图像复原算法研究.pdf-资料库

qq_40769713-11060558-4744302543004709649.pdf-第1页.png

第1页 / 共53页

qq_40769713-11060558-4744302543004709649.pdf-第2页.png

第2页 / 共53页

qq_40769713-11060558-4744302543004709649.pdf-第3页.png

第3页 / 共53页

qq_40769713-11060558-4744302543004709649.pdf-第4页.png

第4页 / 共53页

qq_40769713-11060558-4744302543004709649.pdf-第5页.png

第5页 / 共53页

qq_40769713-11060558-4744302543004709649.pdf-第6页.png

第6页 / 共53页

qq_40769713-11060558-4744302543004709649.pdf-第7页.png

第7页 / 共53页

qq_40769713-11060558-4744302543004709649.pdf-第8页.png

第8页 / 共53页

四川大学硕士学位论文图像复原算法研究姓名：杨彦申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：罗代升20040510

图像复原算法研究专业t图像处理与网络通信研究生t杨彦指导教师：罗代升摘要随着社会生产力的发展，图像处理技术已经远远突破了早期的应用领域，被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像处理技术包括对图像进行数字化、编码、分析等各种处理，当然模糊图像复原也是数字图像处理中非常重要的～个研究领域，他的研究成果正被广泛地应用到以上所述的各个领域。在此论文中，本文作者对一些常用的经典图像复原算法进行了研究；同时也着重的研究了几种迭代的盲图像复原算法。归纳起来，在模糊图像复原的研究上，本文作者主要进行了以下工作：在已知系统PSF的情况下，对观测图像分别使用维纳滤波和有约束的最小二乘滤波去除模糊，对图像进行了复原；在未知系统PSF的情况下，对观测图像分别使用了EM、PBD和NAS—RIF算法进行了复原，取得较佳的效果。本文作者在工作中通过使用维纳滤波和有约束的最小二乘滤波对图像进行复原，在这两种算法的参数选取上得到了丰富的经验数据；在盲图像复原算法研究中，对复杂的EM算法给出了具体的实现过程，其中包括为提高算法的效率而提出的收敛限制条件，并指出了此种算法的缺点以及改进的方法：在PBD算法中，改变了点扩展函数的数学模式，使此种算法具有更广泛的适用性；在NAS．RIF算法中。提出了支撑域的改进算法和对非均匀背景图像的校正方法，提高了图像的复原质量，同时对图像梯度算法进行了改进，提高了算法的执行效率。论文在最后进行了总结，并对文中所研究的几种算法进行了比较，并对未来工作的方向和重点进行了展望。

关键词：图像复原眺算法PBD算法维纳滤波盲图像复原支撑域

ResearchofAlgorithmsforImageRestorationMajor：ImageProcessingandNetworkCommunicationGraduate：YangYahSupervisor：LuoDai·shengAbstractWiththedevelopmentofsociety’sproductivity,imageprocessingtechnologyhasalreadyfarbrokenthroughtheearly印plieation，widelyappliedtoalotoffields，suchasscientificresearch，industrialandagriculturalproduction，militarytechnology,governmentdepartment，healthcare，ete．Theimageprocessingtechnologyincludesvariouskindsofprocessing，forexample，carryingonthedigitization，coding，analyzingtotheimageetc．Certainlythedegradedimageprocessingisaveryimportantresearchfieldindigitalimageprocessing，itsresearchresultsarebeingwidelyappliedtoeachfieldstatedabove．’Inthispaper,theauthorcarriedonresearchtosomecommonlyusedclassicalimagerestorationalgorithms．Atthesalnetime．severalblindimagerestorationalgorithmshavebeenresearched．Tosumup．intheresearchofblindimagerestoration，asfollowsworkisachieved：first，ifthePSFisknown，thedetectedimagesaredeblurredusingthemethodsofWienerFilter,andConstrainedLeastSquare，respectively；otherovise，thedegradedimagesareprocessedandrestoredbyEM，PBD，orNAS-RIF,andtheresultsarequitesatisfactory．IntlliSpaper,theauthorhasbeenobtainedasetofmatureexperiencesanddataontheparametersselectedthroughusingWienerfilteLandConstrainedLeastSquare；Furthermore，intheresearchofblindimagerestoration，providetherealizationtothecomplicatedEMalgorithm，pointouttheshortcomingofthisalgorithmandprovidetheimprovedmethod．InPBD，throughchangingthemathematicsmodesofPSF,makethiskindofalgorithmhavemoreextensivesuitability；InNAS—RIF,proposetheimprovementalgorithmsofsupportingandcorrectingthenonuniformbackgroundimage，besides，themodifiedgradientalgorithmisdescribed．Allofthesewillimprovetheefficiencyofimagerestoration．Intheendofthispaper,comparingseveralkindsofalgorithmsstudiedinthearticle，promisingdirectionsandemphasesinfutureresearchaswell．Keywords：ImageRestorationEMAlgorithmPBDAlgorithmWienerFilterBlindImageRestorationSupporting

