图像复原实验报告 2

数字图像处理实验报告1 - 图像复原学生姓名：学号：实验时间：地点：指导教师:一、实验目的运用理论知识，在MA TLAB环境下对图像复原技术进行实验验证，学习算法实现的科学方法，增强对算法及其效果的感性认识。

（1）对图像进行复原处理。

调用MA TLAB中的图像复原函数，编写MA TLAB程序，实现对图像的复原。

（2）C++编程，利用双线性插值将照片放大。

二、实验内容要求：以下实验采用学生本人的照片作为处理对象。

（1）利用MA TLAB做图像复原实验。

实验方法和步骤如下：选择一幅完好的照片，进行退化处理，然后对退化后的图像进行复原，并对不同参数的复原结果进行比较。

（2）用VC++编写程序，采用邻近差值和双线性插值两种方法，将图像放大到原来的1.5倍, 并存储为res0.yuv 和res1.yuv。

三、实验结果（1）①先对图像进行模糊处理，用matlab中fspecial函数产生motion滤波器，然后对灰度图像进行滤波即可得到。

再用deconvwnr函数对图像进行维纳滤波可的如下结果（程序代码详见附录1.1）：由此可见滤波效果并不是很明显，其中一个原因就是要取合适的len、theta参数是很困难的，所以导致模糊效果不是很好。

②先对图像进行模糊处理，用matlab中fspecial函数产生motion滤波器，然后对灰度图像进行滤波即可得到。

在对图像加高斯噪声，用imnoise函数。

再用deconvwnr函数对图像进行维纳滤波可见不同参数情况下的滤波情况如下（程序代码详见附录1.2）：由此可见，平滑滤波不一定总是能带来很好的效果，如果图像过于模糊，平滑滤波就会导致图像过于平滑，就会使得图像高频分量也就是边缘轮廓十分的不明显。

③先对图像进行模糊处理，用matlab中fspecial函数产生motion滤波器，然后对灰度图像进行滤波即可得到。

在对图像加高斯噪声，用imnoise函数。

再用deconvblind函数对图像进行盲滤波可见不同参数情况下的滤波情况如下（程序代码详见附录1.3）：（2）采用双线性插值法对所给图像实现长和宽分别1.5倍的放大。

实验二 图像增强及复原实验一、 实验条件PC 机 数字图像处理实验教学软件 大量样图二、 实验目的1、 熟练使用“数字图像处理实验教学软件系统”；2、 熟悉图像增强及复原的基本原理，了解编程实现的具体步骤；3、 观察图像中值滤波、平滑、锐化和伪彩色编码的结果，比较不同参数条件下的图像增强效果；4、 观察图像退化和复原的结果，比较不同复原方法的复原效果。

三、 实验原理1、 图像增强和复原的基本原理对降质图像的改善处理通常有两类方法：图像增强和图像复原。

图像增强不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地进行突出，并衰减图像的次要信息，改善后的图像不一定逼近原始图像，只是增强了图像某些方面的可读性，如突出了目标轮廓，衰减了各种噪声等。

图像增强可以用空域法和频域法分别实现，空域法主要是在空间域中对图像象素灰度值直接进行运算处理，一般包括中值滤波、模板平滑和梯度锐化等，空域法可以用下式来描述：g(x,y)＝f(x,y)*h(x,y)其中f(x,y)是处理前图像，g(x,y)表示处理后图像，h(x,y)为空间运算函数。

图像增强的频域法是在图像的频率域中对图像的变换值进行某种运算处理，然后变换回空间域，系统涉及的各种滤波器属于频域法增强，这是一种间接处理方法，可以用下面的过程模型来描述：其中：F(u,v)=ℜ[ f(x,y)]，G(u,v)= F(u,v)H(u,v)，g(x,y)=1-ℜ[ G(u,v)]，ℜ和1-ℜ分别表示频域正变换和反变换。

