毕业设计 相关序列图像复原算法研究

数字图像处理课程论文图像复原算法研究学院：信息科学与工程学院专业：通信工程姓名：学号：任课教师：2017年5月摘要数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理的前提。

图像在获取、上传、保存的过程中不可避免地引起图像退化和图像质量的下降，图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌。

本论文主要研究引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。

本文首先对测试图像进行模糊及加噪处理，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，并比较它们的处理效果。

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。

发现维纳滤波较约束最小二乘法滤波效果要好，这是因为前者利用了原图像的统计信息，采用了真实的PSF函数来恢复。

无论何种算法，它们都要依据获取的相关信息才能有效地实施，算法利用的信息越多，信息的准确性越高，复原图像的质量也就越高。

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一、引言MATLAB 语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。

它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。

MathWorks 公司针对不同领域的应用，推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融、样条、通信等30 多个具有专门功能的工具箱，这些工具箱是由该领域内的学术水平较高的专家编写的，无需用户自己编写所用的专业基础程序，可直接对工具箱进行运用。

同时，工具箱内的函数源程序也是开放性的，多为M 文件，用户可以查看这些文件的代码并进行更改，MALAB 支持用户对其函数进行二次开发，用户的应用程序也可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。

图像复原技术研究国内外文献综述作为日常生活中广泛使用的技术，图像修复技术汇集了国内外许多重要技术。

实际上，图像复原分为三种标准：首先是搭建其劣化图像的图像模型；其次去研究和筛选最佳的图像复原方法；最后进行图像复原。

所有类型的成像模型和优化规则都会导致应用于不同领域的不同图像恢复算法。

我们对现有的图像复原方法大致做了总结，如利用线性代数知识的线性代数复原技术、搭建图像退化模型的去卷积图像恢复技术以及不考虑PSF的图像盲解卷积算法等。

其中，去卷积方法主要包括功率谱均衡、Wiener滤波和几何平均滤波等，然而这些方法需要许多预信息和噪声稳定假设，这在现实当中我们不可能利用计算机去做到的的事情，因此它们只适用于线性空间不变的理想系统，仅当噪声与信号无关时才能达到很好的效果。

但是在一些条件恶化的情况下，就不能满足图像修复的效果了。

在图像恢复领域当中，另一个重要且常见的方法是盲去卷积复原法。

它的优势是在没有预先了解退化函数和实际信号的知识前提下，可以根据劣化图像直接估计劣化函数和初始信号。

实际上，现在有几个算法通过不充分的预测信息来恢复劣化图像。

由于我们需要对图像和点扩展函数的一些相关信息进行假设和推导，所以这就导致图像恢复的解通常并不存在唯一性，并且我们已知的初始条件和对附加图像假设的选择也会对解的优劣产生很大的关系。

与此同时，由于信道中不可避免的加性噪声的影响，会进一步导致盲图像的复原变差，给图像复原造成许多困难。

也就是说，如果我们直接利用点扩展函数进行去卷积再现初始图像，则一般会导致高频噪声放大，导致算法的性能恶化，恢复不出清晰的图像。

因此，我们要尽可能的提高图像的信噪比，从而提高图像复原的效果。

基于已知的降质算子和加性噪声的某些统计性质从而恢复清晰的图像，我们将这种方法叫做线性代数恢复方法，并且这种线性代数恢复方法在一定程度上提出了用于恢复滤波器的数值计算从而使得模糊图像恢复到与清晰图像一致的新的设计思想。

毕业设计说明书(论文)作者: 学号：系：专业:题目: 图像复原基本方法的研究指导者：(姓名) (专业技术职务)评阅者：(姓名) (专业技术职务)2012 年 5 月毕业设计（论文）评语毕业设计说明书（论文）中文摘要毕业设计说明书（论文）外文摘要目次1 绪论 (1)1.1 图像复原的来源和发展 (1)1.2 图像复原的基本思想 (2)1.3图像复原的应用 (2)1.4 图像复原方法的分类 (2)1.5 图像复原的主要方法 (2)1.6 本课题研究的内容 (3)2 图像复原方法概述 (4)2.1 图像复原的核心理论 (4)2.2 图像质量的客观评价 (7)2.3 Matlab在图像复原中的应用 (7)2.4 本章小结 (9)3 几种较经典的复原方法介绍 (10)3.1 维纳滤波 (10)3.2 正则滤波法 (11)3.3 Lucy-Richardson算法 (11)3.4 盲去卷积 (12)3.5 本章小结 (12)4 Matlab仿真 (13)4.1 维纳滤波和正则滤波的仿真 (13)4.2 LR算法和盲去卷积的仿真 (16)4.3 常用图像复原方法的比较 (21)4.4 本章小结 (21)5 盲去卷积 (23)5.1 盲去卷积的设计思想及流程图 (23)5.2 盲去卷积对灰度噪声图像的复原仿真 (23)5.3 盲去卷积对彩色噪声图像的复原仿真 (25)5.4 本章小结 (27)结论 (28)致谢 ................................................... 错误!未定义书签。

