散焦模糊图像的恢复技术
丁毅
本压缩算法的核心是，对散焦模糊用圆盘函数来近似。因此，对模糊图像的恢复实际上就是对模糊半径的最佳估计。首先，对原图（a）用R=4进行散焦模糊（b），对散焦模糊图像用Sobel算子求其梯度（c），用canny算子检测梯度边缘（d），对梯度边缘求局部最大值（e），计算出模糊半径，并得到恢复图像（f）。
效果图：
(a) 原图 (b) 散焦模糊(R=5) (c) 梯度图
(d) 梯度边缘(e) 局部最大值检测 (f) 恢复图像
(g) 实际散焦模糊图像（R未知） (h) 恢复图像
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)
离焦模糊图像增强技术的研究 何志彪张新访朱光喜 1华中科技大学电信系&湖北&武汉23""425 摘要针对红外离焦图像处理后图像模糊效应问题&提出一种基于678模型的6**图像增强算法的去模糊图像的算法&它能够有效地处理图像增强后的模糊效应&实现图像的清晰成像&该算法便于实现&可广泛地应用于图像显示技术9文中介绍了该算法的原理并对电力设备红外离焦图像处理结果进行了分析9 关键词红外离焦图像&图像增强&图像恢复9 :;<=>>?@;>?BB>A@?C D C=EF C G C H B I C F I F C A H JK D H G G>L:;<=> M NO P,#Q,R S O M T U V W,X#Y R X Z O M[V\R X Z#W, 1]*^R/_‘*X_S a N b*+_/S XR X.7X a S/‘R_,S XS a M\R c P S X Z[X,-*/0,_d S a e+,*X+*R X.f*+P X S b S Z d&g\P R X&M\h*,23""42&i P,X R5 维纳滤波实现模糊图像恢复 摘要 维纳滤波器是最小均方差准则下的最佳线性滤波器，它在图像处理中有着重要的应用。本文主要通过介绍维纳滤波的结构原理，以及应用此方法通过MA TLAB 函数来完成图像的复原。 关键词：维纳函数、图像复原 一、引言 在人们的日常生活中，常常会接触很多的图像画面，而在景物成像的过程中有可能出现模糊，失真，混入噪声等现象，最终导致图像的质量下降，我们现在把它还原成本来的面目，这就叫做图像还原。引起图像的模糊的原因有很多，举例来说有运动引起的，高斯噪声引起的，斑点噪声引起的，椒盐噪声引起的等等，而图像的复原也有很多，常见的例如逆滤波复原法，维纳滤波复原法，约束最小二乘滤波复原法等等。它们算法的基本原理是，在一定的准则下，采用数学最优化的方法从退化的图像去推测图像的估计问题。因此在不同的准则下及不同的数学最优方法下便形成了各种各样的算法。而我接下来要介绍的算法是一种很典型的算法，维纳滤波复原法。它假定输入信号为有用信号与噪声信号的合成，并且它们都是广义平稳过程和它们的二阶统计特性都已知。维纳根据最小均方准则，求得了最佳线性滤波器的的参数，这种滤波器被称为维纳滤波。 二、维纳滤波器的结构 维纳滤波自身为一个FIR 或IIR 滤波器，对于一个线性系统，如果其冲击响应为()n h ，则当输入某个随机信号)(n x 时， Y(n)=∑-n )()(m n x m h 式（1） 这里的输入 )()()(n v n s n x += 式（2） 式中s(n)代表信号，v(n)代表噪声。我们希望这种线性系统的输出是尽可能地逼近s(n)的某种估计，并用s^(n)表示，即 )(?)(y n s n = 式（3） 因而该系统实际上也就是s(n)的一种估计器。这种估计器的主要功能是利用当前的观测值x(n)以及一系列过去的观测值x(n-1),x(n-2),……来完成对当前信号值的某种估计。维纳滤波属于一种最佳线性滤波或线性最优估计，是一最小均方误差作为计算准则的一种滤波。设信 号的真值与其估计值分别为s(n)和)(?n s ，而它们之间的误差 )(?)()(e n s n s n -= 式（4） 则称为估计误差。估计误差e(n)为可正可负的随机变量，用它的均方值描述误差的大小显然 数字图象处理实验报告 2011年5月5日 目录 1 绪论 (3) 2、图像退化与复原 (4) 2.1 图像降质的数学模型 (4) 2.2匀速直线运动模糊的退化模型 (5) 2.3点扩散函数的确定 (7) 2.3.1典型的点扩散函数 (7) 2.3.2运动模糊点扩散函数的离散化 (8) 3、运动模糊图象的复原方法及原理 (9) 3.1逆滤波复原原理 (9) 3.2维纳滤波复原原理 (10) 3.3 有约束最小二乘复原原理 (11) 4、运动模糊图像复原的实现 (12) 4.1 运动模糊图像复原的MATLAB实现 (13) 4.2 复原结果比较 (16) 实验小结 (16) 参考文献 (17) 前言 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。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。 