚上20:00 - 22:00） 直播后提供录制回放视频，可在线反复观看，有效期1年 课程大纲： 第一讲课题介绍/Introduction 1. 主要研究问题 2. 开源库介绍（OpenCV，Caffe，Theano，Tensorflow，Torch等） 3. 应用案例：基于Python语言的OpenCV库配置 第二讲图像数据处理/Image Data Processing 1. 空域分析及变换（Sobel，拉普拉斯，高斯，中值等） 2. 频域分析及变换（Fourier & Wavelet Transform） 3. 模板匹配，金字塔，滤波器组 4. 主成分分析/PCA，奇异值分解/SVD，聚类/Cluster 5. 应用案例：人脸检测方法——基于OpenCV库
G(u,v) =F(u,v)+N(u, v) ⑶ 实验名称：图像退化与复原 实验目的 1. 了解光电图像的退化原因； 2. 掌握和理解基本的噪声模型，并能对图像进行加噪处理； 3. 了解点扩展函数(PSF)与光学传递函数(OTF)的关系，熟悉几种经典的退化模 型的 模拟试验和OTF 估计方法； 4. 熟悉和掌握几种经典的图像复原方法及其基本原理； 5. 能熟练利用MATLAB 或C/C++工具进行图像的各种退化处理， 并能编程实现 退化 图像的复原。 三. 实验原理 光电成像系统出现图像退化的过程是复杂多变的，为了研究的需要，通常情 况下都把退化简化为化为一个线性移不变过程，见下图 1所示。 障质过稈 | 屯原 图1光电图像退化与复原原理图 因此，在空域中退化过程可以表示如下： g (x,y) = f (x,y) * h(x,y) + h(x,y) (1) 只有加性噪声不存在情况下，退化过程可以模型化如下表达式： g(x,y) = f (x,y) + h(x,y) (2) 其频域表达式为 :
针对这种退化图像的复原，除了周期噪声以外，通常都可以采用空间域滤波 的方法进行图像复原，此时图像复原与图像增强几乎是没有区别的。常见的空间 域滤波方法有均值滤波器和统计排序滤波器。 当退化图像存在线性移不变退化时， 图像的复原不能采用简单空间域滤波器 来实现，要实现线性移不变退化图像的复原， 必须知道退化系统的退化函数，即 点扩展函数h(x,y)。在点扩展函数已知的情况下，常见图像复原方法有逆滤波 和维纳滤波两种。 在考虑噪声的情况下，逆滤波的原理可以表示如下： 通常情况下，N (u,v)是未知的，因此即使知道退化模型也不能复原图像 此外，当H (u,v )的任何元素为零或者值很小时，N (u,v )/H (u,v )的比值决定 着复原的结果，从而导致图像复原结果出现畸变。对于这种情况， 通常采用限制 滤波频率使其难以接近原点值，从而减少遇到零值的可能性。 维纳滤波则克服了逆滤波的缺点，其数学模型表示如下： 然而，为退化图像的功率谱很少是已知的，因此常常用下面表达式近似: 因此，本实验的内容就是利用上述经典图像复原的原理，对降质退化图像进 行复原。 四. 实验步骤 本次实验主要包括光电图像的退化模型和复原方法实现两大部分内容。 (一)图像的退化图像 1、大气湍流的建模 ° F(u,v) = G(u,v) U F(u,v) = G(u,v) H(u,v) F(u,v) + N(u,v) H(u,v) ° 犏 F (u,v)=犏 J _________ (u,v) H (u,v) H *(u,v)2 + S h (u,v)/S f (u,v) G(u,v)
任务书 1、课程设计目的： 1）提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。 2）熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。 2、课程设计的题目：运动模糊图像复原算法实现及应用 1）创建一个仿真运动模糊PSF来模糊一幅图像（图像选择原理）。 2）针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原（复原的方法自定）。 3）对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。 3、课程设计方案制定： 1）程序运行环境是Windows 平台。 2）开发工具选用matlab、VC++、VB、C#等，建议选用matlab作为编程开发工具，可以达到事半功倍的效果、并降低编程难度。 3）以组件化的思想构建整个软件系统，具体的功能模块根据选定的不同题目做合理的划分。 4、课程设计的一般步骤： 1）选题与搜集资料：选择课题，进行系统调查，搜集资料。 2）分析与设计：根据搜集的资料，进行功能分析，并对系统功能与模块划分等设计。 3）程序设计：掌握的语言，编写程序，实现所设计的功能。 4）调试与测试：自行调试程序，同学之间交叉测试程序，并记录测试情况。 5）验收与评分：指导教师对每个成员开发对的程序进行综合验收，综合设计报告，根据课程设计成绩的判定方法，评出成绩。 5、要求
