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运动模糊图像的复原-课程设计.doc

发布时间：2022-06-13 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：2.38M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    2 图像退化与复原
    2.1 图像退化的数学模型
    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
    2.3 点扩散函数PSF
    3 运动模糊图象的复原方法及原理
    3.1 逆滤波复原原理
    3.2 维纳滤波复原原理
    3.3 有约束最小二乘复原原理
    4 运动模糊图像复原的实现
    4.1 运动模糊图像复原的MATLAB实现
    4.2 复原结果比较
    结论
    参考文献
    沈阳理工大学光信息处理课程设计 摘 要 随着计算机技术的发展，计算机的运行速度和运算精度得到进一步提高，其在图像 处理领域的应用日见广泛。图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像 复原又是图像复原中的重要课题之一。本论文研究目的在于将传统的光学理论与正在发 展的数字图像处理方法相结合，利用计算机对运动模糊图像进行复原，进一步提高运动 模糊图像的复原精度，降低在拍摄过程中对光学设备精度和拍摄人员的要求。可广泛用 于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破等领域，具有十分重要的现实意 义。 关键词：图像处理；传统光学；图像的复原 I
    沈阳理工大学光信息处理课程设计 目录 1 引言 ………………………………………………………………… .1 1.1 课程设计目的 ………………………………………………… .1 1.2 设计内容 ……………………………………………………… 2 2 图像退化与复原.......................................................................................3 2.1 图像退化的数学模型.......................................................................4 2.2 匀速直线运动模糊的退化模型.........................................................5 2.3 点扩散函数 PSF...............................................................................6 3 运动模糊图象的复原方法及原理...............................................................8 3.1 逆滤波复原原理..............................................................................8 3.2 维纳滤波复原原理.......................................................................... 9 3.3 有约束最小二乘复原原理..............................................................10 4 运动模糊图像复原的实现与比较.............................................................12 4.1 运动模糊图像复原的 MATLAB 实现..................................................12 4.2 复原结果比较............................................................................... 15 结论............................................................................................................ 16 参考文献..................................................................................................... 17 II
