matlab数字图像处理（六）图像复原

图像复原

图像退化/复原过程的模型
图像复原与图像增强不同，图像复原必须逼近原始图像。

图像在形成、记录、处理和传输过程中，由于成像 系统、记录设备、传输介质和处理方法的不完善， 会导致图像质量下降。这一过程称为图像的退化。

引起图像质量下降的客观因素
− 成像系统的像差、畸变、带宽有限等造成图像失真;
− 几何失真:由于成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起;
− 灰度失真:光学系统或成像传感器本身特性不均匀，
造成同样亮度景物成像灰度不同;
− 运动模糊:成像传感器与被拍摄景物之间的相对运动，
引起所成图像的运动模糊;
− 辐射失真:由于场景能量传输通道中的介质特性如大
气湍流效应、大气成分变化引起图像失真;
− 噪声干扰:图像在成像、数字化、采集和处理过程中
引入的噪声等，如电子与胶片的颗粒噪声。

噪声模型
噪声分为加性噪声和乘性噪声两种。

• 图像传输过程中引入的信道噪声、摄像机扫描噪声等与图像 信号无关，是加性噪声。常见的加性噪声按照概率密度函数特征可分为高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数分布噪声、 均匀分布噪声、脉冲噪声等
• 光照变化引起的噪声、电视扫描光栅中的相干噪声、斑点噪声等，与图像信号有关，往往随着图像信号的变化而变化， 是乘性噪声
• 图像去噪就是保留图像中的有用信息、减少或消除图像中的干扰，是对图像进行下一步处理(如特征提取、配准、图像 融合等)的前提

高斯噪声：当????服从高斯分布时，其值有70%落在[ ????−???? , ????+???? ]、有 95%落在[ ????−2???? , ????+2???? ]范围内。高斯噪声的产生源于由电子随机热运动引起的电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声。
白噪声(White noise) 是在较宽的频率范围内，各等带宽的 频带所含的噪声能量相等的噪声，是一种功率频谱密度为 常数的随机信号或随机过程;也就是说，此信号在各个频 段上的功率相同。白噪声在功率谱上(若以频率为横轴，信号幅度的平方为 功率)趋近为常值。从时域角度描述，白噪声任意时刻出现的噪声幅值 都是随机的;从频域角度描述，功率谱密度服从均匀分布
伽马噪声激光成像中有应用。

指数分布噪声指数分布是伽马概率分布???? = 1时的特殊情况
均匀分布噪声????落在[????, ????]的子区间内的概率只与子区间长度有关而与子区间位置无关，因此????落在[????, ????]、长度相等的 子区间内的可能性是相等的。所谓的均匀指的就是这种等可能性。
**脉冲噪声（椒盐噪声）**双极脉冲噪声在图像上表现为孤立的亮点或暗点。由于脉冲干扰通常与图像信号的强度相比较大，因此，脉冲噪声总是被数字化为最大值或最小值，所以，数值较小的脉冲以黑点(胡椒点)出现在图像中，数值较大的脉冲以白点(盐点) 出现在图像中。
周期噪声唯一一种空间依赖型噪声，可以通过频率域滤波显著减少。

用频域滤波消除周期噪声
带阻滤波器常见的带阻滤波器有理想带阻滤波器、巴特沃思带阻滤波器、 高斯带阻滤波器等
带通滤波器带通滤波在分离某频段噪声在一幅图像上的效果时非常有用。

陷波滤波器陷波滤波器阻止(或通过)事先定义的中心频率邻域内的频率。由于傅里叶变换是对称的，要获得有效结果，陷 波滤波器必须以关于原点对称的形式出现。这个 原则的特例是，如果陷波滤波器位于原点处，则要以它本身的形式出现。可实现的陷波滤波器的对数是任意的;陷波区域 的形状也是任意的(例如，矩形)。

线性、位置不变的退化
如果系统???? 对冲激函数的响应为已知，则线性系统????完全可由其冲激响应来表征。
点扩散函数(PSF)描述一个成像系统对一个点光源(物体) 的响应。
系统对输入信号的响应就是输入信号与冲激响应的卷 积。