图象复原就是研究如何从所得的变质图象中复原出真实图象，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。造成图象变质或者说使图象模糊的原因很多，如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动 而造成的图象模糊则称为运动模糊。所得到图象中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动模糊图象。运动模糊图象在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。作为一个实用的图象复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。 图象复原关键是要知道图象退化的过程，即要知道图象退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)象。由于图象中往往伴随着噪声，噪声的存在不仅使图象质量下降，而且也会影响了图象的复原效果。从上面论述可以知道，运动造成图象的退化是非常普遍的现象，所以对于退化后的图象进行复原处理非常具有现实意义。图象复原的目的就是根据图象退化的先验知识，找到一种相应的反过程方法来处理图象，从而尽量得到原来图象的质量，以满足人类视觉系统的要求，以便观赏、识别或者其他应用的需要。 1、绪论 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。 本次实验主要在PSF对图像进行运动模糊退化处理的基础上，采用逆滤波、维纳滤波和最小二乘滤波来实现图像的复原。 承诺书 我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则. 我们完全明白，在做题期间不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨 询等）与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果引用别人的成果或其他 公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正 文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守选拔规则，以保证选拔的公正、公平性。如有违反 选拔规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： A 队员签名： 1. 日期： 2011 年 8 月 22 日 编号专用页评阅编号（评阅前进行编号）： 离焦模糊照片的处理算法 摘要 现如今，人们工作和生活中广泛使用的数码相机就是自动调焦照相机，但是在使用过程中人们仍经常发现拍摄出来的照片中远处的景物比较模糊，这是因为对焦不准确。基于这种情况，本文给出了一种离焦模糊照片清晰化处理的算法。 本文首先对离焦模糊成像原因进行分析，得出结论：在一幅照片中，除了处在焦点面上的景物会成清晰像以外，处在其余位置上的景物成的像比较模糊，并随着景物点面得距离加大，模糊逐渐加重。 接着建立了基于区域的离焦模糊退化模型。由于图像离焦模糊主要反映在图像边缘特征上，所以本文采用了基于边缘最大梯度的边缘细化方法，运用离焦模糊图像区域分割法，对图像的细节区域进行分类，通过对各区域模糊程度的量化与估计并对数据进行整理，以及对相关公式的推导求解出了图像的点扩展函数，然后运用维纳滤波法对图像进行复原，最后根据此种算法编写Matlab程序使模糊图片清晰化。通过采用维纳滤波算法复原图像，选择不同的离焦半径和维纳滤波常数分析。结果表明：维纳滤波方法可有效消除离焦模糊，具有较好的改善图像复原效果，和较快的速度。图像散焦信息的干扰得到有效排除，噪声得到有效抑制，信噪比得到明显改善。 关键词：模糊退化、离焦模糊图像、区域分割、点扩展函数、维纳滤波法 造成图像模糊的原因有很多，且不同原因导致的模糊图像需要不同的方法来进行处理。从技术方面来讲，模糊图像处理方法主要分为三大类，分别是图像增强、图像复原和超分辨率重构。本文将从这三方面切入剖析。 智能化设备管理技术是利用系统管理平台软件的设备管理服务，对所有的监控设备包括摄像机、云台、编码器和系统服务器进行不间断的实时监测，当发现故障时能及时通过各种方式告警，提示维护人员及时处置。一个系统可以按照网络拓扑结构部署多台设备管理服务器，分区域对设备进行实时的巡检，这样可以大大提高系统的维护效率，尽可能做到在设备 发生故障时，在不超过10分钟的时间内被监测到并告警。 建设目标 本方案拟应用先进的机器学习和计算机视觉技术，仿真人类的视觉系统，针对某市公共安全图像资源前端摄像头出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡和云台失控等常见摄像头故障以及恶意遮挡和破坏监控设备的不法行为做出准确判断，并自动记录所有的检测结果，生成报表。