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一、运动模糊的定义数字图像处理研究有很大部分是在图像恢复方面进行的，包括对算法的研究和针对特定问题的图像处理程序的编写。
数字图像处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。
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、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，但这些退化现象都可用卷积来描述，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，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。
在拍摄期间, 如果相机与景物之间存在足够大的相对运动, 就会造成照片的模糊, 称之为运动模糊。
运动模糊是成像过程中普遍存在的问题, 在飞机或宇宙飞行器上拍下来的照片,用照相机拍摄高速运动物体的照片, 在突发事件的场合(通常用于侦破), 以及战场上飞行中的导弹均可能存在这种现象。
运动模糊图像的复原是图像复原中的重要课题之一, 可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破领域, 具有重要的现实意义。
运动模糊初期研究的主要原因是为了对卫星所拍摄的图像进行复原, 因为卫星相对地球是运动的, 所以拍出的图像是模糊的(当然, 卫星所拍摄图像的模糊原因不仅仅是相对运动而造成的, 还有其他原因如大气湍流所造成的模糊等等)。
1965 年徘徊者8 号发回37137 张照片, 这些照片由于飞行器的高速运动都带有运动模糊。
航空照相机的噪声消除技术航空摄影是一种通过航空器拍摄地面图像的技术。
随着航空器摄影设备的不断进步和发展，航空照相机在航空摄影领域中起着至关重要的作用。
然而，由于航空摄影过程中的高空拍摄，产生的噪声问题一直困扰着摄影师和航空摄影领域的研究人员。
因此，噪声消除技术的研究和应用成为了提高航空摄影质量的关键因素之一。
噪声是指与图像内容无关的、降低图像质量的干扰。
在航空摄影中，噪声主要来自两个方面：传感器和环境。
航空照相机在高空环境下拍摄，会受到风力、地震、振动等外部环境因素的干扰，从而产生噪声。
而传感器本身也会产生热噪声、暗电流噪声和读出噪声等。
针对航空照相机的噪声问题，科学家们提出了一系列噪声消除技术。
以下是几种常见的噪声消除技术：1. 降噪滤波器：降噪滤波器是一种常见的噪声消除技术。
它通过对图像进行滤波来降低噪声的影响。
常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法能够有效地去除图像中的噪声，提高图像的清晰度和细节。
2. 噪声模型：噪声模型是一种数学模型，用于描述图像中的噪声特性。
通过对噪声进行建模，可以更好地理解噪声的来源和特点，从而选择更适合的噪声消除方法。
常见的噪声模型有高斯噪声模型、泊松噪声模型等。
根据不同的噪声特点，选择相应的消噪算法能够提高图像质量和降低噪声。
3. 图像增强算法：图像增强算法是一种通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数来提高图像质量的方法。
在航空摄影中，图像增强算法能够有效地突出地面细节和目标特征，减少噪声的影响。
常见的图像增强算法有直方图均衡化、对比度拉伸和色彩平衡等。
4. 图像复原算法：图像复原算法是一种通过数学模型恢复原始图像的方法。
航空照相机拍摄的图像在传输和存储过程中可能会受到损坏或者噪声的影响，导致图像质量下降。
图像复原算法可以通过去除损坏或者噪声部分，恢复图像的原貌。
常见的图像复原算法有退化模型、逆滤波和最小平方估计等。
综上所述，航空照相机的噪声消除技术在航空摄影中起着重要的作用。
环境影响评价中的噪声预测理论模型之前在许昌市规划项⽬中研究了城市的噪声污染问题，对规划⽅案进⾏了噪声评价，得到了相关的结果和治理⽅案，这属于环境影响评价的内容，下⾯是研究所采⽤的噪声模型。
道路交通噪声预测理论模型1.1 FHWA模型1978年，Barry和Reagan在美国提出FHMA模型，这种模型是针对连续的公路进⾏噪⾳预测的数学模型。
FHMA将所有机动车分为了三类：私家车，中型卡车和重型卡车。
针对路况，交通和车型，提出噪⾳等级预测公式。
FHWA将连续的道路分割成为线段，然后参考每⼀类车辆在平常情况下⾏驶时的平均噪⾳等级，⾸先根据车流量和其他交通因素进⾏修正，然后根据地图坐标⽤垂直距离和⾓度进⾏修正，再判断道路情况（hard site or soft site），最后计算周围环境算出最终的噪⾳等级。
与其他模型不同，FHMA更注重观测者与噪⾳源的距离和观察⾓度。