    沈阳理工大学光信息处理课程设计 1 引言 1.1 课程设计目的 图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时,试图估计原图像的一种技术， 它是图像处理中的重要内容。它的主要目的就是改善图像质量，研究如从所得的 变质图像中复原出真实图像，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目 标的信息。图像复原的目的是将退化的以及模糊的图像的原有信息进行恢复，以 达到清晰化的目的。图像退化是指图像经过长时间的保存之后，因发生化学反应 而使画面的颜色以及对比度发生退化改变的现象，或者是因噪声污染等导致图画 退化的现象，或者是因为现场的亮暗范围太大，导致暗区或者高光区信息退化的 现象。图像模糊则常常是因为运动以及摄像时镜头的散焦等原因所导致的。无论 是图像的退化还是图像的模糊，本质上都是原始信息部分丢失，或者原始信息与 外来信息的相互混叠所造成的。因此，需根据退化模糊产生原因的不同，采用不 同的图像恢复方法达到图像清晰化目的 近年来，在数字图像处理领域，关于运动模糊图像的复原处理成为了国内 外研究的热点问题之一，也出现了一些行之有效的算法和方法。但是这些算法和 方法在不同的情况下，具有不同的复原效果。因为这些算法都是其作者在假定的 前提条件下提出的，而实际上的模糊图像，并不一定能够满足这些算法前提，或 者只满足其部分前提。作为一个实用的图像复原系统，就得提供多种复原算法， 使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。图像复原关键 是要知道图像退化的过程，即要知道图像退化模型，并据此采取相反的过程以求 得原始(清晰)图像。 运动造成图像的退化是非常普遍的现象，而在众多的应用领域又需要清晰 高质量的图像，所以对于退化后的图像进行复原处理非常具有现实意义。随着机 器视觉和计算机主动视觉技术的发展，越来越多的成像系统传感器必然要安装在 运动平台上，这为各种运动模糊图像的复原提供了极大的应用空间。旋转运动模 糊图像的复原是工作在旋转运动平台的成像系统必然遇到的问题，例如，随弹体 (或机体)作高速旋转运动时的弹载(或机载)成像传感器。显然，安装在导引头上 的弹载成像传感器随弹体一起作高速旋转运动时，在对目标场景进行成像时，在 短曝光时间内，由于成像传感器与目标景物之间有相当大的相对旋转角度，因此 1
    沈阳理工大学光信息处理课程设计 所获取的图像模糊是很严重的，这给后继的目标识别工作带来了很大的困难。这 就需要运用运动模糊图像的复原技术对退化后的图像进行恢复，从而得到清晰的 图像，为进一步处理做好准备。 综上所述，无论在日常生活还是在国防军工领域，运动造成图像模糊现象普 遍存在，这给人们生活和航空侦察等造成很多不便，所以很有必要对运动模糊图 像的恢复做深入研究。 1.2 设计内容 本文主要是关于运动模糊图像复原算法实现及应用的讨论，主要要求有： 1、创建一个仿真运动模糊 PSF 来模糊一幅图像（图像选择合理）。 2、针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原(复原的方法自定)。 3、对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价 复原算法。 通过课程设计提高我们分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处 理系统中的基本原理与方法，可以进行数字图像应用处理的开发设计。本文主要 研究了直线运动模糊恢复，对相关算法的恢复效果进行了对比分析，给出了相关 结论。阐述了直线运动模糊恢复的两种算法:逆滤波法、维纳滤波法。分别介绍 了各种算法的原理。并对各种原理分别做了仿真实验，给出了实验结果，比较了 各实验效果。 2
    沈阳理工大学光信息处理课程设计 2 图像退化与复原 在图像的获取、处理与传输过程中，每一个环节都有可能引起图像质量的下 降，这种导致图像质量下降现象，称为图像退化。造成图像退化或者说使图像模 糊的原因很多，如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动而造成的图 像模糊则称为运动模糊。所得到图像中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动 模糊图像。运动模糊图像在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多 不便。数字图像在获取的过程中，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、 摄影胶片的感光的非线性、 成像过程的相对运动、 大气 的湍流效应、环境随机噪声等原因， 图像会产生一定程度的退化。因此，必须 采取一定的方法尽可能地减少或消除图像质量的下降，恢复图像的本来面目，这 就是图像复原， 也称为图像恢复。 图像复原与图像增强有类似的地方， 都是为了改善图像。但是它们又有着 明显的不同。图像复原是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来 面目，即根据退化的原因， 分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型， 并 沿着使图 像降质的逆过程恢复图像。从图像质量评价的角度来看， 图像 复原 就是提高图像的可理解性。而图像增强的目的是提高视感 质量，图像增强的过 程基本上是一个探索的过程， 它利用人的心理状态和视觉系统去控制图像质量， 直到人们的视觉系统满意为止。 图像复原是利用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。建立图像复原的反向过程的数学模型，就是图像复 原的主 要任务。经过反向过程的数学模型的运算，要想恢复全真的景物图像比 较困难。所以， 图像复原本身往往需要有一个质量标 准， 即衡量接近全真景 物图像的程度，或者说，对原图像的估 计是否到达最佳的程度。 由于引起退化的因素众多而且性质不同，为了描述图像退化过程所建立的数 学模型往往多种多样，而恢复的质量标准也往往存在差异性，因此图像复原是一 个复杂的数学过程，图像复原的方法、技术也各不相同。 3
