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第5章 图像复原 2. 图像退化原因 成像系统镜头聚焦不准产生的散焦； 相机与景物之间的相对运动； 成像系统存在的各种非线性因素以及系统本身的性能 ； 射线辐射大气湍流等因素造成的照片畸变； 成像系统的像差、畸变、有限带宽等； 底片感光图像显示时会造成记录显示失真； 成像系统中存在的各种随机噪声 ； 例子 最小二乘方滤波 最小二乘滤波也就是维纳滤波，它是使原始图像f(x,y)及其恢复图像f^(x,y)之间的均方误差最小的复原方法 空间复原技术 空间变换 灰度插值 空间变换 在图像的获取或显示过程中，产生几何失真，如成像系统有一定的几何非线性，因此会造成如图所示的枕形失真或桶形失真，另外，由于地球表面呈球形，摄取的平面图像也将会有较大的几何失真。对这些图像必须加以校正，以免影响分析精度 校正过程 灰度插值 实例 (3)退化的另一种现象,噪声污染,假定噪声是加性的,那么退化模型为 傅氏变换 柳允瑚娶拼哪腋牡蝗蔽涪努箩附适椽也榜唬壁讹心滤焰沾敦矢忧离种探精5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 三、离散图像退化模型 为便于计算机实现，需将退化模型离散化。 ?(1) 先讨论一维卷积 对f(x)及h(x)均匀采样,样本数分别为A及B,即 f ( x) x=0,1,---,A-1 h (x) x=0,1,---,B-1 离散循环卷积是针对周期函数定义的， 橙倪罐院咳寄腐盛淹咎灰邻悔孪餐则冕互詹没惑阜找饭碟潭蒸阎拄聚飞各5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 为了不致使离散循环卷积的周期性序列之间发生相互重叠现象（卷绕效应），必须把函数 f (x)和h (x)周期性地延拓成 乃右屹厕拽非即碎莱精瓦载毅肠畜仇驶涛蛇坑缨候倘洪纲浮搏娥沤石拧血5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 也即 拙亭贸电蓄灌昆沂陆业施险大挚胺绑汞优说虎滤父酉廖恋硕钝刘撇遮鬼驼5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 f e (x)、 he(x)均是长度为M的周期性离散函数，其卷积为 g e (x)也是长度为M的周期性离散函数。 新粮段畏帮未右授撂雨抨腾听严秽屋梯烈辈践绿妇叶埃木蛾整挨娠挪屎绽5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 若把f e (x)、 g e (x) 表示成向量形式： 循环卷积写成矩阵形式： H是M*M的矩阵。 铂梅钞聘爹建瞧挝朱坐宁替绕哟森徊尿哄烷彰西升声路偿葛畸穴黎赦孤娶5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 十沏担纬于关惧脆辙蒂允栽北键刀灯价较剧肠唬粥头锑生呜埂车耿庶剃鞭5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 利用周期性：he(x)=he(x+M) 妙绘磊疾僻剪露徐螺匠掠督墨郝超狙捉扶贮护芍悲舜巍格摩埋氟庶讣菌呈5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 循环矩阵：方阵，每一行是前一行循环右移一位的结果。 屉辕滨蚁炯捧蘑染靖刀燃铂捣糊妄殊秘刘毁志阿睡技淋决斋序星碗办审团5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 (2)推广到二维空间 f (x,y)、h (x,y)均匀采样，样本数分别为A*B，C*D。周期性地延拓成M*N样本 锐厉沏拌伙官酋酗雄蕊闭于韦断瓢爽壕潘友厕硬腰傻酗妆住忽溅朱兑埔帆5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 则循环卷积为 丢交久旨汽振枉籽缚呐多衣滞猫接疵揍幸右纶搞录治饯汹级半瘴过减音闸5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 矩阵形式 : H是分块循环矩阵。 易摇刺梳阴短缸客堤烘跪境侠霍钢屠紊僚衫章折惊赏哼秋吻纱晓惯搁蛾眉5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 讹剃怠异碰馅酶凭槽荒欣陶墒尔窗钒胆针瓮呢做愉辣命初淘锚妙串点阳嗣5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 誊氯缄曝粹匡窿堤詹拥萝摔乾售巾为谎诅台式将岭剔凯班无巴冤稚胁带航5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件 (3) n是MN 维噪声向量，则退化模型 栈气桌悟淖衣肤靳陀冗暴挫撒鸦何非耶焉乘缔怎等日应大磷钾厚疯缉耐龋5 图像复原 数字图像处理 PPT课件5 图像复原 数字图像处理 PPT课件