ch-图象复原ppt课件.ppt
《ch-图象复原ppt课件.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《ch-图象复原ppt课件.ppt(36页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、 逆滤波比较简单,但没有清楚地说明如何处逆滤波比较简单,但没有清楚地说明如何处理噪声,而维纳滤波综合了退化函数和噪声理噪声,而维纳滤波综合了退化函数和噪声统计特性两个方面进行复原处理统计特性两个方面进行复原处理.5 维纳滤波器维纳滤波器逆滤波方法不能完全恢复原始信号逆滤波方法不能完全恢复原始信号f(x,y),而只能求出,而只能求出f(x,y)的一个估计值的一个估计值希望找到一种方法,在有噪声条件下,从退化图像希望找到一种方法,在有噪声条件下,从退化图像g(x,y)复原出复原出f(x,y)的估计值,该估计值符合一定的准则。的估计值,该估计值符合一定的准则。维纳滤波维纳滤波(Wiener filt
2、ering)=最小均方差滤波最小均方差滤波l维纳滤波是最常用的波是最常用的图像恢复方法像恢复方法l基于基于维纳滤波的波的图像恢复方法是像恢复方法是1967年提出的年提出的C.W.Helstrom,“Image restoration by the method of lest sqaures,”Journal of the Optical Scoiety of America,vol.57,no.3,pp.297-303,1967.C.W.Helstrom,This weeks citation classic,19821967-1982年年SCI引用超引用超过125次次.N.Wiener,“
3、The extrapolation,interpolation and smoothing of stationary time series”,New York:Wiely,1949.在均方误差值最小的准则下得到的在均方误差值最小的准则下得到的 称为对称为对f(x,y)的的最小二乘方估计。最小二乘方估计。按照该准则得到的滤波器叫维纳滤波器。按照该准则得到的滤波器叫维纳滤波器。目标:目标:使得复原后图像使得复原后图像 与原始图像与原始图像 的均方的均方误差最小:误差最小:因此维纳滤波器又称为最小均方差滤波器因此维纳滤波器又称为最小均方差滤波器线性滤波:寻找点扩散函数hw(x,y),使得则有则有
4、由由Andrews和和Hunt推导满足这一要求的传递函数为:推导满足这一要求的传递函数为:这里,这里,是成像系统传递函数是成像系统传递函数H(u,v)H(u,v)的复共轭;的复共轭;S Sn(u,v)是噪声功率谱;是噪声功率谱;S Sf(u,v)是输入图像的功率谱。是输入图像的功率谱。或者:计算退化算退化图像像g(x,y)的二的二维Fourier变换G(u,v)Wiener滤波的波的过程程:计算理想算理想图像的像的频谱估估计计算点算点扩展函数展函数h(x,y)的二的二维Fourier变换H(u,v)计算退化算退化 图像和噪声的功率像和噪声的功率谱Sf(u,v),Sn(u,v)计算算滤波器波器H
5、W(u,v)求反求反Fourier变换这一方法有如下特点:一方法有如下特点:(1)当当H(u,v)0或或幅幅值很很小小时,分分母母不不为零零,不不会会造造成成严重重的运算的运算误差。差。(2)在信噪比高的)在信噪比高的图像中,即像中,即Sn(u,v)Sf(u,v)维纳滤波复原法特点:如果没有噪声,就成为逆滤波如果没有噪声,就成为逆滤波(3)当理想当理想图像功率像功率谱Sf(u,v)0)时 ,表明我表明我们不可能从全是噪声的不可能从全是噪声的图像中恢复出任何有意像中恢复出任何有意义的信号的信号 (4)往往未退化图像的功率谱)往往未退化图像的功率谱Sf(u,v)难以知道,用下式近似表示:难以知道,
6、用下式近似表示:维纳滤波函数:测试维纳滤波效果:逆滤波和维纳滤波的比较l维纳滤波的结果非常接近原始图像,比逆滤波要好全逆滤波的结果半径受限的逆滤波结果维纳滤波的结果(交互选择K)逆滤波和维纳滤波的比较l(a)运动模糊及均值为0方差为650的加性高斯噪声污染的图像 l(b)逆滤波的结果l(c)维纳滤波的结果l(d)-(f)噪声幅度的方差比(a)小1个数量级l(g)-(i)噪声幅度的方差比(a)小5个数量级逆滤波逆滤波(inverse filtering)线性代数恢复线性代数恢复图图像像恢恢复复方方法法频域图像恢复频域图像恢复维纳滤波维纳滤波(Wiener filtering)代数逆滤波代数逆滤波
7、 奇异值伪逆滤波。奇异值伪逆滤波。线性代数恢复在性代数恢复在1970s提出提出B.R.Hunt,“A matrix theory proof the discrete convolution theorem,”IEEE Trans.Audio Electroacoust,vol.19,no.4,pp.285-288,1971.B.R.Hunt,“The application of constrained least squares estimation to image restoration by digital computer,”IEEE Trans.Computers,vol.22,
8、no.9,pp.805-812,1973.约束最小二乘滤波约束最小二乘滤波 投影法。投影法。6 代数逆代数逆滤波波无无约束代数逆束代数逆滤波波(unconstrained restoration)已知退化已知退化图像的向量形式像的向量形式g和退化矩和退化矩阵H,则无无约束逆束逆滤波波恢复的的恢复的的图像像为:结果结果设恢复的恢复的图像像为 ,如果不考,如果不考虑噪声,用噪声,用 表示表示恢复恢复误差。差。则代数逆代数逆滤波的目的是最小化目波的目的是最小化目标函数函数即即推导推导:使使导数数为零零无无约束代数逆束代数逆滤波波(unconstrained restoration)注意注意Wiene
9、r滤波的差波的差别约束最小二乘束最小二乘滤波波(constrained least squares restoration)相相对于无于无约束最小二乘束最小二乘滤波,波,约束最小二乘束最小二乘滤在最小化目在最小化目标函函数数时,利用了估,利用了估计出的噪声的信息作出的噪声的信息作为约束条件。而我束条件。而我们已已经知道噪声模型等信息可以知道噪声模型等信息可以较容易地从容易地从图像中估像中估计出来。通常把出来。通常把噪声的范数作噪声的范数作为约束,即束,即基本思想基本思想令令Q为f的的线性矩性矩阵算子,算子,约束最小二乘恢复束最小二乘恢复问题就是在就是在满足足约束条件束条件 下,使下,使 最小化
10、的最小化的问题。例如选择例如选择Q为有限差分矩阵,使得二阶差分的能量最小为有限差分矩阵,使得二阶差分的能量最小约束最小二乘束最小二乘滤波波(constrained least squares restoration)f(x,y)在在(x,y)处的二阶微分处的二阶微分用拉格朗日法求用拉格朗日法求微分,微分,可以用来调节以满足约束条件。可以用来调节以满足约束条件。约束最小二乘束最小二乘滤波波(constrained least squares restoration)推导推导clearF=checkerboard(8);subplot(2,2,1),imshow(F,);title(a)原始图像,
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- ch 图象 复原 ppt 课件
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【可****】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【可****】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。