参考文献 .. (29)1 绪论复原的目的是在预定义的意义上改善给定的图像。

复原通过使用退化现象的先验知识试图重建或恢复一幅退化的图像。

因此，复原技术趋向于将退化模型化并用相反的处理来恢复原图像。

1．1 图像复原的来源和发展在获取图像的过程中，由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的的非线性畸变、记录介质的非线性、成像过程的相对运动、环境随机噪声等影响，会使观测图像和真实图像之间不可避免的存在偏差和失真。

图像复原研究报告为了抑制退化而利用有关退化性质知识的预处理方法为图像复原。

多数图像复原方法是基于整幅图像上的全局性卷积法。

图像的退化可能有多种原因：光学透镜的残次、光电传感器的非线性、胶片材料的颗粒度、物体与摄像机间的相对运动、不当的焦距、遥感或天文中大气的扰动、照片的扫描等等。

图像复原的目标是从退化图像中重构出原始图像。

图像复原的一般过程为:弄清退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像。

典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，使图像质量得到改善。

可见，图像复原主要取决于对图像退化过程的先验知识所掌握的精确程度。

图像复原途径一般有 2 种，第一种是添加图像先验知识，如逆滤波，维纳滤波等；第二种是通过求解过程加入约束，如最小二乘法复原、最大熵复原，还有综合2 种方式，如盲滤波复原。

而根据复原域的不同，图像复原又可以分为频率域复原和空间域复原两大类。

顾名思义，基于频率域的主要针对频率滤波操作，而基于空间域的图像复原法则主要是对图像进行空间滤波。

其中典型的频率域方法有逆滤波、维纳滤波及约束最小二乘方滤波算法等，而空间域方法则有Richardson-Lucy 算法、盲去卷滤波等。

本文将介绍逆滤波、维纳滤波和半盲去卷积复原三种复原方法及其算法的实现。

1.图像复原方法及原理1.1逆滤波复原在六十年代中期，逆滤波（去卷积）开始被广泛地应用于数字图像复原。

Nathan用二维去卷积方法来处理由漫游者、探索者等外星探索发射得到的图像。

由于和噪声相比，信号的频谱随着频率升高下降较快，因此高频部分主要是噪声。

Nathan采用的是限定逆滤波传递函数最大值的方法。

在同一时期，Harris采用PSF的解析模型对望远镜图像总由于大气扰动造成的模糊进行了逆滤波处理，Mcglamery则采用由实验确定的PSF来对大气扰动图像进行逆滤波。