FHWA模型在国内外应⽤⼗分⼴泛，我国交通部出台的《公路建设项⽬环境影响评价（试⾏）》中采⽤的噪声预测模型就是在FHWA模型的基础上结合经验[7]。
模型包括两部分，公式如下：值制定的第⼀步：i型车辆⾏驶于昼间或夜间，预测点接收到⼩时交通噪声值按下式计算：(L Arq)I =（公式⼀）其中：(LArq)i——i型车辆⾏驶于昼间或夜间，预测点接收到⼩时交通噪声值，dB；ＬWoi——第i型车辆的平均辐射声级，dB；N——第i型车辆的昼间或夜间的平均⼩时交通量（按附录B计算），辆／h；u——i型车辆的平均⾏驶速度,km／h；T——L Arq的预测时间，在此取lh；ΔL距离——第i型车辆⾏驶噪声，昼间或夜间在距噪声等效⾏车线距离为r的预测点处的距离衰减量，dB；ΔL纵坡——公路纵坡引起的交通噪声修正量，dB；ΔL纵坡——公路路⾯引起的交通噪声修正量，dB。
第⼆步：各型车辆昼间或夜间使预测点接收到的交通噪声值应按下式计算：（公式⼆）式中：（ＬArq）L、（ＬArq）M、（ＬArq）S——分别为⼤、中、⼩型车辆昼间或夜间，预测点接收到的交通噪声值，dB；（ＬArq）交——预测点接收到的昼间或夜间的交通噪声值。
《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。
噪声模型噪声模型数字图像的噪声主要来源于图像的获取(数字化过程)和传输过程。
图像传感器的⼯作情况受各种因素的影响，如图像获取中的环境条件和传感元器件⾃⾝的质量。
例如，使⽤CCD 摄像机获取图像，光照程度和传感器温度是⽣成图像中产⽣⼤量噪声的主要因素。
图像在传输过程中主要由于所⽤的传输信道的⼲扰受到噪声污染。
⽐如，通过⽆线⽹络传输的图像可能会因为光或其他⼤⽓因素的⼲扰被污染。
⼀.噪声的空间和频率特性相关的讨论是定义噪声空间特性的参数和这些噪声是否与图像相关。
频率特性是指噪声在傅⾥叶域的频率内容(即，相对于电磁波谱)，例如，当噪声的傅⾥叶谱是常量时，噪声通常称为⽩噪声。
这个术语是从⽩光的物理特性派⽣出来的，它将以相等的⽐例包含可见光谱中所有的频率。
从第4章的讨论中不难看出，以等⽐例包含所有频率的函数的傅⾥叶谱是⼀个常量。
由于空间的周期噪声的异常(5.2.3节)，在本章中假设噪声独⽴于空间坐标，并且它与图像本⾝⽆关联(简⾔之，噪声分量值和像素值之间不相关)。
这些假设⾄少在某些应⽤中(有限量⼦成像，例如X光和核医学成像就是⼀个很好的例⼦)是⽆效的，但复杂的处理空间⾮独⽴和相关噪声的情况不在我们所讨论的范围。
⼆.⼀些重要噪声的概率密度和函数基于前⾯章节的假设，所关⼼的空间噪声描述符是5.1节中所提及模型的噪声分量灰度值的统计特性。
它们可以被认为是由概率密度函数(PDF)表⽰的随机变量，下⾯是在图像处理应⽤中最常见的PDF。
⾼斯噪声由于⾼斯噪声在空间和频域中数学上的易处理性，这种噪声(也称为正态噪声)模型经常被⽤于实践中。
事实上，这种易处理性⾮常⽅便，使⾼斯模型经常⽤于临界情况下。
⾼斯随机变量z的PDF由下式给出：(5.2.1)其中z表⽰灰度值，µ表⽰z的平均值或期望值，σ表⽰z的标准差。
标准差的平⽅σ2称为z的⽅差。
⾼斯函数的曲线如图5.2（a）所⽰。
当z服从式（5.2.1）的分布时候，其值有70％落在[(µ-σ),(µ+σ)]内，且有95％落在[(µ-2σ),( µ+2σ)]范围内。
工业噪声预测计算模型全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：工业噪声是指由机器设备、工艺过程和运输等因素产生的噪声，是工厂生产过程中常见的污染源之一。
工业噪声对人们的健康和生活质量造成负面影响，需要通过科学的预测和控制手段来减少其对环境和人体的影响。
本文将介绍一种基于计算模型的工业噪声预测方法，帮助工厂管理者和环保部门有效减少噪声污染。
一、工业噪声的来源与影响工业噪声主要来源于工厂的设备、机器、厂房和运输工具等，在生产过程中会发出不同频率和强度的噪声。
长期暴露在高强度的工业噪声下容易导致听力损伤、神经系统疾病、心血管疾病和精神障碍等健康问题。
工业噪声也会影响周围居民的生活质量，引发睡眠障碍、心理疾病和社会关系紧张等问题。
二、工业噪声预测的意义工业噪声的预测是一个复杂的过程，需要考虑多种因素对噪声影响的综合分析。
现代工业噪声预测主要依靠计算机模拟和软件工具进行，构建不同的数学模型来描述噪声的传播和影响。
常见的工业噪声预测计算模型包括：1. 源模型：通过对工业设备和机器产生的噪声源进行准确测量和建模，分析噪声源的特性、频谱和声级。
常用的源模型包括高斯源模型、点源模型和线源模型等。
2. 传播模型：考虑噪声在空气中的传播、反射和衰减规律，建立声学传播模型，预测噪声在不同距离和环境下的传播效果。
常用的传播模型包括室内传播模型和室外传播模型等。
3. 接收模型：根据周围环境和接收点的特点，计算接收点处的噪声水平和频谱分布，评估噪声对周围环境和人体的影响。
常用的接收模型包括点源接收模型和面源接收模型等。
