图像复原及图像特征分析

图像识别技术论文随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。

小编整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!图像识别技术论文篇一图像识别技术研究综述摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。

图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。

基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词：图像处理;图像识别;成像中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。

随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。

图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。

图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。

图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。

图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。

这种处理大多数是依赖于软件实现的。

其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

医学图像处理与分析作业指导书第一章绪论 (2)1.1 医学图像处理与分析概述 (2)1.2 医学图像处理与分析的应用领域 (2)2.1 医学图像获取技术 (3)2.2 医学图像预处理方法 (4)2.3 医学图像增强与复原 (4)第三章医学图像分割技术 (4)3.1 阈值分割法 (4)3.1.1 全局阈值分割 (5)3.1.2 局部阈值分割 (5)3.2 区域生长法 (5)3.2.1 种子点选择 (5)3.2.2 相似性准则 (5)3.3 水平集方法 (5)3.3.1 曲线演化法 (6)3.3.2 区域嵌入法 (6)3.3.3 基于能量函数的方法 (6)第四章医学图像特征提取 (6)4.1 形态学特征提取 (6)4.2 纹理特征提取 (6)4.3 频域特征提取 (7)第五章医学图像分类与识别 (7)5.1 统计学习方法 (7)5.2 深度学习方法 (8)5.3 融合多特征的方法 (8)第六章医学图像配准技术 (8)6.1 医学图像配准原理 (8)6.2 医学图像配准算法 (9)6.3 医学图像配准应用 (9)第七章医学图像三维重建 (10)7.1 三维重建原理 (10)7.2 三维重建算法 (10)7.3 三维重建应用 (11)第八章医学图像可视化 (11)8.1 医学图像可视化方法 (11)8.2 医学图像可视化工具 (12)8.3 医学图像可视化应用 (12)第九章医学图像处理与分析软件 (13)9.1 常用医学图像处理软件介绍 (13)9.2 医学图像处理与分析软件操作 (13)9.3 医学图像处理与分析软件应用实例 (14)第十章医学图像处理与分析的发展趋势与展望 (14)10.1 医学图像处理与分析技术发展趋势 (14)10.2 医学图像处理与分析在临床应用中的挑战 (14)10.3 未来医学图像处理与分析的研究方向 (15)第一章绪论1.1 医学图像处理与分析概述医学图像处理与分析是医学影像学、计算机科学、数学和工程学等多个学科交叉融合的领域。

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。

图像处理算法的原理与实现方法分析图像处理算法是计算机视觉领域的重要内容之一，它涉及到对图像的数字化、增强、复原、分割和识别等方面的处理。

本文将针对图像处理算法的原理和实现方法进行详细的分析。

一、图像处理算法的原理1. 图像的数字化图像的数字化是将连续的图像转换为离散的数字图像，主要包括采样、量化和编码三个步骤。

- 采样：将连续图像在时间和空间上进行离散化，获取一系列采样点。

- 量化：采样得到的连续强度值需要转换为离散的灰度级别，常用的量化方法包括均匀量化和非均匀量化。

- 编码：将量化后的灰度值用二进制码表示，常见的编码方法有无损编码和有损编码。

2. 图像增强算法图像增强算法旨在改善图像的视觉效果，提高图像的质量和清晰度。

常用的图像增强算法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波和边缘增强等。

- 灰度变换：通过对图像的灰度级进行变换，实现图像的对比度增强和亮度调整。

- 直方图均衡化：通过对图像的像素直方图进行变换，使得图像的像素分布更均匀，增强图像的对比度。

- 滤波：利用滤波器对图像进行平滑处理或者去除噪声，常用的滤波器有均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

- 边缘增强：通过检测图像中的边缘信息，突出图像的边缘部分并增强其边缘对比度。

3. 图像复原算法图像复原算法主要用于修复经过变形、模糊或受损的图像，使其恢复原有的清晰度和细节。

- 噪声去除：通过滤波等方法消除图像中的噪声干扰，常用的去噪方法有中值滤波、小波去噪和自适应滤波等。

- 模糊恢复：对经过模糊的图像进行复原，常用的模糊恢复方法有逆滤波、维纳滤波和盲复原等。

4. 图像分割算法图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域或对象的过程，常用于图像识别和目标提取等任务。