以便用户轻松维护市公共安全图像资源系统。 技术路线 将视频故障分成视频信号缺失、视频清晰度异常、视频亮度异常、视频噪声、视频雪花、视频偏色、画面冻结、PTZ运动失控八种类型。其中视频信号缺失、随着“平安城市”的 广泛建设，各大城市已经建有大量的视频监控系统，虽然监控系统己经广泛地存在于银行、商场、车站和交通路口等公共场所，但是在公安工作中，由于设备或者其他条件的限制，案情发生后的图像回放都存在图像不清晰，数据不完整的问题，无法为案件的及时侦破提供有效线索。经常出现嫌疑人面部特征不清晰、难以辨认、嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题，这给公安部门破案、法院的取证都带来了极大的麻烦。随着平安城市的推广、各地各类监控系统建设的进一步推进，此类问题将会越来越凸显。 模糊图像产生的原因 造成图像模糊的原因很多，聚焦不准、光学系统的像差、成像过程中的相对运动、大气湍流效应、低光照、环境随机噪声等都会导致图像模糊。另外图像的编解码、传输过程都可能导致图像的进一步模糊。总体来说，造成图像模糊的主要原因如下： ·镜头聚焦不当、摄像机故障等; ·传输太远、视频线老化、环境电磁干扰等; ·摄像机护罩视窗或镜头受脏污、受遮挡等; 实验六 模糊图像恢复 一、实验目的 本实验是一个综合性实验，要求学生巩固学习多个知识点和内容，主要有： 1、理解掌握运动图像的退化模型； 2、掌握维纳滤波法的原理和实现方法； 3、在不同的噪声和点扩散函数参数下进行恢复，并比较结果； 4、通过分析和实验得出相应的结论。 二、实验准备 1、运动模糊退化模型：运动模糊是图像退化的一种，可以用数学表达式刻画出来。对线性移（空）不变系统，退化模型可表示为：g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)。对匀速直线运动而言，退化图像为： ()()()[]?--=T dt t y y t x x f y x g 000,, 其中x 0(t)和y 0(t)分别表示x 和y 方向的运动分量。并假设退化系统是线性移不变的，光学成像过程是完善的，快门开关是瞬间完成的。 对上式进行傅立叶变换，则得频域表达式为 ()()()[]()()[]()[]()()()[]{}) ,(),(2exp ,2exp ,2exp ,,000000v u H v u F dt t vy t ux j v u F dt dxdy vy ux j t y y t x x f dxdy vy ux j y x g v u G T T =+-=???? ????+---=+-=??????+∞∞-+∞∞-+∞∞-+∞ ∞-πππ 其中 ()()()[]{}dt t vy t ux j v u H T ?+-=0002exp ,π 假设景物只在x 方向匀速运动，在T 时间内共移动距离是a ，即x 0(t)=at/T ，y 0(t)=0,则 ()()[]ua j ua ua T dt T at u j v u H T ππππ-=?? ???? -=?exp sin 2exp ,0 在Matlab 中可用滤波器卷积的方法仿真出运动模糊图像。 数字图像处理大作业 - 运动模糊图像复原 开题报告 小组成员：张博文、范桂峰、笪腾飞 一、研究意义 相机对物体成像时 ,由于平台的颤振,在曝光时间内成像器件与物体之间往往存在着相对运动 ,在像面上产生像移 ,因此拍出来的图像是被运动模糊后的图像。这种图像质量较差 ,对比度和分辨率均降低 ,需要进行恢复。 二、研究现状 如果这种相对运动属于平动,则可以把模糊过程看作一个线性位移不变的系统。因此 ,如果知道了系统的冲激响应 ,在这里是点扩展函数 ( PSF) ,就可以用来恢复图像。但是 ,模糊过程的点扩展函数往往是不知道的,因此图像恢复的关键就变成了如何推导点扩展函数。如 Marius Tico 从图像序列入手 ,通过一帧快速曝光未被运动模糊,但却因曝光不足而信噪比很低的图像,以及一帧曝光充足但被运动模糊了的图像来计算点扩展函数,然后恢复。但更多的研究还是集中在如何从单帧被模糊了的图像中找出点扩展函数,主要有2类 ,一类从空域直接入手,利用差分、相关等等各种方法计算,另一种则是通过图像变换后的频谱域中的零值点来计算,这些方法往往只能计算特殊运动形式的点扩展函数 ,主要是匀速直线运动,而且受噪声影响精度比较低。相机的振动通常比较复杂 ,这些方法的适用性受到限制,因此 ,需要找到一种能够不受运动形式和运动方向限制的计算模糊过程点扩展函数的方法。 一种方法是利用了利用经阈值化处理的Radon 变换估计模糊方法，通过微分自相关法估计模糊长度，最后应用带最优窗的维纳滤波进行图像复原，该算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参数并取得了较好的恢复效果，提升了图像恢复的抗噪性能，具有实际参考价值。