数字图像处理图像复原技术

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，弓I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。

二、设计原理1 •图像的退化数字图像在获取过程中，由于光学系统的像差、光学成像衍射、成像系统的非线性畸变、成像过程的相对运动、环境随机噪声等原因，图像会产生一定程度的退化。

《数字图像处理》复习指南选择题1、采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次取大于1 时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。

（ B )A 图像整体偏暗B 图像整体偏亮C 图像细节淹没在暗背景中D 图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性（ B )A 平均灰度B 图像对比度C 图像整体亮度D 图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A )A、RGBB、CMY 或CMYKC、HSID、HSV4、采用模板［-1 1]T主要检测（A）方向的边缘。

A.水平B.450C.垂直D.13505、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C )A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D. 中值滤波6、维纳滤波器通常用于（ C )A、去噪B、减小图像动态范围C、复原图像D、平滑图像7、彩色图像增强时，（C）处理可以采用RGB 彩色模型。

A. 直方图均衡化B. 同态滤波C. 加权均值滤波D. 中值滤波8、 B 滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。

A. 逆滤波B. 维纳滤波C. 约束最小二乘滤波D. 同态滤波9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。

这样的滤波器叫（ B ）。

A. 巴特沃斯高通滤波器B. 高频提升滤波器C. 高频加强滤波器D. 理想高通滤波器10、图象与灰度直方图间的对应关系是（ B )A.一一对应B.多对一C.一对多D.都不11、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C)A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D. 中值滤波12、一幅256*256 的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：(A)A. 256KB.512KC. 1M C.2M13、一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为：（D）a. 0b.255c.6d.814、下列算法中属于局部处理的是：（D）a.灰度线性变换b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波15、下列算法中属于点处理的是：（B）a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波16、下列算法中属于图象平滑处理的是：（C）a.梯度锐化b.直方图均衡c. 中值滤波placian 增强17、设灰度图中每一个像素点由1 个字节表示，则可表示的灰度强度范围是（B）A.128 B.256 C.36 D.9618、对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术？(D)A 低通滤波B Laplace 微分C 邻域平均D 中值滤波19、将图像“name.tif”存储到文件中的命令（C）A、imread（’name.tif’）B、loadC、imwrite（’name.tif’）D、imshow（’name.tif’）20.计算机显示设备使用的颜色模型是（A）A.RGBB.HSVC.CMYD.以上都不对21.下列关于直方图的叙述错误的是( D)A. 描绘了各个灰度级像素在图像中出现的概率B. 描述图像中不同灰度级像素出现的次数C. 没有描述出像素的空间关系D. 直方图均衡化不能增强图像整体对比度的效果22.锐化滤波器的主要用途不包括( B)A.突出图像中的细节增强被模糊了的细节B.超声探测成像分辨率低可以通过锐化来使图像边缘模糊C.图像识别中分割前的边缘提取D.锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像23.假设f(x,y)是一幅图像，则下列有关f(x,y) 的傅里叶变换说法中不正确(C)A.在原点的傅里叶变换等于图像的平均灰度级B.一个二维傅里叶变换可以由两个连续一维的傅里叶运算得到C.图像频率域过滤可以通过卷积来实现D.傅里叶变换具有线性移不变性24. 列有关图像复原和图像增强的说法错误的是(D)A.与图像增强不同，图像复原的目的是提供给用户喜欢接收的图像B.图像增强主要是一个客观过程，而图像复原主要是一个主观过程C.图像增强被认为是一种对比度拉伸，图像复原技术追求恢复原始图像的一种近似估计值D.图像复原技术只能使用频率域滤波器实现25、下列哪一个模板可用于图像平滑（AA、1/9 1/9 1/9B、1 1 1C、1/3 1/3 1/3D、-1 -1 -11/9 1/9 1/9 1 -8 1 1/3 1/3 1/3 -1 8 -1 1/9 1/9 1/9 1 1 1 1/3 1/3 1/3 -1 -1 -1 26、对于含有孤立线噪声的图像，既要保证图像的边缘，又要去除噪声应该用那种滤波器（B）A、box 模板B、中值滤波器C、gauss 模板D、prewitt 模板27、对一幅二值图像做腐蚀的结果（B ）A、图像面积放大B、图像面值缩小C、图像面积不变D、图像边界变圆28、下列算法中属于局部处理的是（D）A、灰度线性变换B、二值化C、傅里叶变换D、中值滤波判别正确、错误1. 图像按其亮度等级的不同，可以分为二值图像和灰度图像两种。