- 阈值分割：根据图像中像素的灰度值，将图像划分为不同的区域。

- 区域生长：根据像素的相似性，将具有相似特征的像素进行合并，形成具有连续性的区域。

- 边缘检测：通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为不同的物体或区域。

恶劣天气条件下的图像复原算法研究恶劣天气条件下的图像复原算法研究摘要：随着科技的快速发展，数字图像处理在各个领域中起到了至关重要的作用。

然而，恶劣的天气条件对图像捕捉和处理造成了一定的挑战。

该研究旨在探讨恶劣天气条件下的图像复原算法，通过分析恶劣天气条件对图像质量的影响，提出了一种基于深度学习的图像复原算法，以提高图像质量和对比度。

实验结果表明，该算法在恶劣天气条件下能够有效地提升图像的可视化质量和抗干扰能力。

关键词：恶劣天气条件；图像复原；深度学习；图像质量 1. 引言随着图像处理技术的不断进步和应用领域的不断扩展，图像质量的改善成为一个重要的研究方向。

然而，在恶劣的天气条件下，如雨天、雪天等，图像的质量和对比度往往会受到很大影响，使得图像难以清晰地表达所包含信息。

因此，研究恶劣天气条件下的图像复原算法对于提高图像质量和可视化效果具有重要意义。

2. 恶劣天气条件对图像质量的影响恶劣天气条件下，如雨水或雪花等物体的存在会导致图像模糊、噪声增加等问题，从而降低图像的质量和对比度。

此外，大风天气下的摄影或者拍摄运动物体时，也容易产生运动模糊的现象。

所有这些因素共同影响了图像的可视化质量和观看体验。

3. 图像复原算法的研究现状目前，已有许多图像复原算法被研究和应用。

这些算法主要包括传统的图像复原算法和基于深度学习的图像复原算法。

传统的图像复原算法主要采用滤波、去噪等方法来恢复图像的细节和清晰度。

然而，在恶劣天气条件下，这些方法往往效果不佳。

基于深度学习的图像复原方法则通过深度神经网络的训练和学习，可以更好地恢复图像的细节和对比度。

4. 基于深度学习的图像复原算法设计本研究设计了一种基于深度学习的图像复原算法，以提高图像质量和对比度。

该算法主要包括以下步骤：（1）数据预处理：对输入的图像进行去噪和增强处理，以提高图像质量和减少噪声。

（2）网络模型设计：设计一个深度神经网络模型，用于学习和提取图像的细节和特征。

基于深度学习技术的图像恢复算法研究一、前言近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像恢复算法也越来越受到研究者的关注。

图像恢复是图像处理领域的关键研究方向之一，主要是通过一定的算法方法将不清晰或失真的图像复原到尽可能接近原图的状态。

本文将介绍基于深度学习技术的图像恢复算法。

二、图像恢复算法分类图像恢复算法根据算法方法的不同可分为基于传统数学方法的图像恢复算法和基于深度学习技术的图像恢复算法。

传统的图像恢复算法主要是通过图像处理中的一些经典算法进行修复，例如去噪、滤波、插值等，这些算法以一些经过验证的特征和假设为基础，在某些场景下能够很好地恢复图像的质量。

而基于深度学习技术的图像恢复算法则是利用深度神经网络来进行学习和预测。

三、基于深度学习技术的图像恢复算法流程基于深度学习技术的图像恢复算法具体流程如下：1. 数据准备：首先需要对需要恢复的图像进行预处理，包括去噪、降采样等操作，使得图像中的噪声和细节能够更好地被网络识别和处理。