1）理解各种图像处理方法确切意义。 2）独立进行方案的制定，系统结构设计合理。 3）程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时做适当的注释。 目录 摘要 (2) 一、概述 (3) 1.1选题背景 (3) 1.2课程设计目的 (4) 1.3设计内容 (5) 二、图像退化与复原 (6) 2.1图像退化与复原的定义 (6) 2.2图像退化模型 (7) 2.3运动模糊图像复原的方法 (7) 2.3.1逆滤波复原法 (8) 2.3.2维纳滤波的原理 (9) 三、运动模糊图象复原的matlab实现 (10) 3.1维纳滤波复原 (10) 3.2约束最小二乘滤波复原 (10) 3.3 运动模糊图像复原实例 (11) 四、课程设计总结与体会 (14)
７５２ｂ＝———＝；———＃＝＝——＝＝＝＝—＃＝＝；＝————＝—＝——＝＝＝＝＝——＝＝＝——＝—＃一ａ以科学发展观促进科技创新（下）２１ＥｉｃｈｍａｎｎＧ，ＳｔｏｊａｎｃｉｃＭ．Ｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｖｉｎｇｓｉｇｎａｌａｎｄｉｍａｇｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｏｒｙ．Ａｐｐｌ．Ｏｐｔ．１９８７。Ｖ０１．２６：１９１１～１９１８ｌｉｎｅａｒａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅｍｅｍ—２２ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｂｉｌｉｔｉｅｓ．ＨｏｐｆｉｅｌｄＪＪ．ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｅｍｅｒｇｅｎｔＰｒｏｃＮａｔＡｃａｄＳｃｉＵＳＡ。１９８２，（７９）：２５５４～２５５８ｉｎｉｎｖｅｒｓｅａｎｄｗｉｅｎｅｒｆｉｌｔｅｒｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｓｏｆｍｏｔｉｏｎ—ｂｌｕｒｒｅｄ２３２４ＳｔｅｎｄｅｒＪ．（ｅｄ）．ＰａｒａｌｌｅｌＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ：ＴｈｅｏｒｙａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．１０ＳＰｒｅｓｓ．１９９３ｅｒｒｏｒｓＬｉｍＨ。ＴａｎＫＣ，ＴａｎＢＴＧ．Ｅｄｇｅｉｍａｇｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｗｉｎｄｏｗｉｎｇｔｒｅａｔｍｅｎ
ｔ．ＣＶＧＩＰ．１９９１，５３：１８６。１９５作者简介刘晶晶，现为北京大学遥感所、中国矿业大学（北京）机电学院计算机硕士。研究方向：图像处理与模式识别。电话：（０１０）５１７３３３８０；Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｊｊ０１０＠１２６．ｃｏｍ。晏磊，现为北京大学地球与空间科学学院教授，博士生导师，北京市空间信息集成与３Ｓ工程应用重点实验室主任。何凯，现为北京大学遥感所博士后。研究方向：分形、小波理论及其在遥感影像处理方面的应用。宁书年，现为中国矿业大学（北京）博士生导师，地球探测与信息技术博士点学科带头人。ＬＥＤ显示技术及其发展趋势罗妙宣１王华１’２夏华丽２１．北京大学空间信息集成与３Ｓ工程应用北京市重点实验室，北京，１００８７１；２．中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院，北京，１０００８３摘要本文介绍了ＬＥＤ显示技术的工作原理、简要介绍了它的系统组成；并与ＣＲＴ技术、ＬＣＤ技术进行了比较，阐明了该技术的发展趋势及其应用前景。关键词ＬＥＤ显示技术半导体一、引言随着时代步伐的前进，信息已经日益成为人们关注的焦点，信息发布的方式就显得尤为重要，基于ＬＥＤ显示技术的显示屏就这样应运而生了。