2021数字图像处理技术的功能、特点及应用前景范文 数字图像处理技术是对图像信息进行加工修改的过程，从诞生以来，其处理算法不断优化，处理速度不断加快，应用也日渐广泛。

本文主要针对数字图像处理技术的内容、应用以及前景进行了浅显的分析，以期为这项技术的发展提供有益参考。

一、数字图像处理技术的内涵 数字图像处理就是采用电子计算机或其他数字设备对图像信息进行转换，使之变为电信号，并对信息进行增强、提取、复原、去噪等处理的方法与技术。

该技术包括图像增强、图像恢复、重建和图像分割等；可以说图像处理是对图像数据的一种操作或者运算，一般是由计算机或者专用图像处理硬件来实现的。

我国常用的数字图像处理技术主要有两种，一种是光学处理法，一种是数字（电子）处理法。

当前，数字图像处理技术已经逐步完善。

数字图像处理技术与人们的生活紧密相关，如常用的数字电视、数码照相机、数码摄像机等所输出的图像都是数字图像，即数字图像处理技术的成果。

目前数字图像处理已发展成为信息处理技术的一个综合性边缘学科，成为了信息处理的一个重要的学科分支，并与相关学科相互联系、相互交叉。

如计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科的研究内容均与图像电信号转变、图像数据描述、图像信息输出等有关，所以，它们之间各有侧重而又相互补充，并在各项新理论、新技术的支持下得到了长足发展。

二、数字图像处理技术的功能及特点 数字图像处理技术日臻完善，其处理精度高，对图像的再现性能好，通用性、灵活性好，能够实现多种功能的高度复杂的运算。

由于数字图像处理技术具备以上特点，其在短短的发展历程中就被广泛应用。

数字图像处理技术的功能主要包括以下几个方面：一是增强图像的视觉效果。

比如，在航空、航天拍摄的图片通过信号传回地球接收器的过程中，或图像扫描等的过程中，由于传输介质、大气层、声光污染等多种原因会造成图像模糊。

这就需要利用数字图像处理技术改善图像的效果。

二是模式识别功能。

即借助计算机设备对人类的视觉、听觉等进行自动模拟。

数字图像处理技术数字图像处理技术是指利用计算机处理图像的一类技术。

把图像信息表示成像素矩阵的形式，在计算机上进行数字图像的标定、量化、存储、复原等一系列的处理，以达到图像处理的目的所使用的技术。

数字图像处理技术的发展，从磁盘存储和显示开始，矢量显示和矢量存储以及网络技术的应用，使得数字图像处理技术得以快速发展，内容和水平也有了质的飞跃。

数字图像处理技术的主要内容包括图像的分割、建模和分析。

这些技术的实现功能有：1、图像的采集，比如摄像、扫描等；2、图像的编码，把图像信息表示成一组数字；3、图像的存储，保存图像信息；4、图像的显示，将数字信息转换成图像；5、图像的滤波，用来细化图像质量；6、图像的拼接，将多个图像拼接成一张；7、图像的识别，将图像信息与标准信息进行比较；8、图像的特征提取，从图像中提取特征信息并分析，便于非低维度数据分析；9、图像的分类，将图像分成若干类，例如主题图像分割；10、图像的压缩，将图像数据压缩，减少数据量；11、图像的增强，提高图像质量，使图像更加清晰。