2. 网络架构设计：选择合适的网络架构是基于深度学习技术进行图像恢复的关键。

近年来，通过不断地探索和实践，一些经典的网络架构已经被提出，例如SRCNN、ESPCN、VDSR、SRGAN 等。

3. 训练网络：训练网络需要使用已经处理好的数据集，首先会对数据进行预处理和划分，然后将训练数据输入到网络中进行训练。

在训练的过程中，网络会通过反向传播算法来优化模型的参数，使得网络能够更好地拟合数据集。

4. 测试网络：在完成网络的训练后，需要对网络进行测试，即将需要恢复的图像输入到网络中，通过网络的前向传播算法得到恢复后的图像。

5. 评估算法：评估算法的目的是通过一定的评价指标来评估网络的性能和恢复效果。

常用的指标有PSNR、SSIM等，这些指标能够验证网络的性能和算法的优劣。

四、经典网络架构介绍1. SRCNN：SRCNN是基于卷积神经网络的图像恢复算法，是最早的基于深度学习技术进行图像恢复的算法之一。

数字媒体下的图像修复与复原技术数字媒体技术的发展带来了我们在生活中各种便利，其中最为突出的就是数字图像的广泛应用。

但是，每个人都知道数字图像处理是一门复杂的学科，其中最基础的就是图像修复与复原技术，本篇文章将讨论数字媒体下的图像修复与复原技术领域。

1. 什么是图像修复与复原技术图像修复与复原技术是一项旨在消除图像中噪声、去除缺陷、恢复丢失的信息和恢复美观度的技术，其意义非常重大，是现实生活中数字图像处理领域的一个重要子领域。

它主要由两种方法来实现，一种是图像修复，另一种是图像复原。

图像修复指的是降噪、消除部分缺陷和修补损坏部分等，主要通过一些数学算法对图像进行修复，从而达到除噪、减模糊等一系列的图像修复技术。

而图像复原的目的是在尽可能不破坏原有的信息的前提下，对已失去信息，降低了分辨率的图像进行纠正，恢复出较优的清晰度和细节等特征。

2. 数字媒体下图像修复技术随着数字媒体技术的发展，各种图像处理软件也应运而生，图像修复的一系列数字算法也不断涌现。

目前，数字媒体技术已经成为实现图像修复技术的主要手段。

可以说，在数字媒体下，图像修复和复原技术的应用范围更加广泛，在各行各业都有不同程度的应用。

目前，图像修复方面主要采用的技术有：基于复制法的修补算法、基于边缘信息的修复算法、基于局部纹理的修复算法、基于全局优化的修复算法等。

特别是在数字艺术领域，如数字合成、数字雕塑等方面，图像修复技术有着广泛的应用。

通过图像的去噪、变形、合成等技术，不仅能够恢复出清晰的图像，还能够创造出惊人的视觉效果，使人眼花缭乱。

3. 数字媒体下图像复原技术数字媒体下图像复原技术的发展走向更加精细化，主要应用于科学、文化遗产、卫星图片、草图和纪实摄影等方面。

其主要原理是利用图像特征和图像域提取方法，以及评估算法和估计方法，在更小的误差率下，实现图像单调和噪声改善和估计。

在图像复原技术中，噪声估计和去噪是最重要的关键点，目前有多种数字去噪算法可供使用。

图像处理常见问题解析与解决方案图像处理是现代科技中一个重要的领域，它涉及到从图像获取、处理、分析到图像识别等多个方面。

然而，在实践中，我们经常会遇到一些常见问题，如图像噪声、图像失真、图像分割等。

本文将对几个常见的图像处理问题进行解析，并提供相应的解决方案。

1. 图像噪声图像噪声是指在图像采集、传输或处理过程中引入的随机干扰信号。

常见的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声和周期性噪声等。

对于图像噪声的处理，可以采用以下解决方案：(1) 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，它通过取邻域像素的平均值来减小噪声的影响。

然而，均值滤波容易导致图像细节的丢失。

(2) 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过对邻域像素进行排序并取中值来减小噪声的影响。

相比均值滤波，中值滤波能更好地保留图像细节。

(3) 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像降噪方法，它通过对小波系数进行阈值处理来减小噪声的影响。

小波去噪能有效地去除图像中的噪声，并保持图像细节。

2. 图像失真图像失真是指在图像图像传输、压缩或复制等过程中导致图像质量下降的问题。

常见的图像失真类型包括模糊、锐化和颜色偏移等。

对于图像失真的处理，可以采用以下解决方案：(1) 图像复原图像复原是一种通过数学模型重建原始图像的方法，它通过对图像进行模型建立和参数估计来恢复图像的细节和清晰度。