ＬＥＤ显示屏是由发光二极管组成的平面点阵来显示图像信息的器件。它以其自身的高亮度、低能耗、长寿命、响应快和无辐射的优点在短短的几十年发展成为现代信息发布的重要手段，并被广泛地应用于证券交易、金融、交通、体育、广告等领域。最近几年以ＧａＮ为基础的２％族半导体材料和器件方面取得了突破性进展，导致了ＧａＮ基蓝光ＬＥＤ进入市场，并被用于全色大屏幕显示器，使ＬＥＤ显示器的发展进入了一个全新阶段。ＬＥＤ材料分无机和有机两种，无机材料激发电压低、设备工艺简单、亮度高；近年来基于有机发光二极管（ＯＬＥＤ）的平板显示器，由于其新颖的特性正在成为平板显示器领域的一个新增长点。二、ＬＥＤ显示技术的工作原理ＬＥＤ（ＬｉｇｈｔＥｍｉｔｔｉｎｇＤｉｏｄｅ）是指通过一定的控制方式，用于显示文字、文本图形图像和行情等各种 图像运动模糊复原算法综述作者：作者单位：刘晶晶，晏磊，何凯，宁书年刘晶晶(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871;中国矿业大学(北京机电与信息工程学院,北京,100083，晏磊,何凯(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871，宁书年(中国矿业大学(北京机电与信息工程学院,北京,100083 本文读
高考化学二轮复习600分冲刺： 第五讲氧化还原反应 1．(2019·上海市黄浦区高考化学二模)往FeCl3和BaCl2的混合溶液中通入SO2，溶液颜色由棕黄色变成浅绿色，同时有白色沉淀产生，下列说法正确的是(D) A．该实验表明FeCl3有还原性 B．白色沉淀为BaSO3 C．该实验表明SO2有漂白性 D．反应后溶液酸性增强 [解析]往FeCl3和BaCl2的混合溶液中通入SO2，根据现象可知，二氧化硫通入溶液中被三氯化铁氧化为硫酸，三氯化铁被还原为二价铁盐，溶液由棕黄色变成浅绿色，硫酸和氯化钡反应生成难溶的硫酸钡白色沉淀；A．反应中溶液由棕黄色变成浅绿色，三价铁变化为二价铁，该实验表明FeCl3具有氧化性，故A错误；B．二氧化硫被氧化为硫酸，生成的沉淀为硫酸钡，故B错误；C．二氧化硫的漂白性是指二氧化硫与有色有机物质结合为不稳定的无色物质，此反应中二氧化硫做还原剂，故C错误；D．反应后生成硫酸酸性增强，故D正确；故选D。 2．(2019·上海市黄浦区高考化学二模)在碘酸钠(NaIO3)的碱性溶液中通入氯气，可以得到正高碘酸二氢三钠(Na3H2IO6)。下列有关该反应的说法错误的是(C) A．该反应中碘酸钠作还原剂 B．碱性条件下，氯气的氧化性强于正高碘酸二氢三钠的氧化性 C．反应物中氧化产物与还原产物的物质的量之比为2∶1 D．反应中生成1 mol Na3H2IO6转移2N A个电子 [解析]由向碘酸钠(NaIO3)的碱性溶液中通入氯气，可以得到正高碘酸二氢三钠(Na3H2IO6)可知，反应中I元素的化合价由＋5价升高为＋7价，Cl元素的化合价由0降低为－1价，以此来解答。A．因I元素的化合价升高，则在该反应中碘酸钠作还原剂，故A正确；B．该反应中I的化合价升高，Cl的化合价降低，氯气是氧化剂，正高碘酸二氢三钠是氧化产物，则碱性条件下，氯气的氧化性强于正高碘酸二氢三钠的氧化性，故B正确；C．由电子守恒可知，反应中氧化产物与还原产物的物质的量之比为1∶2，故C错误；D．反应中生成1 mol Na3H2IO6转移1 mol×(7－5)＝2 mol电子，则反应中生成1 mol Na3H2IO6转移2N A个电子，故
鲁东大学信息与电气工程学院学年第-----1----学期 《》课程论文 课程号： 任课教师成绩 逆滤波复原与维纳滤波复原方法及比较 摘要 图像复原，即利用退化过程的先验知识，去恢复已被退化图像的本来面目。对遥感图像资料进行大气影响的校正、几何校正以及对由于设备原因造成的扫描线漏失、错位等的改正，将降质图像重建成接近于或完全无退化的原始理想图像的过程。图像在形成，记录，处理和传输的过程中，因为成像系统，记录设备，传输介质和处理方法的不完备导致图像质量的下降，也就是常说的图像退化。图像复原是对发生退化的图像进行补偿，某种意义上对图像进行改进，改善输入图像的质量。我的这篇论文主要介绍逆滤波图像复原，维纳滤波图像复原等方法，以及对他们之间进行比较。 关键词：图像复原、逆滤波复原、维纳滤波复原 一．图像复原的意义 复原是图像处理的一个重要内容，它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。