从此以后，逆滤波就成了模糊图像复原的一种标准技术。

基于图像修复技术的图像复原方法研究图像修复技术是一种通过计算机算法再现图像细节的技术。

它既能够填补空缺像素，修复损坏和损坏的图像，又能逆转图像的退化和稳定效果。

在科学计算、数字图像处理、电子显微技术、考古学和有机固体物理等领域，图像修复技术有着广泛的应用。

本文将介绍关于这一技术的最新发展、精确方法和争议。

一、图像修复技术的主要研究方法图像修复技术主要通过“插值”、“双边滤波”等方法进行处理。

其中，插值是一种通过填补缺失像素的方法。

插值技术分为“相似性插值”和“简单插值”两种类型。

以“相似性插值”为例，它是一种通过不对称滤波（asymmetric filtering）构建新的类似于缺失像素的图像块的方法。

与之不同，简单插值基于图像块之间的几何关系填充空缺。

在这种情况下，每个像素点都被视为一个图像块，通过块之间的相似度来插值产生一个新的块。

通常，使用这种方法可以产生更好的视觉效果。

双边滤波（Bilateral filtering）技术是另一种常用的图像修复技术。

与实数值滤波（kernel）不同，它是一种通过距离和颜色属性来滤波的卷积方法。

这种方法的优点是它可以在处理过程中保持边缘，因此特别有效地修复纹理和背景。

二、基于深度学习的图像修复技术在图像修复技术的最新发展中，深度学习已经成为了一个重要的研究领域。

与传统的方法相比，基于深度学习的图像修复技术在处理高分辨率图像和计算速度上有了明显的提升。

它通过对神经网络进行端到端训练，实现对图像的逐渐修复，最终达到产生清晰图像的效果。

与传统的基于插值和双边滤波的图像修复方法不同，基于深度学习的技术利用大量的现有数据集进行训练，从而可以更好地重建那些目前没有被训练的复杂和多样性形态的图像。

在这个过程中，使用了深度端到端的神经网络，其中包括各种不同的神经元，如全卷积、递归和深生成模型等等。

三、基于深度学习的图像复原方法的争议虽然基于深度学习的图像修复技术在图像复原方面取得了成功，但它也引发了一些争议。

图像复原研究报告1 引言1.1 研究背景及意义随着科技的飞速发展，数字图像在各个领域得到了广泛应用，如医学成像、卫星遥感、安全监控等。

然而，在图像的获取、传输和存储过程中，往往受到各种噪声和模糊的影响，导致图像质量下降。

图像复原技术旨在从退化的图像中恢复出原始图像，对于提高图像质量、挖掘图像潜在信息具有重要意义。

近年来，图像复原技术在计算机视觉、模式识别等领域取得了显著成果，但仍面临许多挑战，如噪声类型多样、图像退化过程复杂等。

因此，研究图像复原技术不仅有助于解决实际问题，还具有很强的理论价值。

1.2 图像复原技术发展概况图像复原技术起源于20世纪50年代，经历了从线性到非线性、从全局到局部的演变过程。

早期的研究主要集中在逆滤波、维纳滤波等经典算法。

随着计算机硬件和算法的发展，图像复原技术逐渐向多尺度和多通道方向发展。

近年来，深度学习技术在图像复原领域取得了重大突破，如基于卷积神经网络的图像去噪、超分辨率等算法。

这些方法在许多国际权威评测中取得了优异的性能，为图像复原技术的研究和应用带来了新的机遇。

1.3 研究内容与组织结构本文主要研究以下内容：1.分析图像退化与复原的基本理论，包括图像退化模型和图像复原方法分类；2.对常见图像复原算法进行详细分析，如逆滤波、维纳滤波和非局部均值滤波等；3.探讨深度学习在图像复原中的应用，包括基于卷积神经网络的图像复原和基于生成对抗网络的图像复原；4.评估图像复原算法的性能，通过实验对比分析不同算法的优缺点；5.总结本文研究成果，并对未来研究方向进行展望。

本文的组织结构如下：1.引言：介绍研究背景、意义和发展概况；2.图像退化与复原基本理论：分析图像退化模型和图像复原方法分类；3.常见图像复原算法分析：详细分析逆滤波、维纳滤波和非局部均值滤波等算法；4.深度学习在图像复原中的应用：探讨基于卷积神经网络和生成对抗网络的图像复原方法；5.图像复原算法性能评估：评估不同算法的性能，并进行实验对比分析；6.结论与展望：总结本文研究成果，并对未来研究方向进行展望。