常用的图像复原方法包括最小二乘法、马尔科夫随机场和贝叶斯推断等。

(2) 锐化滤波锐化滤波是一种用于增强图像边缘和细节的滤波方法，它通过选择合适的卷积核来加强图像的轮廓。

常用的锐化滤波方法包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波等。

(3) 色彩校正色彩校正是一种用于解决图像颜色偏移问题的方法，它通过调整图像的色彩分布来改善图像的视觉效果。

常用的色彩校正方法包括直方图均衡化和灰度世界算法等。

3. 图像分割图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象的过程。

它在图像识别、目标检测和目标跟踪等领域具有重要应用。

图像复原——逆滤波复原与维纳滤波复原⽅法及⽐较图像复原——逆滤波复原与维纳滤波复原⽅法及⽐较鲁东⼤学信息与电⽓⼯程学院学年第-----1----学期逆滤波复原与维纳滤波复原⽅法及⽐较《》课程论⽂课程号:摘要任课教师成绩图像复原，即利⽤退化过程的先验知识，去恢复已被退化图像的本来⾯⽬。

对遥论⽂题⽬:逆滤波复原与维纳滤波复原⽅法及⽐较感图像资料进⾏⼤⽓影响的校正、⼏何校正以及对由于设备原因造成的扫描线漏失、根据课程介绍的相关内容，从图像复原、分割、修复等⽅⾯，对⽬错位等的改正，将降质图像重建成接近于或完全⽆退化的原始理想图像的过程。

图像在形成，记录，处理和传输的过程中，因为成像系统，记录设备，传输介质和处理⽅前采⽤的前沿的⽅法理论及技术进⾏总结分析，题⽬⾃拟。

法的不完备导致图像质量的下降，也就是常说的图像退化。

图像复原是对发⽣退化的论⽂要求:(对论⽂题⽬、内容、⾏⽂、字数等作出判分规定。

) 图像进⾏补偿，某种意义上对图像进⾏改进，改善输⼊图像的质量。

我的这篇论⽂主要求论⽂结构合理，逻辑性强，重复率不能超过40%，内容具有⼀要介绍逆滤波图像复原，维纳滤波图像复原等⽅法，以及对他们之间进⾏⽐较。

学号_________________姓名__________________ 本专关键词:图像复原、逆滤波复原、维纳滤波复原定的前沿性。

对于全⽂抄袭、逻辑混乱等情况均判0分。

题⽬字体⿊体，⼩⼆。

正⽂，宋体，⼩四，段落间距1.2倍⾏距。

⼀(图像复原的意义字数不少于3000字。

论⽂结尾应附⾄少5篇相关参考⽂献。

复原是图像处理的⼀个重要内容，它的主要⽬的是改善给定的图像质量并尽可能教师评语: 恢复原图像。

图像在形成、传输和记录过程中，受各种因素的影响，图像的质量都会有所下降，典型表现有图像模糊、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退化图像本来⾯⽬。

⼆(维纳滤波的介绍密封线学⽣须将⽂字写在此线以下图像复原是图像处理中的⼀个重要问题。

医学图像处理中的特征提取方法医学图像处理是一种重要的技术，广泛应用于医学影像诊断、疾病分析和治疗等领域。

随着医学图像采集设备的进步和医学数据的增加，如何从大量的医学图像数据中提取有效的特征成为了一个关键问题。

特征提取是医学图像处理中的一个基础任务，其目标是从医学图像中获取能够描述图像信息的有意义的特征。

这些特征可以用于图像分类、目标检测、疾病诊断以及病情监测等任务。

在医学图像处理中，特征提取方法可以分为传统方法和深度学习方法两类。

一、传统方法传统的特征提取方法主要利用图像处理和数学统计方法来提取图像的低层次特征和高层次特征。

下面介绍几种常用的传统特征提取方法。

1. 基于灰度直方图的特征提取方法灰度直方图反映了图像中像素灰度级的分布情况。

利用灰度直方图可以提取图像的全局颜色特征。

通过对灰度直方图进行均衡化、统计特征提取以及颜色矩特征提取等方法，可以从图像中提取到描述颜色信息的特征。

2. 基于纹理特征的提取方法纹理特征反映了图像中像素间的灰度和颜色变化情况。

而在医学图像中，纹理特征的提取对于病变的检测和分析非常有用。

常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差异矩阵（GLDM）、灰度大小共生矩阵（GLRLM）等。