图像在形成、传输和记录过程中，受各种因素的影响，图像的质量都会有所下降，典型表现有图像模糊、失真、有噪声等。这一质量下降的过程称为图像的退化。图像复原的目的就是尽可能恢复退化图像本来面目。 二．维纳滤波的介绍 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。已在实际应用中被证明是有效的重要的图像复原技术有很多,而维纳滤波法提供了一种在有噪声情况下导出反卷积传递函数的最优方法,它是频率域最常用的一种恢复方法。目前的B超声图像所展示的器官和组织的范围很小，而且图像的分辨率较低，同时伪像也较多，这样在根据B超图像进行病情诊断时，常常出现由于B超图像模糊不清而错误诊断病情的情况，造成严重的后果。因此，利用图像处理技术，对所获得的
—182 — 雾天条件下的视频图像复原方法及其应用 葛君伟，谢祥华，方义秋 (重庆邮电大学GIS 研究所，重庆 400065) 摘 要：针对雾天户外视频图像的退化现象，提出一种基于大气模型的完全自适应视频图像复原方法。该方法根据单帧图像的灰度分布特性，求出天空区域灰度的最佳近似正态分布，再由这个近似正态分布得到天空区域的灰度均值，同时根据灰度直方图分割出各个景物的深度区域并求出归一化辐射率的值，利用同深度区域内像素点的对比度实现退化图像的复原。实验表明，该方法对雾天退化图像的清晰化效果较好。 关键词：雾天；大气模型；正态分布；归一化辐射率；深度区域 Video Image Restoration Method in Foggy Weather and Its Application GE Jun-wei, XIE Xiang-hua, FANG Yi-qiu (GIS Research Centre, Chongqing University of Posts & Telecommunications, Chongqing 400065) 【Abstract 】According to degraded phenomena of outdoor video images taken in foggy weather, this paper proposes an entirely self-adapting method of video image restoration on the basis of atmospheric model. Under the gray distributing characteristic of an image, the optimal normal distribution of the gray for sky region can be gained. The gray mean of the sky distribution can be obtained by the optimal normal distribution. At the same time, the iso-depth region can also be segmented according to the gray histogram and the value of normalized radiance can be solved. It uses contrast of pixels in iso-depth region to realize restoration of degraded images. Experiments show the method can effectively improve degraded images in foggy weather. 【Key words 】foggy weather; atmospheric model; normal distribution; normalized radiance; depth region 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第36卷 第14期 Vol.36 No.14 2010年7月 July 2010 ·图形图像处理· 文章编号：1000—3428(2010)14—0182—03 文献标识码：A 中图分类号：TP391.41 1 概述 大多数的室外视频工作系统，如视频监控、地形勘测、自动驾驶等，都需要清晰准确地提取图像特征，但在雾天情况下，由于场景的能见度低，图像中目标对比度和颜色等特征被衰减，系统无法正常工作，因此需要在视频图像中消除雾天对场景图像的影响。雾天图像复原也称为去雾，如今已有多种去雾算法，具体的可以分为非模型的方法和基于物理模型的方法2类。 