这是属于第一种空域处理方法。 另一种方法是运动模糊图像经傅立叶变换后在频域有频谱零点进行参数估计，通过霍夫变换初步求得运动模糊图像的点扩展函数，当估计出运动模糊图像的点扩展函数的参数后，用神经网络方法进行恢复。这种恢复模型可以对任意角 基于MATLAB的运动模糊图像恢复技术 王洪珏 （温州医学院，浙江，温州） 摘要：MATLAB是当今流行的科学计算软件，它具有很强的数据处理能力。在其图像处理工具箱中有四个图像复原函数，本文就这些函数的算法原理、运用和恢复处理效果结合实力效果作简要对比讨论。 0前言 图像复原时图像处理中一个重要的研究课题。图像在形成、传输和记录的过程中，由于传感器的噪声、摄像机未对好焦、摄像机与物体相对运动、系统误差、畸变、噪声等因素的影响，使图像往往不是真实景物的完善影像。这种图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像质量下降的过程称为图像的退化。图像复原就是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或恢复的过程。 图像复原过程一般为：找退化原因→建立退化模型→反向推演→图像复原 1算法产生概述 开发算法时，首先要创建图像退化的线性数学模型，接着选择准则函数，并以适当的数学形式表达，然后进行数学推演。推演过程中通常要进行表达形式（即空域形式、频域形式、矩阵-矢量形式或变换域形式）的相互转换，最后得到图像复原算式。 退化数学模型的空域、频域、矢量-矩阵表达形式分别是： g(x,y)=d(x,y)*f(x,y)+n(x,y) G(u,v)=D(u,v)〃F(u,v)+N(u,v) g=HF+n 其中：g(x,y)、d(x,y)、f(x,y)、n(x,y)分别为观测的退化图像、模糊函数、原图像、加性噪声，*为卷积运算符，（x=0,1,2，…，M-1），（y=0,1,2，…，N-1）。 2运动模糊的产生 景物与相机之间的相对运动通常会使相机所成的像存在运动模糊。对于线性移不变模糊，退化图像u0可以写成，u0=h*u+n，其中h为模糊核，*表示卷积，n为加性噪声。 由du/dt=0,文献[5]将这种运动模糊过程描述为波动方程： 离焦模糊图像处理的研究与应用 【摘要】本论文主要研究离焦模糊图像的恢复问题。首先描述了传统离焦模糊图像复原算法惯用的两种离焦模糊模型：高斯离焦模型和圆盘离焦模型,并对两种模型存在的问题进行了讨论。然后研究了直边扩散函数、线扩散函数以及点扩散函数以及阿贝尔逆变换等函数,舍弃了原来的两种具体模型,进一步改进了传统的离焦模糊图像的复原方法。本文主要以光学理论为依据,推算出实际的离焦模糊光学传递函数,然后以离焦模糊的圆对称性为依据,从离焦模糊的圆对称性 出发,对直边函数扩散曲线进行检测,然后针对要复原的图像估算出 它的离焦点扩散函数,再对其滤波进行恢复。在滤波时本文没有直接使用简单的维纳滤波,而是对其进行了优化,采用了二次滤波,一定程度上消除了噪声的影响。最后采用实际实验进行验证。实验验证了改进算法的优势,该算法比传统模型得到的点扩散函数具有较高的精确性。更多还原 【Abstract】 In this thesis, the problem is the recovery of defocus blurred image. First describe two types of commonly used defocus fuzzy model that from the traditional defocus blurred image restoration algorithm:Gaussian defocus model and pillbox model, and problems in the two models were discussed. Then study the straight edge spread function, line diffusion function and the point spread function and the Abel inverse 基于倒谱分析方法的离焦模糊图像特征鉴别 【摘要】在图像拍摄记录的过程中，图像捕获系统因各种原因常常不能精确成像，故而极易产生模糊图像，离焦模糊是常见的模糊图像之一。本文重点介绍了一种倒谱分析方法，在倒谱域对离焦模糊图像的模糊参数进行分析。利用MATLAB软件编制倒谱分析程序进行实验，结果表明倒谱分析方法能更准确地评估模糊参数，将对图像检验起着指导作用。 