3. 基于形状特征的提取方法形状特征是描述物体几何形状的特征，对于医学图像中的异常区域检测和分割起着重要的作用。

常见的形状特征包括面积、周长、直径、离心率、圆度、伸长程度等。

二、深度学习方法随着深度学习的兴起，基于深度神经网络的特征提取方法在医学图像处理中展现出了强大的能力。

1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最常用的网络结构，其通过卷积层、池化层和全连接层，可以自动学习到图像中的特征。

医学图像处理中，利用预训练的CNN模型，可以通过微调的方式提取图像的特征，并结合其他分类器进行应用。

2. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是由生成器和判别器组成的一种网络结构，通过两个网络之间的对抗训练，可以生成与真实样本类似的图像。

1. 图像处理的主要方法分几大类?答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。

空域法：直接对获取的数字图像进行处理。

频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行处理，最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果2. 图像处理的主要内容是什么?答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。

图像变换：对图像进行正交变换，以便进行处理。

图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。

图像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。

图像编码：在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。

图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获得所需的客观信息。

图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。

图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。

3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。

答：像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。

通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格即为像素 图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。

单位是“像素点/单位长度”图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。

图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的色彩也越丰富。

）图像数据量：图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。

基于MATLAB的图像复原摘要随着信息技术的发展，数字图像像已经充斥着人们身边的任意一个角落。

由于图像的传送、转换，或者其他原因，可能会造成图像的降质、模糊、变形、质量下降、失真或者其他情况的图像的受损。

本设计就针对“图像受损”的问题，在MATLAB环境中实现了利用几何失真校正方法来恢复被损坏的图像。

几何失真校正要处理的则是在处理的过程，由于成像系统的非线性，成像后的图像与原图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲的图像。

图像复原从理论到实际的操作的实现，不仅能改善图片的视觉效果和保真程度，还有利于后续的图片处理，这对医疗摄像、文物复原、视频监控等领域都具有很重要的意义。

关键字：图像复原；MATLAB；几何失真校正目录摘要 (1)1 MATLAB 6.x 信号处理 (1)2 图像复原的方法及其应用 (13)2.1 图像复原的方法 (13)2.2 图像复原的应用 (14)3 几何失真校正实现 (15)3.1 空间变换 (15)3.1.1 已知()y x r,和()y x s,条件下的几何校正 (16)3.1.2 ()y x r,和()y x s,未知条件下的几何失真 (16)3.2 灰度插值 (17)3.3 结果分析 (19)参考文献 (20)附录 (21)1 MATLAB 6.x信号处理（1）对MATLAB 6 进行了简介，包括程序设计环境、基本操作、绘图功能、M文件以及MATLAB 6 的稀疏矩阵这五个部分。

MATLAB的工作环境有命令窗口、启动平台、工作空间、命令历史记录与当前路径窗口这四部分。

M文件的编辑调试环境有四个部分的设置，分别是：Editor/Debugger的参数设置，字体与颜色的设置，显示方式的设置，键盘与缩进的设置。

MATLAB采用路径搜索的方法来查找文件系统的M文件，常用的命令文件组在MATLAB文件夹中，其他M文件组在各种工具箱中。

基本操作主要是对一些常用的基本常识、矩阵运算及分解、数据分析与统计这三方面进行阐述。

第一章位图的基础知识现代计算机和其他电子设备进行和完成的一系列工作为图像采集、获取、编码、存储、和传输，图像的合成和产生、图像的显示、绘制、和输出，图像变换、增强、恢复和重建，特征的提取和测量，目标的检测、表达和描述，序列图像的校正，图像数据库的建立、索引、查询和抽取，图像的分类、表示和识别，3D景物的重建复原，图像模型的建立，图像知识的利用和匹配，图像场景的解释和理解，以及基于它们的推理、判断、决策和行为规划。