早期的去雾算法是用简单的图像处理方法改变对比度，如直方图均衡化和对比度拉升等，由于能见度具有指数衰减特性，因此这些方法并不能取得很好的效果。典型的非模型方法还包括基于小波和基于大气调制传递方程的方法。文 献[1]就是使用基于小波的方法对多幅雾天图像进行融合来获得一张较好的图像，但这种方法只能相对地提高图像质量，并不能实现真正意义上的去雾。文献[2]借助于大气调制传递方程进行雾天衰减图像的处理，但是需要事先知道雾天浓度和场景深度，在实际应用中难以实现。相比之下，基于物理模型的方法却能够取得较理想的去雾效果。 目前，雾天条件下的退化图像复原多采用大气物理模型方法。在使用该方法进行图像清晰化处理时，由于缺少参数，很难从一幅在恶劣天气情况下拍摄的单帧图像中恢复晴朗天气下对应场景图像的对比度和色度。如文献[3]利用2幅不同雾天情况下的退化图像求取天气信息和场景信息；文献[4]则需要2种不同天气状况下对同一场景的图像来估计深度信息。显然它们对视频图像采集的要求过于苛刻。为了有效解 决上述不足，本文提出了一种基于大气模型的完全自适应的景物影像复原方法。 2 大气模型的建立 文献[5]对恶劣天气下图像的成像机制进行了深入的研究并发现，在雾天状况下，景物成像机制主要有2种：(1)景物光通过大气传送到摄像机过程中的光线衰减机制；(2)大气中的粒子对环境光的散射，它也会对成像产生影响，称为Airlight 机制。 景物光经大气衰减后到达摄像机的光强度为 1e d E I βρ?∞= (1) 大气中的粒子将环境光散射到摄像机的光强度为 2)e E I ?∞=(1? (2) 在上述2种成像机制的共同作用下，摄像机接收到的光强度为 e ) e d E =I I β?ρ?∞∞+(1? (3) 其中，d 是景点深度；β是大气的散射系数；βd 称为景点的光学深度；I ∞是空间光强度；ρ是与景点反射系数、归一化空间照度谱和摄像机谱响应三者有关的函数，它与天气条 基金项目：重庆市教委基金资助项目(KJ090519) 作者简介：葛君伟(1961－)，男，教授、博士，主研方向：模式识别，图像处理，软件工程；谢祥华，硕士；方义秋，副教授 收稿日期：2010-01-09 E-mail ：mynamexxh@https://www.doczj.com/doc/b42624974.html,
图像增强和复原image enhancement and restora-tion 利用数字图像处理技术可以将图像中感兴趣部分加以强调，对不感兴趣的部分予以抑制，强调后的部分对使用者更为清晰，甚至能给出一定的数量分析或不同颜色的表示。这种技术常称为图像增强。图像复原是通过图像滤波实现的。 图象增强方法 图像增强常用的方法包括直方图均衡化法、图像平滑法、图像尖锐化法和伪彩色法。直方图指的是一幅图像亮暗的分布情况，均衡化就是将一幅分布极不均匀的图像使其均匀化，从而改善图像的质量；平滑化和尖锐化是针对图像的细节和轮廓，平滑化使图像变得柔和，尖锐化使图像变得清晰；伪彩色法是将原为黑白颜色的图像转变为彩色图像，不同灰度用不同的颜色表示，从而可以更明显地分辨出图像中灰度变化的细节。 增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。 中文名图像增强外文名image enhancement 类型频率域法和空间域法 目的改善图像的视觉效果 image enhancement 图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。 频率域法把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。 空间域法空间中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。 图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算，基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某
数字图像复原技术综述 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、 1 引言 数字图像复原技术(以下简称复原技术)是数字图像处理的重要组成部分。最早的复原技术研究可以追溯到19世纪50至60年代早期美国和前苏联的空间项目。恶劣的成像环境、设备的振动，飞行器旋转等因素使图像产生不同程度的退化。在当时的技术背景下，这些退化造成了巨大的经济损失。为此，业内人士围绕着解决退化问题展开了复原技术的研究。反映复原技术的发展现状和趋势。考虑到彩色图像复原问题的特殊性，也归人到该部分进行讨论；最后，对复原技术的研究方法进行总结与展望。 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
