基于滤波的数字图像复原技术研究

论文总字数：16731字

摘 要

图像是我们人类获取信息最直观最具体的一种方式。在图像数字化后在对其进行各种加工处理的过程就是数字图像处理，将图像数字化的过程中最重要的两个步骤就是取样和量化。

数字图像处理又可分为很多领域，而其中一个重要领域就是图像复原。图像会有噪声污染是有很多原因的，包括在传输过程中收到的噪声污染或者时传输设备本身存在不完整性也会造成图象被污染的情况。通常我们看到图像上有一些孤立的像素点或者像素块，这些就是表现在图像上的噪声。一般来说，噪声信号会大大的影响图片的质量，对接下来的图像处理工作也会带来极大的困难，而且噪声往往都是和我们需要从图像中获取的信息是不相关的，它们的存在只会影响我们对所需要信息的观测。所以图像复原的任务就是把这些噪声给去除，但是又不能改变其原有的图像信息。数字图像复原有很多种方法，而滤波是其中一种重要的方法。

本论文主要介绍了图像复原的基本概念、不同的图像存储格式、基于滤波的数字图像复原的基础理论和基础原理和基于滤波的数字图像复原算法，通过Matlab软件对图像进行各种滤波复原并进行比较。

关键词：数字图像复原；滤波复原；数字图像处理；Matlab软件；图像存储格式

Research on Digital Image Restoration Technology Based on Filtering

Abstract

Image is the most intuitive and concrete way for us to get information. Digital image processing is the process of various processing after image digitization. Sampling and quantization are the two most important steps in the process of converting image signals into digital signals.

Digital image processing can be divided into many fields, and one of the important fields is image restoration.There are many reasons for image noise pollution, including noise pollution received in the transmission process or the imperfection of the transmission equipment itself can also cause image pollution.Usually we see some isolated pixels or pixel blocks on the image, and these are the noises represented on the image.Generally speaking, noise signals will greatly affect the quality of images, and it will bring great difficulties to the following image processing work. Moreover, noise is usually irrelevant to the information we need to get from images, and their existence will only affect our observation of the information we need. So the task of image restoration is to remove these noises, but it can not change the original image information. There are many methods for digital image restoration, and filtering is one of them.

This paper mainly introduces the basic concept of image restoration, different image storage formats, basic theory and principle of digital image restoration based on filtering and digital image restoration algorithm based on filtering. Various image filtering and restoration are performed and compared through Matlab software.

Keywords:Digital Image Restoration,Filter Restoration,Digital Image Processing,Matlab Software; Image Storage Format

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究现状 1

1.3选题依据及构想 1

1.4 本文组织架构 2

第二章 数字图像复原的基本概念 3

2.1 数字图像处理概述 3

2.2 图像储存格式 4

2.2.1 图像存储器 4

2.2.2 图像文件格式 4

2.3 图像复原概述 5

第三章 基于滤波的数字图像复原的基础理论和基本原理 6

3.1 图像退化与数学模型 6

3.2 逆滤波复原及其实现方法 6

3.2.1 逆滤波复原原理 6

3.2.2 逆滤波复原方法 7

3.3 维纳滤波复原及其实现方法 7

3.3.1 维纳滤波复原原理 7

3.3.2 维纳滤波复原方法 8

第四章 基于Matlab实现逆滤波和维纳滤波 9

4.1 认识MATLAB系统 9

4.1.1 MATLAB应用特点 9

4.2 基于MATLAB实现逆滤波复原图像 9

4.2.1 逆滤波复原运动模糊图像 9

4.2.2 逆滤波复原运动模糊加高斯噪声图像 10

4.2.3 实验结论 10

4.3 基于MATLAB实现维纳滤波复原 11

4.3.1 维纳滤波复原运动模糊图像 11

4.3.2 维纳滤波复原运动模糊加高斯噪声图像 11

4.3.3 实验结论 11

4.4 MATLAB GUI 12

4.4.1 GUI简介 12

4.4.2 GUIDE基本操作 12

第五章 逆滤波和维纳滤波的分析对比 14

5.1 运动模糊参数调整 14

5.1.1 模糊长度变化，模糊角度不变 14

5.1.2 模糊长度不变，模糊角度变化 15

5.1.3 模糊长度和模糊角度均变化 16

5.1.4 总结 17

5.2 加噪声后程序敏感度测试 17

5.2.1 VAR改变后的测试 17

5.2.2 总结 19

第六章 总结与展望 20

致 谢 21

参考文献 22

附录 23

第一章 绪论

1. 研究背景

图像是人类获取视觉信息的主要途径，调查研究表明，人类所获取的外界信息绝大部分来自视觉系统所接受的图像信息。^[1]信息是我们当今社会最重要的资源，主要是因为我们的计算机信息技术的迅猛发展，不管是工作、学习还是生活上，我们都离不开，而其中图像信息是我们接触最多，也是最直观的信息。不管是在学习、生活还是在工作中各个方面我们都会需要高质量的图像，但是在我们处理图像的时候总会不经意间给图像造成降至，或许是污染了噪声，相对运动造成了模糊等等。因此，为了抑制噪声，改善图像质量，复原图像具有非常重要的意义。^[2]实际上图像复原这一领域已经取得了不小的成果，而这主要的功劳还是我们现在科学计算机技术的发展。

1. 研究现状

图像处理中重要的一部分就是图像复原，全球各地的学者们针对该问题开展了诸多关键性技术的研究。图像复原技术在各个领域都有所涉及，不管是科学研究还是日常生活中都有所应用，例如天文观测、空间探索、交通监控等等。

图像处理又分为很多种类，图像复原是其中的一大类技术。通常我们把图像复原和图像增强会联系在一起，因为它们都是以提高图像质量为目的，但是从本质上分析，它们又略有差别，图像增强主要是加强图像质量，进而取得看起起来效果较好的的视觉效果；而图像恢复则是根据图像品质下降或失真的情况，然后建立出退化的模型，根据退化模型来恢复图像。所以，我们想要很好的复原退化图像就必须知道图像的退化模型，简单来说图像复原就是将反向图像退化的过程。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：16731字