图像增强图像增强是用以改善供人观看的图像的主观质量，而不一定追究图像降质的原因。

图像复原找出图像降质的原因，并尽可能消除它，使图像恢复本来面目。

常用的恢复有纠正几何失真、从已知图像信号和噪声信号的统计入手，用Wiener滤波等方法来改善信噪比。

图像变换图像处理的方法可以分为两大类空域法和频域法。

常用的图像变换有傅里叶变换、DCT变换、小波变换等。

图像编码根据香农的率失真真理，在传输和存储时，都可对数字图像进行一定方式编码，删除其中冗余信息，实现不失真压缩，或在容许失真限度内的进行有失真压缩，以换取更大的压缩率。

图像配准可以近似的看成匹配的过程，简单地说就是根据图像的某系区域或者特征，在另一幅图中找到对应的区域或者特征。

图像配准在图像识别、图像拼接、三维图像的重建等方面有着重要的应用。

图像分析和特征提取图像分析的内容分为特征提取、符号描述、目标检测、今晚匹配和识别等几个部分。

图像特征和指图像场中可用作标志的属性，其中有些是视觉直接感受到自然特征，如区域的亮度、彩色、纹理、或轮廓等有些事需要通过变换或测量才可得到的人为特征，如各种变换频谱、直方图、矩等。

图像特征提取就是从图像中提取出某些可能涉及到高层语义信息的图像特征。

目标和运动检测自动目标检测和交互目标检测。

图像分割人能方便地佛纳甘一副图像中找出感性趣的物体和区域，而要让计算机做到这一点需要他客观的测度，使之能按照灰度、颜色或几何特征性质等把一些物体或区域加以分离。

图像全部知识点1. 图像的基本概念图像是由像素组成的二维数组或矩阵，每个像素表示图像中的一个点的亮度或颜色。

图像可以是灰度图像（每个像素表示一个灰度值），也可以是彩色图像（每个像素表示红、绿、蓝三个颜色通道的值）。

2. 图像的采集与表示图像的采集可以通过摄像头、扫描仪等设备进行，采集到的图像可以用数字方式表示。

数字图像通常使用灰度级或色彩深度来表示像素的亮度或颜色范围。

常用的灰度级有8位灰度（256级灰度）和24位真彩色（每个通道8位）。

3. 图像的处理与增强图像处理是指对图像进行一系列的操作，以获得更好的视觉效果或提取图像中的有用信息。

常见的图像处理操作包括滤波、锐化、边缘检测、图像增强等。

这些操作可以改变图像的亮度、对比度、清晰度等特性。

4. 图像的特征提取与描述图像特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，用于图像识别、分类或检索等任务。

常用的图像特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。

特征描述是将提取到的特征进行表示和编码，以便进行比较和匹配。

5. 图像的分割与边界检测图像分割是将图像划分为若干个子区域，每个子区域具有一定的连续性和一致性。

图像分割可以用于目标检测、图像分析等领域。

边界检测是在图像中检测出目标的边界或轮廓，常用的边界检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

6. 图像的压缩与编码图像压缩是对图像进行编码和压缩，以减少存储空间和传输带宽。

常用的图像压缩算法包括JPEG、PNG等。

图像编码是将图像转换为二进制数据的过程，常用的图像编码算法有无损编码和有损编码。

7. 图像的识别与分类图像识别是指将图像中的目标或物体识别出来，常用的图像识别方法包括模板匹配、特征匹配、深度学习等。

图像分类是将图像按照类别进行分类，常用的图像分类算法有支持向量机、卷积神经网络等。

8. 图像的重建与复原图像重建是指从损坏或不完整的图像中恢复出原始图像。

图像复原是指对受到噪声或失真影响的图像进行恢复和修复，常用的图像复原方法有滤波、去噪等。

【关键字】精品湍流退化图像复原1、引言由于人类活动和太阳辐照等因素引起了大气温度的变化，这一温度变化又引起了大气密度的随机变化，导致大气折射率发生随机变化，从而产生了对光学系统对目目标成像分辨率和成像质量的重要影响，这种现象后经对其定义指大气中任意一点的运动，其速度的方向和大小都时刻发生着不规则的变化，从而引起各个气团相对于大气整体平均运动的不规则运动，这种现象被称为大气湍流。