题目：图像降质与复原 学院：信息工程与自动化学院专业： 姓名： 学号： 导师:
图像降质与复原 摘要：图像复原是一种改善图像质量的处理技术。该技术将降质了的图像恢复成原来的图像，它根据降质过程的先验知识建立“降质模型”，再针对退化过程，采取某些技术手段恢复或重建原图像。图像的降质因素可分为以下几种：成像过程的相对运动、外界因素的干扰以及噪声等。运动模糊图像的复原是图像复原中较常见也是较难的一类，针对复杂成像情况下的运动模糊图像复原工作，着重解决了含噪运动模糊图像的复原问题。开发了运动模糊，逆滤波退化，加噪退化及相关复原的系统，该系统能初步有效的降质与复原。 关键字：图像逆滤波退化与复原;运动模糊;加噪退化;运动模糊复原;维纳滤波复原 Abstract:Image restoration is a processing technology to improve the image quality. The technology will degrade the image back into the original image, A priori knowledge of the degraded process to establish a "degraded model for the degradation process, take some of the technical means to restore or rebuild the original image. The lowering of the image quality factors can be divided into the following: the relative motion of the imaging process, external factors of interference and noise etc. The motion blur image restoration is more common and more difficult to image restoration for a class, Movement in the case of complex imaging fuzzy image restoration and focus on solving the problem of containing the noise motion blur image restoration. Developed motion blur, degradation of inverse filtering, noise degradation and recovery system, the system the preliminary effectively degraded and recovery. Keywords:Degradation and restoration of the image inverse filtering; motion blur; adding noise degradation; motion blur restoration; Wiener filtering for restoration 引言 图像是人们获取信息的重要来源，据统计约有80%的信息是通过视觉系统获取的[1]。一幅图像所包含的信息量和直观性是其它途径如声音、文字所无法比拟的。同时，图像在生物医学、遥感、工业生产、军事公安、视频多媒体等领域有着广泛的不可替代的应用[2]。尤其是近三十年来，图像处理成为信号处理研究的热点和难点。
毕业设计（论文） 题目：图像的增强与复原算法
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