工业噪声预测计算模型在工业生产和环境管理中发挥重要作用，可以帮助企业管理者和环保部门有效减少噪声污染，提高生产效率和环境质量。
具体应用包括：1. 噪声控制规划：根据工业噪声的特性和预测结果，制定噪声控制规划，采取有效的技术和管理措施，减少噪声源和传播途径，控制噪声污染的扩散。
2. 环保审核与监测：利用工业噪声预测计算模型对工厂的噪声排放进行评估和监测，及时发现和处理超标情况，保障环境质量和居民健康。
编码：Code:课程名称：智能汽车环境感知技术Course Title: Intelligent vehicle environmentperception technology课程类别：专业选修Course category: Elective Courses in Specialty学分：3Credit(s): 3开课单位：机械与运载工程学院Offering College/School: College of Mechanical &Vehicle Engineering课程描述：本课程是车辆工程专业的选修课程，以机械工程控制基础、汽车构造、传感器技术为前导课程，为课程设计与毕业设计等提供基础。
本课程主要包括的内容有图像处理基础，针对交通场景对象的图像识别技术，激光雷达识别技术，毫米波雷达识别技术，超声波识别技术，以及多传感器融合识别技术的环境感知技术。
学生需了解智能车辆的基础概念，理解雷达与机器视觉的传感技术、智能车辆的传感器配置设计，掌握图像识别原理，激光雷达识别原理，毫米波雷达识别原理，超声波识别的原理，并能灵活运用各原理。
通过学习本课程，学生学会智能车辆环境感知技术基本概念与原理，获得智能车辆感知层设计与识别方法，锻炼和提升智能车辆的设计能力，能够从事智能车辆开发方面的工作。
Course description: This is a major optional course for vehicle engineering students. The leading courses include mechanical engineering control foundation, automotive construction, transducer technology. And the course provides basis for curriculum design and graduation design.This course mainly covers the basics of image processing, image recognition technology for traffic scene objects, laser radar recognition technology, millimeter-wave radar identification technology, ultrasonic identification technology, and environment awareness technology of multi-sensor fusion recognition technology. Students need to understand the basic concepts of intelligent vehicles, understand radar and machine vision sensing technologies, sensor configuration design of intelligent vehicles, grasp the principles of image recognition, principle of laser radar recognition, principle of millimeter-wave radar recognition, principle of ultrasonic identification, and flexibility apply the principles.By learning this course, students learn the basic concepts and principles of smart vehiclegy, obtain intelligent vehicle perception layer design and recognition methods, exercise and enhance the design capabilities of intelligent vehicles, and can engage in the work of intelligent vehicle design.课程内容（一）课程教学目标通过本课程的教学，使学生具备以下能力：本课程旨在介绍车辆工程学科发展的前瞻性技术——智能车辆的环境传感技术, 交通场景识别技术，整车传感层的传感器配置等关键技术及其在智能车辆的应用。