图像处理中的图像复原与修复技术研究第一章：引言随着科技的不断发展，数字图像处理技术也变得越来越流行。

图像处理技术已经成为现代数字技术的重要组成部分。

其中，复原和修复技术是图像处理工程中的重要分支，被广泛应用于图像处理、电视、远程通信、医学成像等领域。

图像复原和修复技术的目标是通过各种算法和方法来还原或修复被噪声、失误、缺失或其他因素影响的图像。

这项技术的主要任务是重建一张尽可能接近原始图像的新图像，而不是仅仅对原图像进行简单的重复或再现。

在本文中，我们将深入探讨图像复原和修复技术的不同方法，同时评估这些方法在实践中的性能和各自的优点和不足。

第二章：图像复原技术图像复原的目标是通过去除长期积累的噪声，来恢复图像的质量和细节。

从技术上来讲，图像复原是一种泛化到信号和图像的过程，它通过消除噪声和朦胧，使得原始图像的信号增加。

2.1 基于数学模型的图像复原基于数学模型的图像复原技术是通过使用数学算法来恢复图像质量和细节的。

该方法通过将噪声和信号分析为数学模型，并针对这些模型设计复原算法来去除图像中的噪声。

这些复原算法可以分为线性和非线性方法。

线性方法是一种通过在频率域进行连续滤波来实现的复原方法。

该方法通过将图像转换为频率域，来通过频率过滤器去除噪声。

非线性方法则是通过其他方法，如小波分析、Markov随机场等，来去除图像噪声。

2.2 基于统计学的图像复原基于统计学的图像复原技术主要是建立在从噪声和信号的总体中提取出来的统计特征上。

该方法将信号看作是随机变量，并根据随机变量的概率分布来进行图像复原。

基于统计学的图像复原方法包括了著名的贝叶斯估计等方法。

这些方法能够平滑信号，从而消除噪声，同时保留原图像的细节和特征。

这些方法被广泛应用于医学成像、水下成像和遥感等领域。

第三章：图像修复技术图像的修复旨在通过自动或半自动方法，对图像中的缺陷和损伤进行修复。

这些缺陷可能包括噪声、裂缝、划痕、污渍以及其他破损或失真的情况。

有约束将质图像复原算法的研究毕业论文目录摘要............................................ 错误!未定义书签。

第一章绪论 (4)1.1 研究背景 (4)1.2 国外研究状况 (5)1.3 本文工作与结构 (6)第二章运动模糊图像复原理论基础 (7)2.1 噪声相关理论 (7)2.2 运动模糊图像退化模型 (8)2.2.1 模糊图像的一般退化模型 (8)2.2.2 匀速直线运动退化模型 (8)第三章运动模糊图像的去噪预处理 (12)3.1 椒盐噪声的处理 (12)3.2 高斯噪声的处理 (17)第四章模糊运动参数的确定 (21)4.1 运动模糊角度的确定 (21)4.1.1 Hough变换 (22)4.1.2 Sobel边缘检测算子 (23)4.1.3 模糊运动角度检测实验及结果 (23)4.2 运动模糊长度的确定 (30)第五章基于运动估计的图像复原算法 (34)5.1 运动模糊图像先验知识的估计 (34)5.1.1 模糊运动角度检测 (34)5.1.2 运动模糊长度的确定 (36)5.2 逆滤波 (36)5.3 维纳滤波 (38)5.4 有约束最小二乘法 (39)第六章总结与展望 (41)6.1 论文工作总结 (42)6.2 论文的创新点 (42)6.3 展望 (42)致谢 (43)参考文献 (44)附录 (46)有约束将质图像复原算法的研究——运动模糊图像运动参数估计及复原算法的研究电子与信息工程学院电子信息工程专业(城建) 2008级2班轲指导教师邵慧第一章绪论1.1 研究背景图像与我们的生活联系十分紧密，图像处理技术应运而生，从二十世纪六十年代数字图像理作为一门学科正式产生到现在，图像处理技术已经在军事、生活、通信、交通等领域得到了广泛的应用。

图像复原是图像处理技术的一个重要分支。

其目的是改善图像质量，使退化了的图像最大程度恢复原貌。

常用的方法是分析图像退化机理，建立退化模型，在此基础上通过求逆过程复原图像，恢复原始图像信息。

摘要摘要图像去噪即从一张带有噪声的图像中去除其中所包含的附加噪声。

本文主要研究基于稀疏表达的高斯噪声和椒盐噪声去噪模型与算法。

由于高斯噪声和椒盐噪声特性的不同，我们分别对高斯噪声和椒盐噪声建立了模型。

使得针对不同的噪声应用相应的模型处理可以得到更好的去噪效果。

首先，我们学习与研究基于稀疏表达的高斯噪声图像模型。

该类算法和模型的基本思想是将原始图像表达为局部的基元线性组合，并约束线性组合系数的稀疏性，从而建立解决去噪问题的能量函数，在极小化过程中通过OMP和K-SVD算法优化该能量函数。