    沈阳理工大学光信息处理课程设计 2.1 图像退化的数学模型 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，这也与许多实际应用情况一致，如图像数字 化时的量化噪声、 随机噪声等就可以作为加性噪声，即使不是加性噪声而 是乘 性噪声，也可以用对数方式将其转化为相加形式。 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2-1表示退化过程的输入和输 出的关系，其中H(x, y)概括了退化系统的物理过程，就是所要寻找的退化数学 模型。 f (x, y) H(x, y) g (x, y) n (x, y) 图2-1 图像的退化模型 数字图像的图像恢复问题可看作是：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)，或者说是逆向地寻找原始图 像的最佳近似估计。图像退化的过程可以用数学表达式写成如下的形式： (2-1) g(x, y)=H［f(x, y)］+n(x, y) 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数，并且与图像不相关。 在图像复原处理中，尽管非线性、时变和空间变化的系统模型更具有普遍性 和准确性，更与复杂的退化环境相接近，但它给实际处理工作带来了巨大的困难， 常常找不到解或者很难用计算机来处理。因此，在图像复原处理中，往往用线性 系统和空间不变系统模型来加以近似。这种近似的优点使得线性系统中的许多理 论可直接用于解决图像复原问题，同时又不失可用性。 4
    沈阳理工大学光信息处理课程设计 2.2 匀速直线运动模糊的退化模型 在所有的运动模糊中，由匀速直线运动造成图象模糊的复原问题更具有一 般性和普遍意义。因为变速的、非直线运动在某些条件下可以被分解为分段匀速 直线运动。本节只讨论由水平匀速直线运动而产生的运动模糊。 假设图象  yxf 分别为在 x 和 y 方向上 运动的变化分量，T 表示运动的时间。记录介质的总曝光量是在快门打开后到关 , 有一个平面运动，令  tx0 和  ty0 闭这段时间的积分。则模糊后的图象为： ),( yxg T  0  txxf  0 ,)( )( tyy  0 dt （2-2） 式中 g(x,y)为模糊后的图象。以上就是由于目标与摄像机相对运动造成的 图象模糊的连续函数模型。 如果模糊图象是由景物在 x 方向上作匀速直线运动造成的，则模糊后图象 任意点的值为： g  , yx  T  0   txxf 0  ,)(  dt y （2-3） 是景物在 x 方向上的运动分量，若图象总的位移量为 a，总的时 式中  tx0 间为 T，则运动的速率为  tx0 =at/T。则上式变为： at , T  xf    T 0   ),( yxg y     dt （2-4） （2-5） 以上讨论的是连续图象，对于离散图象来说，对上式进行离散化得： ),( yxg  1 L   0 i    xf    at T , y t      其中 L 为照片上景物移动的像素个数的整数近似值。 是每个像素对模糊 产生影响的时间因子。由此可知，运动模糊图象的像素值是原图象相应像素值与 其时间的乘积的累加。 从物理现象上看，运动模糊图象实际上就是同一景物图象经过一系列的距 离延迟后再叠加，最终形成的图象。如果要由一幅清晰图象模拟出水平匀速运动 模糊图象，可按下式进行： 1),( yxg L 1 L   0 i  ),( yxf 5 （2-6）
    沈阳理工大学光信息处理课程设计 这样可以理解此运动模糊与时间无关，而只与运动模糊的距离有关，在这 种条件下，使实验得到简化。因为对一幅实际的运动模糊图象，由于摄像机不同， 很难知道其曝光时间和景物运动速度。 我们也可用卷积的方法模拟出水平方向匀速运动模糊。其过程可表示为： (2-7) ),( ),( yxhyxf ),( yxg   其中 ),( yxh  1 L     0 0 1 Lx  其它 (2-8) h(x,y)称为模糊算子或点扩散函数，“*”表示卷积， ),( yxf 表示原始(清 晰)图象， yxg ,( ) 表示观察到的退化图象。 和一个加性噪声项 如果考虑噪声的影响，运动模糊图象的退化模型可以描述为一个退化函数 ),( yxg 。 (2-9) ),( yxf ),( ),( yxhyxf  产生一幅退化图象 ),( yxn ),( yxn ),( yxg ，处理一幅输入图象   由于空间域的卷积等同于频率域的乘积，所以式(2-9)的频率域描述为： ),( vuNvuFvuHvuG ),( ),( ),(   (2-10) 式(2-9)中的大写字母项是式(2-10)中相应项的傅里叶变换。 2.3 点扩散函数 PSF 不同的点扩散函数（PSF）会产生不同的模糊图象。明确的知道退化函数 是很有用的，有关它的知识越精确，则复原结果就越好。首先讨论几个典型的点 扩散函数。 运动模糊的点扩散函数：假设图象是通过一个具有机械快门的摄像机获得 的。摄像机和拍摄物体在快门打开期间 T 的相对运动引起物体在图象中的平滑。 假设 V 是沿 x 轴方向的衡常速度，时间 T 内 PSF 的傅里叶变换 H(u,v)由下式给 H(u, v)   ) sin( vtu Vu  (2-11) 离焦模糊的点扩散函数：由于焦距不当导致的图象模糊可以用如下函数表 出： 示： 6
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