【关键词】离焦模糊;MATLAB;倒谱分析 Abstract：When taking a photo，the image capture system usually fails to record the images precisely for various reasons，thus the photos are easy to be blurry.Defocused image is one of the common blurry images.This paper introduces a kind of cepstrum analysis method，which is used to analyze various blurry models of blurs.The cepstrum analyzing experiment using MATLAB shows that cepstrum analysis can estimate blurred parameters more correctly.It is clear that the cepstrum analysis will provide a guidance in the work of all image examination. Key words：Defocus Blur;MATLAB;Cepstrum Analysis 1.引言 图像拍摄记录的过程中，图像捕获系统因各种原因常常不能精确成像，故而极易产生模糊图像，又称退化图像。其中，又以离焦模糊图像较为典型。对于离焦模糊图像产生的原因，主要是光学系统在成像过程中，调焦操作不准确，调焦不实、光学系统误差造成的。 目前，针对模糊图像的模糊参数（点扩展函数）的估计出现了多种算法[1][2]。离焦模糊方面，Fujiwara等人采用的小波变换的方法[3]，主要针对离焦模糊半径对图像细节的影响进行了研究，李征等人采用逆滤波法结合遗传算法对离焦模糊图像的复原进行了研究，杨鑫等人采用维纳滤波结合复小波变换对离焦模糊图像的复原进行了研究[4]。这些工作对模糊图像的复原研究产生了积极的推动，具有一定的学术价值，但实用性不强。 当原图像未知，我们需要点扩散函数信息以重组模糊的图像。随着数字图像处理技术的快速发展，一些新的算法逐渐被引入，这对模糊图像的复原提供了很多新的思路。 针对众多的图像复原方法，目前没有统一的处理方法，而倒谱分析具有更为准确的优点。目前，经常采用的倒谱分析方法主要是先确定出频率域中模糊特征参数，再转换至倒谱，评估出精确的点扩散函数，最后进行逆向运算方法得到清晰的图像。近年来，随着倒谱分析方法在图像分析领域中的成功运用，智能型模糊图像复原已经成为一个热点的研究课题。例如，在公安、司法实践过程中，经 目录 一、概述 (1) 1.1课程设计目的 (1) 1.2设计内容 (2) 二、图像退化与复原 (3) 2.1 图像退化的数学模型 (4) 2.2匀速直线运动模糊的退化模型 (5) 2.3点扩散函数PSF (7) 三、运动模糊图象的复原方法及原理 (8) 3.1逆滤波复原原理 (8) 3.2维纳滤波复原原理 (9) 3.3 有约束最小二乘复原原理 (11) 四、运动模糊图像复原的实现与比较 (12) 4.1 运动模糊图像复原的MATLAB实现 (12) 4.2 复原结果比较 (16) 实验小结 (17) 参考文献 (17) 一概述 1.1课程设计目的 图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时,试图估计原图像的一种技术，它是图像处理中的重要内容。它的主要目的就是改善图像质量，研究如从所得的变质图像中复原出真实图像，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。图像复原的目的是将退化的以及模糊的图像的原有信息进行恢复，以达到清晰化的目的。图像退化是指图像经过长时间的保存之后，因发生化学反应而使画面的颜色以及对比度发生退化改变的现象，或者是因噪声污染等导致图画退化的现象，或者是因为现场的亮暗范围太大，导致暗区或者高光区信息退化的现象。图像模糊则常常是因为运动以及摄像时镜头的散焦等原因所导致的。无论是图像的退化还是图像的模糊，本质上都是原始信息部分丢失，或者原始信息与外来信息的相互混叠所造成的。因此，需根据退化模糊产生原因的不同，采用不同的图像恢复方法达到图像清晰化目的 近年来，在数字图像处理领域，关于运动模糊图像的复原处理成为了国内外研究的热点问题之一，也出现了一些行之有效的算法和方法。但是这些算法和方法在不同的情况下，具有不同的复原效果。因为这些算法都是其作者在假定的前提条件下提出的，而实际上的模糊图像，并不一定能够满足这些算法前提，或者只满足其部分前提。作为一个实用的图像复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。图像复原关键是要知道图像退化的过程，即要知道图像退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)图像。 运动造成图像的退化是非常普遍的现象，而在众多的应用领域又需要清晰高质量的图像，所以对于退化后的图像进行复原处理非常具有现实意义。随着机器视觉和计算机主动视觉技术的发展，越来越多的成像系统传感器必然要安装在运动平台上，这为各种运动模糊图像的复原提供了极大的应用空间。