在数字图像处理的研究中，技术应用越来越广泛，应用场景越来越多，涉及到多个领域，有助于更好地了解大自然，更有效地处理复杂的图像信息。

随着人工智能技术的发展，数字图像处理技术也发生了巨大变化，数字图像处理技术从传统的模式分析发展到了深度学习，实现了低级特征的提取和更高维度的模式分析。

例如在机器视觉、机器人技术等方面得到了广泛的应用。

数字图像处理技术的发展已经是近些年来受到社会各界共同关注的一个新兴技术领域，它与现代社会息息相关，应用于多个行业，如医学、军事、智能家居等。

同时，数字图像处理技术也为人们的生活带来了极大的方便，比如在智能识别中，人脸识别、车牌识别等，都大大减少了流程的复杂性，提升了工作的效率。

总之，数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，它不仅能为人们的生活带来便利，还能为企业的生产效率带来重大的改变。

图像处理与计算机视觉技术近年来，图像处理和计算机视觉技术在各行各业得到了广泛应用。

从医学影像到自动驾驶，从安防监控到娱乐游戏，这些技术正在改变我们的生活方式和工作方式。

在本文中，将探讨这两种技术的应用和未来发展。

一、图像处理技术图像处理技术是数字图像处理、压缩、增强、修复和分析等技术的总称。

它主要包括以下几个方面：1. 数字图像处理数字图像处理是对数字图像进行操作和处理的技术，包括图像去噪、图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等。

数字图像处理技术广泛应用于医学影像、摄影以及工业检测等领域。

2. 图像识别图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理，从而实现对图像中对象、形状、轮廓等特征的识别。

图像识别技术在工厂质检、遥感影像分析、安防监控等领域有着广泛的应用。

3. 人脸识别人脸识别技术是指利用计算机对人脸图像进行处理，从而实现对人脸的识别、比对和辨认的技术。

人脸识别技术可以应用在安防监控、门禁考勤、公安案件侦破等领域。

二、计算机视觉技术计算机视觉技术是指利用计算机对视觉信息进行处理、分析、理解和获取的技术，涵盖了图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。

计算机视觉技术主要包括以下几个方面：1. 物体检测和跟踪物体检测和跟踪技术是指利用计算机对图像中的指定物体进行识别、定位和跟踪的技术。

这种技术可以应用于自动驾驶、无人机、安防监控等领域。

2. 模式识别模式识别技术是指对大量数据进行分析和处理，从而寻找数据中的模式和规律，以进行分类和识别。

这种技术可以应用于人脸识别、指纹识别、语音识别、股票分析等领域。

3. 机器学习机器学习技术是指让计算机根据大量的数据自主学习并改进模型和算法的技术。

这种技术可以应用于自然语言处理、图像识别、人工智能等领域。

三、图像处理和计算机视觉的未来发展随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，图像处理和计算机视觉技术将会在未来有更多的发展和应用：1. 智能制造智能制造是指利用数字化、网络化和智能化技术对制造业进行升级的过程。

运动模糊图像复原技术介绍摘要：图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。

要想实现运动模糊图像的复原，运动退化模型的建立和噪声的滤除是不可或缺的部分。

该文先对运动模糊参数的确定方法进行了介绍，然后对噪声滤除方法进行讲述；最后对运动模糊图像复原技术的总结和展望。

关键词：退化模型；运动模糊参数；滤波中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)25-6187-03A Review on Image Recovery TechniquesZHAO Xin1, GUO Jun-chang2(1.School of Computer Science & Information Technology of Guizhou University, Guiyang 550025, China; 2.Electrical and Information Engineering College, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410014, China)Abstract: Image recovery is an important part of the digital image processing. And image of motion blur recovery is an important subject in one of rehabilitation. To realize the image of motion blur's recovery, the movement of the blur model andthe noise of the division is an integral part. The paper first introduced how to define parameter of the motion blur, and then described the noise suppression mothers. finally makes conclusions and outlooks for image recovery technology.Key words: the blur model; parameter of the motion blur; filtering图像复原是指将模糊或者退化了的图像进行修复，改善退化图像的质量使其尽可能复原出原始的真实图像。

