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13图象的恢复

2020-05-03 | 人围观

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  因为拍摄技巧或天然条件的限制,使的很多图象的质量降低,乃至有些图象十分模糊,掩饰了我们想掉掉落的信息。图象的恢复技巧就是消弭图象的模糊,发生一幅质量了了的图象,例如关于活动模糊发生的图片,假设用肉眼直接不美观察很难对图象做出说明,这时候需求应用图象恢复技巧来掉掉落了了的图象。

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  ? 本章主要刻画若何应用MATLAB对象箱中的函数使图象变得更了了,包罗以下几局部:

   (1)图象的退步模型,对图象质量退步的启事和数学模型做 了复杂的完毕

  ? (2)图象的恢复模型,对图象反卷积的模型做了引见

  ? (3)图象的恢复方法,对MATLAB对象箱中供给的四种去模糊方法做了引见

  1 .图象的退步

  ? 图象的退步是指在图象的获得传输过程当中,因为成像系统、传输介质方面的启事,形成图象质量降低,典范的变现为图象模糊,、掉真、含有噪声等。

   发生图象退步的启事有很多,罕见的有以下几种:

  ? (1)目标或许拍摄装置的移动形成的活动模糊、长时间暴光惹起的模糊等;

   (2)核心没对准、光角惹起的模糊、大年夜气扰动惹起的模糊、暴光时间太短惹起拍摄装置捕捉的光子太少惹起的模糊等。

   (3)散焦惹起的图象曲解

   (4)图象在成像、数字化、收集和处理过程当中引入噪声。

  1.1 图象退步的属性模型

   图象恢复的关键是建立图象的退步模型,一幅了了的图象经过一个退步系统H,然后参与加性噪声可以生成一幅退步图象,图象的退步模型可用下图刻画:

  

  对图中所示的模型,可用数学表达式来表述:

  ? g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)

  ?个中,g(x,y)是指退步的图象,h(x,y)是指掉真函数,f(x,y)为原图象,n(x,y)为加性噪声,*代表卷积运算

  空间域的卷积运算对应于频域的相乘,所以上述公式可用频域模型表述为

  ?G(u,v)=H(u,v)F(u,v)+N(u,v)

  个中,G(u,v),H(u,v),F(u,v),N(u,v)辨别为g(x,y),h(x,y),f(x,y),n(x,y)的傅立叶变换

  下面的退步模型可以简写为:

   g=Hf+n

  ?个中,g是指质量退步的图象, H是指掉真函数,即点分散函,点分散函数刻画的是一个光学系统对真实图象的模糊水平,f是指真实图象,n是指加性噪声。

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