基本原理:假定图像经过线性操作而退化,先通过傅立叶变换将退化后且带有噪声的图像g(x)变换成G(u,v),在频率域中经过复原(G(u,v)/H(u,v))操作后为F(u,v),再通过傅立叶逆变换将F(u,v)变换成f(x,y)。 主要难点:若噪声为零,则采用逆滤波恢复法能完全再现原图像。若噪声存在,而且H(u,v)很小或为零时...
逆滤波法复原图像的基本原理是在频域通过除以退化函数来抵消模糊效应,步骤为:1. 对退化图像进行傅里叶变换得到G;2. 估计模糊函数H的傅里叶变换;3. 计算F_hat = G/H;4. 对F_hat进行逆傅里叶变换得到复原图像。 逆滤波法基于线性移不变系统模型。假设退化过程为g = h*f + n,转换到频域即G = H·F ...
时,逆滤波复原存在一定的难度,而且逆滤波复原对信噪比的要求比较高。 维纳滤波 维纳滤波是另外一种比较常见的图像复原方法,计算复杂度相对较小并且考虑了噪声的影响。通常情况下,假设图像和噪声是相互独立的且至少存在一个均值为零,恢复图像和模糊图像两者的灰度级呈线性关系时,维纳滤波可表示为 其中, 为噪声功率谱, ...
逆滤波复原过程:对退化的图像进行二位傅里叶变换;计算系统点扩散函数的二位傅里叶变换;引入 H(fx,fy)计算并且对结果进行逆傅里叶变换。 维纳滤波:在一定的约束条件下,其输出与一给定函数(通常称为期望输出)的差的平方达到最小,通过数学运算最终可变为一个托布利兹方程的求解问题。维纳滤波器又被称为最小二乘滤...
逆滤波复原的基本原理可以描述为:我们需要对原始信号进行滤波处理,即使用一种特定的滤波器来滤除不必要的噪声。然后,我们需要对经过滤波处理的信号进行卷积运算,与逆滤波器进行卷积,以得到原始信号。 逆滤波的大致思路是首先对原始信号进行傅里叶变换,得到频域信息,再通过滤波器进行滤波,滤去干扰信号,得到滤波后的信号...
解决方法:采用维纳滤波、约束最小二乘法等改进方法。 逆滤波法在频域恢复图像时,直接使用G(u,v)/H(u,v)会导致当退化函数H(u,v)为零或接近零时分母过小,放大噪声。噪声存在时,高频部分(H较小)的噪声被显著增强。维纳滤波引入了噪声功率谱和原图像功率谱的比值,最小化均方误差;约束最小二乘法通过附加正则...
三、逆滤波处理 总结 前一章节主要讲解了针对只有噪声的图像复原处理,复原过程主要是消噪,而在实际应用场景中,图像本身会受各种因素的影响出现退化、质量降低的效果。针对这一类图像复原,我们通常的手法是尽可能的获取图像退化过程,估计退化函数,然后进行退化函数的逆向操作,从而实现图像复原。
1、逆滤波复原 如果退化图像为 ,原始图像为 ,在不考虑噪声的情况下,其退化模型可用下式表示 (12-25) 由傅立叶变换的卷积定理可知有下式成立 (12-26) 式中, 、、 分别是退化图像 、点扩散函数 、原始图像 的傅立叶变换。所以 (12-27) 由此可见,如果已知退化图像的傅立叶变换和系统冲激响应函数(“滤被...
图像逆滤波复原 图像复原的方法很多,常用的比较经典的是反向滤波法和约束还原法。博主在做反向滤波实验的过程中,发现图像复原的关键是退化模型的建立,可以夸张地说:要有好的复原效果就得根据各个图像的退化特点建立相关的退化模型,并在退化模型的基础上做相关的滤波或者说对待处理的像素做相应的处理,从而尽可能地复原...
逆滤波复原matlab -回复 逆滤波复原是一种信号处理方法，用于恢复被模糊处理的图像或信号。在计算机视觉和图像处理中，图像模糊可能是由于摄像头或其他传感器的运动模糊，或者是由于图像传输过程中的噪声引起的。通过逆滤波复原，我们可以尝试从模糊的图像中恢复原始清晰的图像。在本文中，我将一步一步解释逆滤波复原的...