数字图像处理基本知识数字图像处理基木知识图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

数字图像处理常用方法：1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。

因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前己研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

数字图像处理技术论文数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。

下面是店铺整理的数字图像处理技术论文，希望你能从中得到感悟!数字图像处理技术论文篇一数字图像处理技术研究[摘要]数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。

图像处理科学与技术已经成了工程学、计算机科学、通信科学、信息科学、军事、公安、医学等众多学科学习和研究的对象。

本文从数字图像处理的基本概念，研究内容为出发点，重点探讨了数字图像复原技术，最后介绍了数字图像处理系统，但由于数字图像处理技术领域内容极其广泛，与其他很多学科都有着千丝万缕的联系，所以对这项技术的研究还需要人类的进一步努力。

[关键词]数字图像处理技术数字图像处理主要研究中图分类号：IP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X(2015)05-0280-011 引言“图”是物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。

前者是客观存在的，而后者为人的感觉，图像应是两者的结合。

图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。

人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法，但绝大部分(约80%)是来自视觉所接受的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。

因此，图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。

2 图像数字化2.1 基本概念一幅黑白静止平面图像(如照片)中各点的灰度值可用其位置坐标(x，y)的函数f(x，y)来描述。

显然f(x，y)是二维连续函数，有无穷多个取值。

这种用连续函数表示的图像无法用计算机进行处理，也无法在各种数字系统中传输或存贮，必须将代表图像的连续(模拟)信号转变为离散(数字)信号。

这样的变换过程，称其为图像数字化。

图像数字化的内容包括两个方面：取样和量化。

2.2 取样点数和量化级数的选取假定一幅图像取M×N个样点，对样点值进行Q级分档取整。

数字图像修复技术研究的开题报告一、背景数字图像修复技术（Digital Image Restoration）是一种图像处理和重建的技术，它适用于消除图像中的噪声、模糊、非线性失真、光照等不良因素。

近年来，随着计算机技术和数字图像处理技术的不断发展，数字图像修复技术已经得到了广泛应用。

数字图像修复技术可以用于数字图像的恢复、修补和改良，这些图像可能是由于噪声等因素引起的损坏、老化或破坏所导致的。

例如，数字图像修复技术可以用于扫描的古老文物、照片、电影电视胶片和医学影像等图像的修复和重建。

此外，数字图像修复技术还可以在安全监控、全景图像拼接、视频处理等领域中发挥重要作用。

二、研究目的本次研究旨在探索数字图像修复技术的原理和方法，研究图像修复过程中的数学模型和算法，并对数字图像修复技术的应用进行探索和分析。

三、研究内容1. 数字图像损伤检测和分析方法的研究；2. 研究数字图像修复过程中的数学模型和算法；3. 探究数字图像修复技术在实际应用中的应用场景和效果；4. 研究数字图像修复技术在噪声去除、模糊消除、缺失图像复原等方面的应用。

四、研究方法1. 文献综述研究；2. 数字图像修复算法的设计和实现；3. 实验数据与结果的分析和对比。

五、研究意义1. 推动数字图像修复技术的发展和应用；2. 为数字图像修复技术的研究提供基础和参考；3. 为图像处理和计算机视觉以及其他相关领域的研究提供启示。

六、预期成果1. 实现并验证数字图像修复算法；2. 给出数字图像修复技术在实际应用中的应用案例；3. 发表相关学术论文。

七、研究计划1. 前期调研及文献综述（2周）；2. 数字图像损伤检测和分析方法的研究（4周）；3. 数字图像修复算法的设计和实现（6周）；4. 数字图像修复技术在实际应用中的应用场景和效果（2周）；5. 实验数据与结果的分析和对比（4周）；6. 撰写学术论文及论文答辩（2周）。