摘要 图像处理是一门迅速发展的学科，在大量领域有着极其广泛的应用。在景物成像的过程中可能出现的模糊、失真或噪声还有变形，会导致图像质量下降，从而降低了图形的科学性，也造成了经济损失。 数字图像处理是一个跨学科的前沿科技领域，在各个学科中得到广泛的应用，并显示了广阔的前景，成为计算机科学、信息科学、生物学、医学等学科的研究热点。而图像增强与复原作为数字图像的基本内容，有着更高的研究价值。 图像增强是指按一定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。基于空间域的图像增强是图像处理的一个重要分支，它能有效改善图像整体或局部特征。直方图是图像处理中最重要的基本概念之一，它用于显示图像的灰度值分布状况，并且能有效地用于图像增强。本文论述了图像灰度调整实现、直方图均衡化、直方图规定化图像增强技术，并给出了相关的基本原理。并在介绍图像频域增强原理的基础上，讨论了频域内通过对低通滤波器、高通滤波器的图像增强以及基于小波变换的图像增强，介绍了相关的理论，并给利用MATLAB工具进行实现。实验证明，在质量较差的图像中，选择不同的算法对图像的增强在准确性上均有不同。 数字图像复原(简称图像复原)是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理(如图像分析，图像理解)的前提。图像复原主要目的在于消减或减轻在图像获取及传输过程中造成的图像品质下降即退化现象，恢复图像的本来面目。本文论述了采用近似的方法应用线性系统的理论解决图像复原的问题，并用MATLAB语言实现了维纳滤波、规则化滤波、Lucy-Richardson复原程序、盲去卷积复原，实验证明相同的图像采用不同的复原方法产生的效果不同，可以根据自己的实际需要来选择所要使用的复原方法。 关键词：图像处理、图像增强、图像复原、滤波、MATLAB
实景图像的复原处理 一、设计意义和目的 意义: 图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。图像在形成、传输和记录过程中，受多种因素的影响，图像的质量都会有不同程度的下降，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等，这一质量下降的过程称为图像的退化。图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。 在成像系统中，引起图像退化的原因很多。例如，成像系统的散焦，成像设备与物体的相对运动，成像器材的固有缺陷以及外部干扰等。成像目标物体的运动，在摄像后所形成的运动模糊。当人们拍摄照片时，由于手持照相机的抖动，结果像片上的景物是一个模糊的图像。由于成像系统的光散射而导致图像的模糊。又如传感器特性的非线性，光学系统的像差，以致在成像后与原来景物发生了不一致的现象，称为畸变。再加上多种环境因素，在成像后造成噪声干扰。人类的视觉系统对于噪声的敏感程度要高于听觉系统，在声音传播中的噪声虽然降低了质量，但时常是感觉不到的。但景物图像的噪声即使很小都很容易被敏锐的视觉系统所感知。图像复原的过程就是为了还原图像的本来面目，即由退化了的图像恢复到能够真实反映景物的图像。 目的： 图像复原的目的也是改善图像的质量。图像复原可以看作图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或图像的最优估计值，从而改善图像质量。图像复原是建立在退化的数学模型基础上的，且图像复原是寻求在一定优化准则下的原始图像的最优估计，因此，不同的优化准则会获得不同的图像复原，图像复原结果的好坏通常是按照一个规定的客观准则来评价的，因此，建立图像恢复的反向过程的数学模型和确定导致图像退化的点扩散函数，就是图像复原的主要任务。
第一讲：Matlab与遥感图像处理 什么是Matlab？特点是什么？ 1）MATLAB是MATrix LABoratory的缩写，是一款由美国MathWorks公司推出的商业数学软件。是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级语言和交互式环境。2）除了矩阵运算、绘制函数/数据、图像等常用功能外，还可以创建GUI以及对C、C++、Java和FORTRAN等语言的支持。3）主要包括MATLAB主程序、Simulink、Toolbox三大部分。特点：1）友好的编程环境2）自然的程序语言3）强大的科学计算能力4）出色的可视化功能5）丰富的工具箱6）全方位的帮助系统 操作界面：命令窗口、工作空间窗口、当前目录窗口、历史命令窗口、一个或多个图形窗口、浏览器 打开Help：View菜单中的Help选项、启动平台的树状列表中选择Help项、在Help菜单中选择Matlab Help菜单项、打开help路径查看html形式的help、在命令界面输入doc 图像的数字化：将连续色调的模拟图像经采样量化后转换成数字图像的过程。 