项 目 实验操作 实验报告 实验成绩 分 数 数字图像的退化与复原 1. 实验目的 (1) 掌握数字图像的存取与显示方法。 (2) 理解数字图像运动模糊、 高斯模糊以及其他噪声引起模糊(图像降质现象) 的物理本质。 (3) 掌握 matlab 的开发环境。 (4) 掌握降质图像的逆滤波复原和维纳滤波复原方法。 2. 实验原理 此实验是对数字图像处理课程的一个高级操作。 在深入理解与掌握数字图像退化的基础理论上, 利用逆滤波与维纳滤波方法对数字图像进行复原。 (1) 图像的退化 数字图像在获取过程中, 由于光学系统的像差、 光学成像衍射、 成像系统的非线性畸变、 成像过程的相对运动、 环境随机噪声等原因, 图像会产生一定程度的退化。 (2) 图像的复原 图像复原是利用图像退化现象的某种先验知识, 建立退化现象的数学模型, 再根据模型进行反向的推演运算, 以恢复原来的景物图像。 因而图像复原可以理解为图像降质过程的反向过程。 (3) 图像降质的数学模型 图像复原处理的关键问题在于建立退化模型。 输入图像 f(x,y)经过某个退化系统后输出的是一幅退化的图像。 为了讨论方便, 把噪声引起的退化即噪声对图像的影响一般作为加性噪声考虑。 原始图像 f(x,y)经过一个退化算子或退化系统 H(x,y)的作用, 再和噪声n(x,y)进行叠加, 形成退化后的图像 g(x,y)。 图 1 表示退化过程的输入和输出关系, 其中 H(x,y)概括了退化系统的物理过程, 就是要寻找的退化数学模型。 图 1 图像的退化模型 数字图像的图像恢复问题可以看作是: 根据退化图像 g(x,y)和退化算子H(x,y)的形式, 沿着反向过程去求解原始图像 f(x,y)。 图像退化的过程可以用f(x,y) H(x,y) +n (x,y) g(x,y) 数学表达式写成如下形式: g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y) (1) 在这里, n(x,y)是一种统计性质的信息。 在实际应用中, 往往假设噪声是白噪声, 即它的频谱密度为常熟, 并且与图像不相关。 在对退化系统进行了线性系统和空间不变系统的近似之后, 连续函数的退化模型在空域中可以写成: g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y) (2) 在频域中可以写成: G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v) (3) 其中, G(