论文创新点本论文在图像复原算法研究中，提出了以下几个创新点：1．本文对EM算法中的收敛限制条件进行了改进，提高了算法的执行效率。2．在PBD算法，本文提出了新的点扩展函数模型，提高了算法的适用性。3．在NAS—RIF复原算法中，选取合适的支持域方案对复原速度和效果影响较大，本文中提出了一种有新意的确定支持域的方法，改善了图像的复原质量。4．本文还提出了对非均匀背景图像进行校正的方法，改进后可以改善非均匀背景图像的复原质量。5．本文还对图像梯度算法进行了改进，可以提高算法的执行速度。

1．绪论1．1背景正像任何--lIj学科的产生一样，数字图像处理这门学科的形成也是和社会生产力发展的需要分不开的。早期的图像处理是由于通讯方面的要求而发展起来的，这就是本世纪20年代传真技术的发明和发展。其后，由于宇宙探索方面的要求，需要处理大量在宇宙探测器上拍摄下来的不清楚的其他天体(如月球、火星等)以及地球本身的照片，这些需求大大的促进了数字图像处理技术的发展。到现在，图像处理技术的发展。已经远远突破了这两个领域，被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像复原算法的研究也是数字图像处理中非常重要的一个领域，他的研究成果也被广泛地应用到各个研究和生产领域。在图像成像的过程中，图像系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图像中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图像中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。此外还有数字化器、显示器、时间、彩色。以及化学作用引起的退化。总之，使图像发生退化的原因很多．但这些退化现象都可用卷积来描述，图像的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态。即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此，由于采集图像受噪声的影响，最后对于图像的复原结果可能偏离真实图像非常远。由于以上的这些特性，图像复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图像复原技术在许多领域的广泛应用，因而已经成为迅速兴起的研究热点。1．2研究现状由于图像复原技术在图像处理中占有重要的地位，对复原算法的研究在上一世纪20年代就已经开始了。其中一些出现很早的经典图像复原算法，如无约束最小二乘方法、有约束最小二乘方法、逆滤波、维纳滤波、最大熵复原等，至今还被广泛使用。但这些复原算法都是假设系统的PSF为已知，并且常需假设噪声分布