实验系统提供了图像增强相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。

图像复原是针对图像降质的原因，设法去补偿降质因素，使改善后的图像尽可能逼近原始图像，提高了图像质量的逼真度。

关于图像复原的详细原理可以参考相关书籍，这里不再赘述。

本系统提供了图像的噪声退化、卷积退化和运动模糊退化操作，并提供了相应的逆滤波复原、维纳复原和运动模糊复原操作。

本次实验中图像复原只作一般性了解。

图形还原小实验报告实验目的：通过观察和理解图形还原的方法，培养观察力和逻辑思维能力。

实验原理：图形还原是指根据已给出的部分图形，推断出完整的图形。

图形还原的难度主要在于如何理解图形推理的规律和逻辑。

实验材料：实验室提供的一组图形还原题目。

实验方法：在每个图形还原题目中，首先仔细观察每个图形的形状、颜色和位置等特征。

然后，寻找图形之间的联系和规律，并根据这些规律进行逻辑推理，以还原出完整的图形。

实验步骤：1. 选择一道图形还原题目。

2. 仔细观察每个给出的图形，把他们的形状、颜色和位置等特征都记下来。

3. 根据已给出的图形，寻找图形之间的联系和规律。

比如说，如果图形是逐渐变大或变小的，那可能意味着规律是按照一定的尺寸比例递增或递减。

4. 根据观察到的规律，进行逻辑推理，推测出缺失的图形的形状、颜色和位置。

5. 将推测出的完整图形画出来，与实验室提供的正确答案对比。

6. 如果推测错误，分析自己的推理过程并找出错误的地方。

实验结果和数据分析：在实验过程中，我首先观察了每个图形的形状、颜色和位置等特征。

然后，根据观察到的规律进行逻辑推理，并推测出缺失的图形。

在推理过程中，我发现有的题目的规律比较明显，比如图形按照旋转或反转的方式变换，或者按照一定的图案重复出现。

而有的题目的规律比较隐晦，需要更加仔细的观察和思考。

在实验中，我有时会出现推理错误的情况，主要是在观察和推理过程中没有注意到一些细微的变化或规律。

这提示我在今后的学习中需要更加细心和耐心。

实验结论：通过图形还原的小实验，我发现观察力和逻辑思维能力对于图形推理非常重要。

只有仔细观察和理解图形的特征以及图形之间的联系和规律，才能准确地推测出缺失的图形。

同时，我也认识到自己在观察和推理过程中有时会出现错误，需要更加细心和耐心来避免这种情况的发生。

因此，我会在未来的学习和生活中，注重培养观察力和逻辑思维能力，不断提高自己的图形还原能力。

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。

实验三图像复原1. 实验目的熟悉数字图像边缘检测与形态学变换的一般方法2. 实验内容1）练习边缘检测的Matlab命令。

2）练习形态学变换的Matlab命令。

熟悉下列模块函数edgefspecialbwselectbwmorphdilateimnoisebwperim2) 在VC环境下利用例程了解和熟悉数字图像复原的方法。

熟悉例程提供的图像复原菜单下的子菜单3.实验程序1、rice.tif的边缘检测I = imread('rice.tif');BW1 = edge(I,'prewitt'); BW2 = edge(I,'sobel'); BW3 = edge(I,'canny');subplot(2,2,1),imshow(BW1) subplot(2,2,2),imshow(BW2) subplot(2,2,3), imshow(BW3) 2、加入高斯燥声的边缘检测I=imread('rice.tif');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); subplot(2,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(J);BW1 = edge(J,'prewitt');BW2 = edge(J,'sobel');BW3 = edge(J,'canny');figure,imshow(BW1)figure,imshow(BW2)figure, imshow(BW3)3、原图高斯燥声椒盐燥声I=imread('rice.tif');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(2,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(J1);subplot(2,2,3),imshow(J2)2、加入椒盐燥声的边缘检测I=imread('rice.tif');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(2,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(J);BW1 = edge(J,'prewitt');BW2 = edge(J,'sobel');BW3 = edge(J,'canny');figure,imshow(BW1)figure,imshow(BW2)figure, imshow(BW3)4.实验结果rice.tif的边缘检测原图高斯燥声椒盐燥声加入高斯燥声的边缘检测加入椒盐燥声的边缘检测5.实验总结通过这次实验，学习了MATLAB命令，在VC环境下利用例程了解和熟悉数字图像边缘检测与形态学变换的方法。

