0
0forz 0
其中：
b / a; 2 b / a2 ;a, b 0;b Z
生物电子与影像技术第六章图像复原
§6.2 噪声模型及参数估计
噪声模型及概率密度函数
指数噪声 Exponential Noise
aeaz forz 0 p(z)
0forz 0 其中：
1 / a; 2 1 / a 2 ;a 0;
生物电子与影像技术第六章图像复原
运 动 失 真 的 应 用
生物电子与影像技术第六章图像复原
生物电子与影像技术第六章图像复原
§6.1 图像退化模型
图像退化模型
进化与退化
生物电子与影像技术第六章图像复原
§6.1 图像退化模型
图像退化模型
f(x,y) 退化函数H
g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)
大气成分变化）引起 噪声干扰：成像、数字化、采集和处理过程中引
入的噪声
生物电子与影像技术第六章图像复原
§6.1 图像退化模型
生物电子与影像技术第六章图像复原
§6.1 图像退化模型
生物电子与影像技术第六章图像复原
§6.1 图像退化模型
生物电子与影像技术第六章图像复原
生物电子与影像技术第六章图像复原
p(z)b2(za)e(za)2/bforza 0forza
a b/4 2 b(4 ) / 4
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§6.2 噪声模型及参数估计
噪声模型及概率密度函数
Erlang(Gamma)噪声 Erlang Noise
p(z)
ab zb1 eaz forz (b 1)!
图像的原始内容或者质量 = Good Looking ?
生物电子与影像技术第六章图像复原
§6.1 图像退化模型
引起图像质量下降的客观因素
成像系统等造成的图像失真
几何失真：成像姿态和扫描非线性引起 灰度失真：传感器特性不均匀 运动模糊：传感器与成像对象之间的相对运动 辐射失真：场景传输通道中的介质（如大气湍流、
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§6.2 噪声模型及参数估计
噪声模型及概率密度函数(PDF):
高斯噪声 Gaussian Noise
p(z) 1 e(z)2/22
2
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§6.2 噪声模型及参数估计
噪声模型及概率密度函数
Rayleigh噪声 Rayleigh Noise
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§6.1 图像退化模型
图像复原基本原理
逆问题
CT、MRI、US 密码破译 考古 破案 军事侦察 地球勘探 玩魔方、谜语等
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第六章 图像复原
§6.1 图像退化模型 §6.2 噪声模型及参数估计 §6.3 图像复原方法 §6.4 图像几何校正
对线性移不变系统，可用如下函数式表示：
空间域：
g ( x ,y ) h ( x ,y ) * f( x ,y ) n ( x ,y )
频率域：
G ( u ,v ) H ( u ,v ) F ( u ,v ) N ( u ,v )
对这样的系统，图像恢复也称为图像解卷，而在恢 复过程中所使用的滤波器也称为解卷滤波器。
H [ k 1 f 1 ( x ,y ) k 2 f 2 ( x ,y ) ] k 1 g 1 ( x ,y ) k 2 g 2 ( x ,y )
即满足所谓的齐次性和叠加性条件，则称系统H为 线性系统
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§6.1 图像退化模型
图像退化模型
线性空间不变系统
系统H为线性系统，对二维空间函数，如果H还满 足：
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§6.2 噪声模型及参数估计
噪声模型
来源于图像获取与传输过程 白噪声 White noise – 白噪声的Fourier频谱为常数 – 假定白噪声与空间坐标系相互独立 – 假定白噪声与图像像素之间相互独立 周期性噪声 – 噪声分布与空间坐标系相关 – 大多数周期性噪声可通过频域滤波基本消除 脉冲噪声 – 在图像中引起黑、白点状的随机噪声
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§6.2 噪声模型及参数估计
生物电子与影像技术
2011年9月
生物电子与影像技术第六章图像复原
第六章 图像复原
§6.1 图像退化模型 §6.2 噪声模型及参数估计 §6.3 图像复原方法 §6.4 图像几何校正
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第六章 图像复原
§6.1 图像退化模型 §6.2 噪声模型及参数估计 §6.3 图像复原方法 §6.4 图像几何校正
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§6.1 图像退化模型
图像复原 Image Restoration
图像复原目的
针对质量降低或者失真的图像，恢复其原始的内容 或者质量
图像复原与图像增强的区别
图像增强是考虑在主观视觉上改善图像质量，并 不着重考虑引起质量下降的客观因素
图像复原从造成质量下降的客观原因出发，进行 图像质量改善，试图恢复图像的原来面貌
H [f( x ,y ) ] g ( x ,y )
则称该系统为线性移(空间)不变系统，即系统在某 点的响应只与该点的值有关，而与其位置无关。
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§6.1 图像退化模型
图像退化模型
g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)
图像解卷 deconvolution
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§6.1 图像退化模型
图像退化模型
g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)
线性移不变系统图像复原处理
空间域： g ( x ,y ) h ( x ,y ) * f( x ,y ) n ( x ) H ( u ,v ) F ( u ,v ) N ( u ,v ) Fˆ (u,v)
n(x,y) g(x,y)
+ 恢复滤波器
f(x,y)的 最优估计
退化过程
恢复过程
图像恢复：利用某种先验知识对退化过程建模，并在 某个质量准则下，应用其逆过程来得到原图像的最 优化估计。
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§6.1 图像退化模型
图像退化模型
线性系统
设两个输入信号f1(x, y)和f2(x, y)，经过系统H的对 应输出为g1(x, y)和 g2(x, y)，且满足：