大气湍流是造成图像退化的原因之一，大气湍流能够造成图像模糊降晰，它能够退化远距离拍摄的图像质量，如通过望远镜观测到外太空的星星表现出的模糊降晰，因为地球上的大气退化了图像的质量，大气湍流随机地干扰,使像元强度分布扩散、峰值降低、图像模糊、像素位置偏移及抖动,给目标识别带来了较大的困难。

光学器件受到大气湍流的影响主要是当光经过折射率不均匀的大气结构到达接收器件后，其振幅和相位等参数都产生了随机的起伏变化。

传统的图像复原技术都是在退化模型确定和已知的情况下进行复原的，即先确定点扩展函数或其参数，然后利用诸如逆滤波和维纳滤波这样的方法恢复图像。

但这些方法对光学系统的设计和光学器件的加工工艺都提出了更高的要求，并且不能消除系统像差中由大气湍流引起的部分，而且湍流流场对目标成像的影响是复杂多变的，导致湍流光学点扩展函数难以测定，其形式也是无法事先确定，所以往往单幅图像中所包含的信息量很少，而且不够全面，很难进行图像复原。

因此通常大气湍流图像的复原都是在图像序列基础上进行的。

为了消除大气湍流导致的成像抖动和模糊，很多学者进行了广泛深入的研究，如今已有很多针对大气湍流图像的复原算法，其中有不少取得的不错的进展。

2、国内外研究现状及方法湍流退化图像的复原是一个世界性的难题，也是国内外不少科学家们多年来一直想致力解决的问题。

大气湍流退化图像复原的困难之处在于其退化模型是未知的和随机变化的，且很难用数学解析式来描述，另外退化图像还含有噪声，这进一步增加了复原的难度。

图像复原就是研究如何才能把那些已经由于各种因素变得不再清晰，不在准确的图像，恢复到它最原始的真实本真中来。

也就是要根据已有的模糊图像通过现代科技与手段反演推导出原始图像。

图像复原的关键，是要了解图像退化的过程，并据此采取相反的过程用以得到原始图像。

图像复原技术是图像处理领域中一类非常重要的处理技术，与图像增强等其他基本图像处理技术类似，也是以获取视觉质量某种程度的改善为目的，所不同的是图像复原过程实际上是一个估计过程，需要根据某些特定的图像退化模型，对退化图像进行复原。

简言之，图像复原的处理过程就是对退化图像品质的提升，并通过图像品质的提升来达到图像在视觉上的改善。

由于引起图像退化的因素众多，且性质各不相同，目前没有统一的复原方法，众多研究人员根据不同的应用物理环境，采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则，从而得到了不同的复原方法。

图像复原算法是整个技术的核心部分。

目前，国内在这方面的研究才刚刚起步，而国外却已经取得了较好的成果。

早期的图像复原是利用光学的方法对失真的观测图像进行校正，而数字图像复原技术最早则是从对天文观测图像的后期处理中逐步发展起来的。

其中一个成功例子是NASA的喷气推进实验室在1964年用计算机处理有关月球的照片。

照片是在空间飞行器上用电视摄像机拍摄的，图像的复原包括消除干扰和噪声，校正几何失真和对比度损失以及反卷积。

另一个典型的例子是对肯尼迪遇刺事件现场照片的处理。

由于事发突然，照片是在相机移动过程中拍摄的，图像复原的主要目的就是消除移动造成的失真[2]。

早期的复原方法有：非邻域滤波法，最近邻域滤波法以及效果较好的维纳滤波和最小二乘滤波等。

随着数字信号处理和图像处理的发展，新的复原算法不断出现，在应用中可以根据具体情况加以选择。

目前国内外图像复原技术的研究和应用主要集中于诸如空间探索、天文观测、物质研究、遥感遥测、军事科学、生物科学、医学影象、交通监控、刑事侦察等领域。

如生物方面，主要是用于生物活体细胞内部组织的三维再现和重构，通过复原荧光显微镜所采集的细胞内部逐层切片图，来重现细胞内部构成；医学方面，如对肿瘤周围组织进行显微观察，以获取肿瘤安全切缘与癌肿原发部位之间关系的定量数据；天文方面，如采用迭代盲反卷积进行气动光学效应图像复原研究等。