四川大学硕士学位论文图像复原算法研究杨彦也是已知的情况下进行推导求解的，实际情况是系统的PSF由于受到大气扰动、光学系统的相差、相机和对象之间的相对运动等多种因素的影响，往往是未知的。因此人们就需要在系统的点扩展函数未知时，利用模糊图像来同时估计点扩展函数和原图像，这种仅仅通过退化图像来同时估计原始图像和点扩展函数的方法称为盲图像复原。由于盲图像复原算法不依赖于系统的传递函数，有更广泛的适用性，因此对盲图像复原算法的研究可以说是方兴未艾。目前，存在有多种盲图像复原算法，包括迭代盲反卷积算法(IBD算法)、期望一最大化算法(EM算法)、参数估计算法(PBD算法)等。本文有针对性的讨论其中的几种算法。下面简要介绍本文的两个研究重点：(1)EM和PBD复原算法研究EM算法是Dempster等提出的求参数极大似然估计的■种迭代算法，它是由不完全观测数据来估计概率模型参数的一种算法，这种算法在不完全数据处理和分析中有着广泛的应用。这种算法的优点是利用数据扩张，将比较复杂的似然函数的最优化问题化成一系列比较简单的函数的优化问题，这种算法提出后就得到广泛研究。而PBD算法的最终目的是能同时估计出点扩展函数中的未知参数和抽样函数即模糊图像。在此算法中，首先需要假设点扩展函数的数学模型，产生图像模糊的情况不同，其点扩展函数的数学模型也会不同。其数学模型由多个参数构成。这些参数中有已知和未知的两种情况。PBD算法最后会估计出数学模型中的未知参数和得到原始图像的估计值。这两种算法是本文研究的重点．在原来算法的基础上，本文也对原有算法提出了改进。(2)NA$一RIF复原算法的研究Kundur¨副等提出了一种基于有限支撑域的递归逆滤波器(nonnegativityandsupportconstraintsrecursiveinversefiltering,EliNAS．RIF)盲图像复原算法。这种算法仅以原图像的支撑域范围作为图像的复原条件。首先，将退化图像和二维可变系数滤波器进行卷积后，输出估计图像，此估计图像投影到真实图像空间，形成投影图像，此投影图像比估计图像更接近于真实图像，再用估计图像和投影图像的差值来修正滤波器的系数。经过多次循环修正后，就可使模糊图像得到复原。此种算法是本文研究的另外一个重点。t

四川大学硕士学位论文1．绪论1．3论文实现的情况及新意本文对几种图像复原算法作了较为深入的研究。其中针对模糊观测图像的复原，进行了以下工作：在未知系统PSF的情况下，对观测图像分别使用了比较有代表性的EM算法、PBD和NAS—RIF算法进行了复原，取得较佳的效果，其中EM、PBD算法的研究工作仍处于初始阶段，有待做进一步的研究。本文的难点在于本课题属于新兴的交叉学科邻域，涉及面广，并且本课题仍处于发展阶段，目前仍没有形成一套成熟的理论可以借鉴，因此很多工作只有从初期作起，在具体的工作中积累经验。本论文的新意在于：(1)由于课题属于前沿交叉学科，在国内外都是比较新兴的，尤其是在国内的研究才刚剐起步，因此本身就具有新意；(2)本文对EM算法中的收敛限制条件进行了改进，提高了算法的执行效率；(3)在PBD算法，本文提出了新的点扩展函数模型，提高了算法的适用性：(4)在NAS—RIF复原算法中，选取合适的支持域方案对复原速度和效果影响较大，本文中提出了一种有新意的确定支持域的方法，改善了图像的复原质量；(5)本文还提出了对非均匀背景图像进行校正的方法，改进后可以改善非均匀背景图像的复原质量；(6)本文还对图像梯度算法进行了改进，可以提高算法的执行速度，1．4论文的安排第一章介绍了图像复原算法研究的出现、研究现状，及本论文的情况。第二章介绍几种经典图像复原方法的原理、实现，其中主要介绍了最近邻域法、维纳滤波以及最小二乘滤波的复原结果和并进行了分析。第三章介绍两种盲迭代复原算法的原理、实现，主要介绍了EM复原算法、PBD复原算法以及两种算法的实现．并对图像复原结果进行了分析。第四章是本章的重点部分，主要介绍了NAS—RIF复原算法原理、实现及作者为提高算法性能所采取的一些措施，并给出了复原结果及性能分析。最后对图像复原算法进行了系统的总结，指出了其中几种算法的有待改进之处，并指出了今后应开展的工作。

资料库

图像复原算法研究.pdf

相关推荐

课程资源

热门标签

最新资料