旋转运动模糊图像的复原是工作在旋转运动平台的成像系统必然遇到的问题，例如，随弹体(或机体)作高速旋转运动时的弹载(或机载)成像传感器。显然，安装在导引头上 信息工程学院实验报告 课程名称：数字图像处理Array 实验项目名称：实验五图像复原实验时间： 班级：姓名：学号： 一、实验目的 1.了解图像退化/复原处理的模型； 2. 掌握图像复原的原理及实现方法； 3. 通过本实验掌握利用MATLAB编程实现图像的恢复。 4. 掌握matlab代码的调试方法，熟悉常见代码错误及改正方法。 二、实验步骤及结果分析 MATLAB图像处理工具箱包含四个图像复原函数，请参照教材第126页例6.8编程实现图像复原。 1．用点扩散(PSF)函数创建运动模糊图像,修改参数改变模糊程度。 a) 无噪声运动模糊图像 b) 有噪声运动模糊图像 程序代码： I=imread('cameraman.tif'); %读取图像 subplot(1,3,1); imshow(I,[]);%显示图像 title('原始图像'); PSF=fspecial('motion',25,11); %运动模糊函数，运动位移是25像素，角度是11 Blurred=imfilter(I,PSF,'conv','circular'); %对图像运动模糊处理 subplot(1,3,2); imshow(Blurred,[]);title('无噪声运动模糊图像'); %显示无噪声运动模糊图像 Noise=0.05*randn(size(I)); %正态分布的随机噪声 BlurredNoisy=imadd(Blurred,im2uint8(Noise));%对退化后的图像附加噪声 subplot(1,3,3); imshow(BlurredNoisy,[]);title('有噪声运动模糊图像'); %显示运动模糊且加噪声后图像 执行结果： 离焦模糊图像增强技术的研究 何志彪 张新访 朱光喜 (华中科技大学电信系,湖北,武汉430074) 摘要 针对红外离焦图像处理后图像模糊效应问题,提出一种基于L IP模型的Lee图像增强算法的去模糊图像的算法,它能够有效地处理图像增强后的模糊效应,实现图像的清晰成像,该算法便于实现,可广泛地应用于图像显示技术.文中介绍了该算法的原理并对电力设备红外离焦图像处理结果进行了分析. 关键词 红外离焦图像,图像增强,图像恢复. IMAGE ENHANCEMENT TECHNOLOGY FOR OUT-OF-FOCUS BLURRED IMAGE HE Zhi-B iao ZHAN G Xin-Fang ZHU Gua ng-Xi (Depa rtment o f Elect ron and Info r ma tio n o f Hua zho ng U niv ersity o f Science and T ech no lo gy,W uha n,Hubei430074,China) Abstract An alg o rithm to so lv e the blur pro blem o f pro cessed inf rar ed defo cused image based on the L IP mo del of Lee alg o rithm o f imag e enha ncement w as pr ese nted.It ca n solve the blur pro blem after imag e enhancement to g et clea r ima ge,and is easily r ealized and applied widely to imag e display techno lo g y.The principle o f the alg orithm w as intro duced a nd the r esults of the algo rithm to deal with the infr ared defo cused imag e o f electrical device w ere analyzed. Key words inf rar ed defocused imag e,imag e enhancement,image resto ration. 引言 图像增强是提高图像显示质量的一种技术,它包括直方图增强和灰度函数变换增强,实现后者的算法有多种[1,2].为进行图像增强处理,Lee[3]提出通过灰度值的拉伸改变图像的动态范围的图像增强的简单算法;Jourlin和Pinoli[4]研究出非线性运算的对数图像处理(LIP)的数学结构算法;Deng、Cahill[5]等提出基于LIP模型的Lee图像增强的新方法和多尺度算法.它们可以增强图像的对比度和边缘,但它们同时会增强图像的噪声,影响了成像的质量,它们在去噪和保护图像的细节方面都不能两全齐美. 上述几种方法能基本上解决了图像增强的显示问题,但是这些算法有的是在增强细节时增强了图像的噪声,有的是在抑制噪声的同时削弱了图像的细节,因此它们远未达到理想的程度.