从模拟图像—→采样—→量化—→编码—→到数字图像 模拟图像：对现实世界的连续表达。数字化意味着数字图像是现实世界的近似表达。数字图像：以有限的二维数值点形式表达的图像。基本单元为像元（Pixel）。 * 通常，每个像元由一个灰度级来表达，其含义可以是颜色、高度、透明度等。 * 通常的图像格式包括：每点1样（B&W、Grayscale、Color？）、每点3样（R、G、B）、每点4样（ R、G、B 、Alpha） 数字图像处理：【Digital Image Processing （DIP）】又称计算机图像处理，为达到某种目的，利用计算机对数字图像进行的处理过程。DIP的两个主要目的：目视解译、机器感知 数字图像处理的三个层次：低级(狭义的图像处理)、中级(图像处理)、高级(图像理解) 位深：是指图片中一个像素点占多少位，常见的有8位、24位、32位，就是说分别用这么大的空间来表示一个点的颜色。位深度越大则图片的色彩越丰富，但图片占的空间也大。详细解释： 计算机之所以能够表示图形，是采用了一种称作“位”( bit ) 的记数单位来记录所表示图形的数据。当这些数据按照一定的编排方式被记录在计算机中，就构成了一个数字图形的计算机文件。“位”( bit )是计算机存储器里的最小单元，它用来记录每一个像素颜色的值。图形的色彩越丰富，“位”的值就会越大。每一个像素在计算机中所使用的这种位数就是“位深度”。 第二讲：数字图像处理基础 像素间的基本关系：邻域、邻接性、连通性、区域和边界、距离度量 邻域（三种）：4-邻域：当前像素点4个水平和垂直方向上的相邻像素、D-邻域：当前像素点4个对角线像素、8-邻域：4邻域和D邻域的合集；；在进行邻域处理时采用空间卷积技术（掩膜技术），即在原图像上移动“活动窗口”逐块进行局部运算，以实现平滑和锐化。基于像素的图像操作：算术运算：加、减、乘、除；逻辑运算：与、或、非 数字图像的MATLAB表示法： 数字图像模型：数字图像可以表示为一个二维函数f(x,y),其中x,y是空间（平面）坐标，f是（x,y）处的亮度值（DN值、灰度）。 图像类型：灰度图像（Gray-scale images）、二值图像（Binary images）、索引图像（Indexed images）、RGB图像（RGB images） 图像/数据类型转换：数据类型转换的通用语法：B = data_class_name( A ) IPT中进行图像类型转换的函数：im2uint8、im2uint16、im2double、im2single、mat2gray、im2bw
图像复原技术综述 图像复原技术综述 摘要：数字图象处理研究有很大部分是在图象恢复方面进行的，包括对算法的研究和针对特定问题的图象处理程序的编写。数字图象处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。在图象成像的过程中，图象系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图象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、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。总之，使图象发生退化的原因很多，但这些退化现象都可用卷积来描述，图象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，由于采集图象受噪声的影响，最后对于图象的复原结果可能偏离真实图象非常远。由于以上的这些特性，图象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。但由于图象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。 关键词：图像复原；盲复原；逆滤波；神经网络复原 1 图像退化及复原模型 1.1 图像降质的数学模型 图像复原处理的关键问题在于如何建立退化模型。假定输入图像f（x，y）经过某个退化系统后输出的是一幅退化的图像。为了方便讨论，把噪声引起的退化（即噪声）对图像的影响一般作为加性噪声考虑，这也与许多实际应用情况一致，如图像数字化时的量化噪声、随机噪声等就可以作为加性噪声，即使不是加性噪声而是乘性噪声，也可以用对数方式将其转化为相加形式。原始图像f（x，y）经过一个退化算子或系统H（x，y）的作用，然后和噪声n（x，y）进行叠加，形成退化后的图像g（x，y）。图像退化的过程可以用数学表