《数字图像处理》实验报告一、实验目的（不少于200字） 本次实验进行的主要是对图像复原进行有关讨论。

在图像形成过程中，由于成像系统等各种外部因素的影响，可能导致图像的质量下降，发生所谓的“图像退化”。

与图像增强相类似，图像复原的目的是改善图像的质量，便于人眼辨识，增强表达效果。

在进行图像复原的过程中，必要的先验知识十分重要，可以非常方便的将已退化的图像恢复本来的面目，但是有些时候图像的先验知识我们并不容易获取，所以与此相对应有盲卷积等方法来帮助我们进行图像复原。

引起图像退化的因素很多，包括有光学系统、运动等造成的图像模糊，电路传递中、光学因素的影响噪声等等。

掌握了解相关的数学模型对于图像复原至关重要，许多复原的方法也是建立在比较严格的数学推导上的。

通过本次实验，主要期望达到以下目的：１、熟练掌握数字图像复原的基本概念和基本理论原理２、深入理解图像退化的影响原因和对应的处理方法，加强综合分析问题、解决实际问题的能力３、掌握各种使用的图像复原的相关技术，使经处理后的图像更加适应人眼的视觉与心理４、巩固使用 matlab 软件处理数字图像问题的能力，加强巩固编程能力通过实验，了解到图像恢复和图像增强的区别还在于图像增强不考虑图像时如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果，因此图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看着舒服就基本可以满足要求，而图像复原则对图像退化的机制和过程邓先验知识要求较为必要，很多情况下先验知识如果全面准确，甚至可以完全恢复原始图像，达到非常好的效果，据此找出相应的你处理方法，从而得到恢复的图像。

对于一幅图像，可以先进行复原处理，在进行图像增强处理，两者相互结合，图像的效果可以达到更为理想的效果。

【2013年11月16日10:53:24】二、核心代码及运行后截图（截图方法：先按下Alt再按下PrtScr，然后粘贴进文档）1.频谱噪声分析在进行图像复原之前，首先对各个图像做傅里叶变换在频谱中观察分布情况，由此判断噪声或模糊类型。

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。

《数字图像处理A》图像复原与重建实验一、实验目的图像的降噪与复原既在日常生活中拥有广泛的应用场景，又是数字图像处理领域的经典应用。

本实验首先对特定图像进行添加噪声和模糊，然后再使用经典的算法对噪声退化图像进行复原和重建。

通过该实验，进一步理解图像降噪和复原的基本原理，巩固图像处理基本操作的同时，提升对图像降噪和复原的理解和掌握。

二、实验内容1.利用matlab实现对特定图像添加高斯噪声和运动模糊。

2.使用逆滤波对退化图像进行处理。

3.使用常数比进行维纳滤波。

4.使用自相关函数进行维纳滤波。

三、实验原理1. 图像退化模型在一般情况下图像的退化过程可建模为一个退化函数和一个噪声项，对一幅图像f(x,y)进行处理，产生退化图像g(x,y),如下所示，其中η(x,y)是噪声项，H则是源图像的退化函数。

g(x,y)=H[f(x,y)]+η(x,y)2. 图像的噪声模型图像的噪声模型分为空间域噪声模型（通过噪声的概率密度函数对噪声进行描述）和频率域噪声模型（由噪声的傅里叶性质进行描述）两种类型。

在本实验中，我们采用的是空间噪声的经典噪声模型高斯噪声，高斯噪声模型的概率分布函数如下所示,其中σ是标准差，μ是期望。

p(z)=√2πσ−(x−μ)22σ2⁄3. 图像模糊图像模糊是一种常见的主要的图像退化过程。

场景和传感器两者导致的模糊可以通过空间域和频率域低通滤波器来建模。

而另一种常见的退化模型是图像获取时传感器和场景之间的均匀线性运动生成的图像模糊。

本实验的模糊模型采用的则是运动模糊，该模糊可以通过工具箱函数fspecial进行建模。

1.带噪声退化图像的复原在图像复原中经典的方法包括两种，分别是直接逆滤波和维纳滤波。

其中，直接逆滤波的复原模型如下所示,其中G(u,v)表示退化图像的傅里叶变换，H(u,v)则表示退化函数。

除了直接逆滤波之外，更为常见的是使用维纳滤波对退化图像进行复原，复原模型如教材100页4.7节所示。