为了解决抑噪图像增强后图像的细节削弱的问题,本文提出对增强后的图像以离焦模糊图像确定其退化模型参数的图像恢复的算法,以解决图像增强中细节的模糊显示问题. 1 基于LIP模型的图像增强算法 Lee[3]提出的实现图像增强的简单算法可以表示为 x′(i,j)=T A(i,j)+U[x(i,j)- A(i,j)]+V,(1)式(1)中x(i,j)为原始图像的像素亮度值,x′(i,j)为处理后图像的像素亮度值,A(i,j)是以(i,j)为中心的n×n窗的算术平均值,T、U和V为实数. Deng[5]等根据对数图像处理模型提出实现图像增强的新方法:通过灰调函数的归一补变换来简化算法,灰调函数的归一补变换定义为 f′=1-f/M,(2)式(2)中f定义在[0,M],对8-bit图像,M=256. 第20卷第6期2001年12月红外与毫米波学报 J.Infrared Millim.Wav es V o l.20,No.6 December,2001 稿件收到日期2000-06-08,修改稿收到日期2001-09-18Received2000-06-08,revised2001-09-18 数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究【摘要】随数字图像复原处理技术是当前数字图像处理领域的重要研究课题之一，运动模糊图像的复原是数字图像复原处理技术中较常见也是较难解决的一类问题。本论文的研究工作正是围绕运动模糊图像复原技术展开。分析运动模糊图像的成因以及成像过程；建立运动模糊退化模型；用维纳滤波复原方法对模糊图像进行复原；根据维纳滤波运动模糊图像复原方法中的不足之处，引入介绍了一种新的方法，降低了原有算法的复杂度，改进了维纳滤波。本文主要研究了维纳滤波复原方法并对其进行了改进，其他复原方法有待我们进一步研究。 【关键词】数字图像复原处理技术；运动模糊图像复原；维纳滤波复原；改进维纳滤波复原 图像成像的过程中存在很多的退化源，数字图像在获取、传输和存储过程中受各种原因的影响，会造成图像质量的退化，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等。运动模糊图像是由于相机和被拍摄对象之间的相对运动而造成的模糊现象，这一现象在日常生活中经常遇到，因此运动模糊图像复原技术便成为目前图像复原技术的研究热点之一，运动模糊图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。它研究的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能复原图像。图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。 运动模糊图像的复原方法研究非常具有现实意义。无论在日常生活还是在国防军工领域，运动造成图像模糊现象普遍存在，这给人 们生活和航空侦察等造成很多不便，所以很有必要对运动模糊图像的恢复做深入研究。在交通系统、刑事取证中图像的关键信息至关重要，但是在交通、公安、银行、医学、工业监视、军事侦查和日常生活中常常由于摄像设备的光学系统的失真、调焦不准或相对运动等造成图像的模糊，使得信息的提取变得困难。通过对于运动模糊图像的复原，使图像变的清晰，便于更好地提取相应信息。因此对于运动模糊图像的复原技术研究更具有重要的现实意义。 一、图像复原的基本概念 图像复原技术，也称为图像去卷积技术，它是按着图像模糊的反过程进行，其目的是获取清晰的，未被污染的图像的近似值，从而我们可以使用相关信息来正确解读图像所包含的有效信息。要想复原图像，其中必须要知道的是模糊是空域不变的还是空域变化的：空域不变意味着模糊和位置无关。也就是说，一个模糊的物体无论从图像的那个位置看都是一样的。空域变化意味着模糊和位置有关。也就是说，模糊图像中的物体因位置变化而看起来有所不同。 二、维纳滤波图像复原 从噪声中提取信号波形的各种估计方法中，维纳滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号，而不只是它的几个参量。 设维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。期望输出与实际输出之间的差值为误差，对该误差求均方，即为均方误差。因此均方误差越小，噪声滤除效果就越好。为使均方误差最小，关键在于求冲 第34卷第4期 光电工程V ol.34, No.4 2007年4月Opto-Electronic Engineering April, 2007文章编号：1003-501X(2007)04-0105-04 离焦模糊图像的自适应滤波及逆滤波器复原 胡小平1, 2，尹喜云1，陈国良2，黄之初2 ( 1. 湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室，湖南湘潭 411201； 2. 