在实现中，我们可以用离散余弦变换（DCT）构造其中的基元组，也可以自适应的学习该基元组。

我们实现了该算法，并应用于高斯噪声图像的去噪问题。

另一方面，我们研究椒盐噪声的图像去噪问题。

我们发现，应用经典的稀疏表达模型会在处理去除椒盐噪声图像中失效，因此我们提出一种新的基于稀疏性的椒盐噪声图像去噪模型。

结合椒盐噪声的特性，我们用更为鲁棒的带权稀疏表达模型，在使用基元组时采用DCT基元组，并通过OMP方法优化该稀疏表达模型。

通过实验表明，该方法相对于经典的稀疏表达模型能更好的去除椒盐噪声。

关键词：图像去噪；基元表示；OMP；K-SVD；稀疏编码I西安交通大学本科毕业设计（论文）II ABSTRACTImage denoising is to remove the noises from a given observed noisy image. This paper mainly concentrates on how to remove Gaussian noises and pepper noises based on image sparse representation. Based on the characteristics of Gaussian noises and pepper noises, we learned and proposed the sparse representation based denoising model and algorithms to achieve image denoising.Firstly, we learn and investigate the sparse representation based Gaussian noise removal. The main idea is to represent the image by the local sparse linear combination over a dictionary of basis, and then OMP and K-SVD methods are used to optimize the deduced energy function. In implementation, the dictionary of basic can be set as constant or learned adaptively from the noisy images. We implemented this model and applied it to Gaussian noise removal.Secondly, we investigate the pepper noise removal based on image sparse representation. We find that, the traditional sparse representation model cannot handle the pepper noise removal problem perfectly. In this paper, we propose a novel weighted sparse representation model to remove the pepper noises, which uses the dictionary of DCT basis and optimize it by OMP algorithm. Experiments show that this proposed method can accurately remove pepper noises with much higher Peak Signal to Noises Ratio (PSNR).KEY WORDS:Image denoising;Dictionary learing;OMP;K-SVD;Sparse coding目录目录1 绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 本文主要研究工作 (2)2 基于稀疏线性表达的高斯噪声去噪模型 (4)2.1 模型介绍 (4)2.1.1 局部块上建立去噪模型 (4)2.1.2 图像整体上建立去噪模型 (5)2.2 模型优化求解 (6)2.2.1 采用DCT基元组优化模型 (6)2.2.2 全局学习基元组优化模型 (7)2.2.3 自适应学习基元组优化模型 (7)2.3 迭代求解算法 (8)3 基于稀疏线性表达的椒盐噪声去噪模型 (2)3.1 模型的建立 (2)3.2 模型优化求解 (3)3.3 迭代求解算法 (5)4 实验 (6)4.1 高斯噪声去噪实验 (7)4.2 椒盐噪声去噪实验 (8)5 结论与展望 (10)参考文献 (11)附录 (12)致谢 (25)III西安交通大学本科毕业设计（论文）IV1 绪论11 绪论1.1 研究背景 20世纪20年代，图像处理技术首次得到应用。

图象复原开题报告图像复原开题报告一、引言图像复原是数字图像处理领域中的重要研究方向之一。

随着数字图像技术的发展，图像复原在各个领域中的应用越来越广泛，如医学影像、遥感图像、安防监控等。

本文将介绍图像复原的研究背景、意义和研究内容，以及本课题的研究目标和方法。

二、研究背景随着数字相机、手机拍摄功能的普及，人们每天都会产生大量的数字图像。

然而，由于各种因素的干扰，这些数字图像中常常存在着噪声、模糊、失真等问题，影响了图像的质量和可视化效果。

因此，图像复原技术的研究和应用变得尤为重要。

三、研究意义1. 提高图像质量：通过图像复原技术，可以有效地去除图像中的噪声、模糊和失真，提高图像的质量和清晰度。

2. 保护隐私信息：在安防监控领域，图像复原技术可以帮助恢复模糊或失真的图像，以便更好地识别和追踪目标。

3. 促进医学影像诊断：通过图像复原技术，可以提高医学影像的清晰度和细节，帮助医生更准确地进行疾病诊断和治疗。

四、研究内容图像复原的研究内容主要包括以下几个方面：1. 图像去噪：通过去除图像中的噪声，提高图像的信噪比和视觉效果。

常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、小波去噪等。

2. 图像去模糊：通过恢复模糊图像的清晰度和细节，提高图像的可视化效果。

常用的去模糊方法包括盲去卷积、非盲去卷积等。

3. 图像修复：通过修复图像中的缺失、损坏或破坏的部分，恢复图像的完整性和真实性。

常用的图像修复方法包括基于纹理合成的方法、基于插值的方法等。

4. 图像增强：通过增强图像的对比度、亮度和色彩，提高图像的视觉效果和可辨识度。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸等。

五、研究目标本课题的研究目标是开发一种高效准确的图像复原算法，以提高图像的质量和清晰度。

具体来说，我们将致力于：1. 提出一种新颖的图像复原方法，结合深度学习和传统图像处理技术，以提高图像复原的准确性和效率。

2. 实现一个图像复原系统，能够自动识别和处理不同类型的图像问题，并输出复原后的图像结果。