图像复原.doc

。图像复原1. 图像复原研究技术人类获取的信息大部分来源于图像媒体，大量而清晰的图像对人们的日常生活、科学研究都有着十分重要的作用。但图像在形成、传输和记录的过程中都会受到诸多因素的影响，所以人类通过各种方式获得的图像一般都不可能是一个物体完整的描述，实际上只是一幅记录图像，质量会有所下降，其典型表现为图像模糊、失真、有噪声等，尤其数字图像总是某一物体退化后的影像，并且常常伴随着噪声的存在。因此，数字图像的处理技术越来越成为图像分析中的主流，研究和发展有效的图像恢复技术来改善退化的图像也就显得尤为重要。那什么是图像恢复呢?图像恢复就是利用客观标准以及图像的一些先验知识来改进一幅退化图像的过程，因而图像恢复技术也就是先建立图像退化模型，进而逆向反解这个退化过程来获得优化的原始图像。随着图像复原技术的逐步成熟，图像复原技术在很多方面都得到越来越广泛的应用，目前已经广泛应用于宇宙探测和遥感、生物医学、军事和公安部门、景物理解与机器人视觉等诸多方面。本文讨论了图像复原技术和将图像复原技术应用于散焦图像复原以及通过处理数字B型超声图像，来提高 B 型超声图像的分辨率，得到效果较好的 B 型超声图像，提高临床医生的诊断正确率。 图像是人类传递信息的重要媒介,在信息传媒和传播中有着不可替代的作用,图像信息简单明了,易于接受,应用于包括娱乐、军事、科研、教学、医学、侦查、交通、地理等各个方面,中国国旗首次留影于外太空,“ 娥号”不远万里传输的“玉兔号”月球车照片等就是最好的例证,然而在图像获取过程中,模糊图像普遍存在,如电子眼对交通路口车辆实施监控时,需要记录其车牌号等信息,但当车体运动速度较快时,相机摄取的号码信息可能不清晰;另有很多随着时间和空间不断改变的拍摄场景,拍摄具有不可重复性,摄影者不能二次拍摄,如果某一瞬间由于相机抖动、未能设置合适焦距、摄像系统存在光学系统摄差、几何失真等造成图像模糊,恰当此场景不能重复拍摄时,摄影者将会失去这一珍贵的图像信息。图像复原已成为图像处理领域的重要课题,对图像很多方面的研究都服务于图像复原,包括对算法的探索和处理流程的编制。学术界在图像去噪、增强、复原、分割、压缩等方面积极探索,所取得一系列成果对图像质量提高具有重要影响,改善了人们的生活,推动了社会的发展。其中图像复原就是根据相关降质图像,寻求改善图像质量的方法,进而获得清晰度高、可视效果好的图像,对降质图像质量的提高有非常重要的现实意义,用以满足人们的视觉需要,便于识别、欣赏和其他应用。所以对图像复原的研究可谓方兴未艾,较多学者和科研人员的对其产生浓厚兴趣,对图像复原算法的研究具有重要的实用价值和现实意义。1 中国科学院大学博士学位论文：基于盲解卷积的图像盲复原技术研究 2 在 PSF 未知的情况下，仅仅根据模糊图像数据来复原真实图像，这就是图像盲复原（Image Blind Restoration）所要解决的问题。它就是利用有关图像信息、PSF和高斯噪声的先验知识和己知信息，结合一些附加条件，对问题的解形成约束条件，然后在满足这些约束条件的前提下，求取真实图像在某种准则下的最佳估计值5。 图像盲复原是图像处理领域的一个新的研究热点，因其具有前沿性、应用广等特点，而备受国内外的大批学者的关注。另一方面，由于图像盲复原问题涉及到成像系统的复杂性及外界因素的随机性，因此该方法研究过程中难点很多。目前虽然有一些新方法大量涌现，但几乎每一种方法都有一定的局限性，也都处于不断的发展中。一些己取得的研究成果虽然在某一方面得到认可，但还是需要进一步完善和改进。因此，为提高模糊图像的质量，需要寻找有效的办法，可以在模糊图像先验信息未知或部分已知的情况下，有效改善图像质量，从而得到真实图像的最佳估计值。 复原图像的质量是评价图像盲复原算法优劣的重要指标。因此，图像质量评价已成为计算机视觉以及图像处理等领域的另一个重要的研究内容。然而，一方面，全参考评价方法如峰值信噪比、均方误差等都需要原始参考图像；另一方面，无参考评价方法如灰度平均梯度值、图像熵等还有着不尽如人意的地方。而现实生活中，原始参考图像通常是难以得到的，因此，在图像处理领域，寻求更好的无参考图像质量评价方法是非常有意义的。1.1图像复原研究技术发展概况1.2图像复原研究现状2. 图像复原方法概述2.2图像复原概念2.2退化模型2.3图像噪声与消除3.图像复原方法3.1常规图像复原方法 3.1.1逆滤波算法 3.1.2维纳滤波算法 3.1.3迭代盲反卷积3.2主要图像复原方法 3.2.1点扩散函数基本原理 3.2.2基于点扩散的图像复原4. 特征跟踪的缺陷三维重建4.1特