武汉理工大学机电工程学院，湖北武汉 430070 ) 摘要：在微操作中，显微视觉系统获取的图像通常是离焦模糊图像。根据最小二乘原理和回归模型设计自适应滤 波器，用于消除图像噪声，提高图像的信噪比；离焦模糊图像的退化模型可用圆盘函数描述，利用模糊图像频域 的零点位置来估计圆盘函数的模糊参数；采用基于简化Wiener滤波的逆滤波器方法对模糊图像进行复原。对算法 进行了仿真和实验分析，结果表明，该方法能够以较少的运算时间代价获取较好的复原效果。 关键词：离焦图像；图像复原；自适应滤波；逆滤波器；Wiener滤波 中图分类号：TB246.2, TP391.7 文献标识码：A Adaptive filtering and counter filter restoration for defocus blurred image HU Xiao-ping1, 2，YIN Xi-yun1，CHEN Guo-liang2，HUANG Zhi-chu2 ( 1. Hunan Provincial Key Laboratory of Health Maintenance for Mechanical Equipment, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China; 2. S chool of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China ) Abstract:Images acquired by the micro-vision system are usually defocus blurred images in micromanipulation. An adaptive filter based on the principle of least squares and regression model was designed, which was employed to remove the noise of an image and to improve the signal-to-noise ratio. The defocus blurred image can be depicted by uniformly distributed function on circular support region, and the blur parameter of the function can be estimated using zeros position in blurred image in frequency domain. Finally, the method of counter-filter based simplified Wiener filter was applied to restore blurred image. Some experiments were performed to validate the performance of the algorithm, and the experimental results show that the approaches can obtain the good restoration effect in less computation time. Key words: Defocus image; Image restoration; Adaptive filtering; Counter-filter; Wiener filter 引 言 在微操作领域，通常采用显示视觉系统实现对微观世界的观察。受显微镜景深短的限制，显微视觉系统获取微观目标的图像往往是模糊不清的。即使显微镜具有自动调焦能力，也依然会出现离焦现象，比如成像区域内不同深度的对象会引起不同程度的离焦、同时不同深度的对象会使自动调焦系统引起混淆而导致图像离焦等[1]。目前，离焦模糊图像复原出现了多种算法，主要有基于Markov随即场模型的复原算法[2]，Wiener滤波[3]，小波变化反卷积法[4]和Bayes复原算法[5]等。本文采用基于Wiener滤波的逆滤波器图像复原方法对离焦的模糊显微图像进行复原。 收稿日期：2006-05-07；收到修改稿日期：2006-09-05 基金项目：湖南省自然科学基金资助项目(04JJ6035)；湘潭市科技计划项目(GY2006-07) 作者简介：胡小平(1962-)，男(汉族)，湖南双峰人，湖南科技大学副教授，武汉理工大学博士生，主要研究工作是机电控制、智能控制等。 E-mail: hxp210@https://www.doczj.com/doc/4611437123.html, 万方数据维纳维纳滤波实现模糊图像恢复
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