圖像退化

圖像退化(image deterioration)

圖像在形成、記錄、處理和傳輸過程中，由于成像系統、記錄裝置、傳輸媒體和處理方法的不完善，導緻圖像品質的下降，這種現象叫做圖像退化。

• 數學模型

  如下圖，一個原始圖像f(x,y)經過退化算子或退化系統h(x,y)作用，再和噪聲n(x,y)進行疊加，形成退化後圖像g(x,y)。

  

假設退化系統是線性和空間不變的，則連續函數的空間退化模型可表示為

g(x,y)=f(x,y)∗h(x,y)+n(x,y)=∫+∞−∞∫+∞−∞f(α,β)h(x−α,y−β)dαdβ+n(x,y)

即清晰圖像和點擴散函數的卷積加上噪聲，頻率域為

G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v)

二維離散退化模型

ge(k,l)=∑i=0M−1∑j=0N−1fe(i,j)he(k−i,l−j)+ne(k,l)

• 常見圖像退化模型：
  1. 線性移動降質
  2. 散焦降質
  3. 高斯降質
  4. 離焦模糊
  5. 大氣擾動
• example:

• code

clear all
load ('lena512.mat');
pic=uint8(lena512);

subplot()
imshow(pic)
title('original image')

H=fspecial('motion',,); %運動卷積的偏移矩陣
MotionBlur=imfilter(pic,H); %卷積
subplot();
imshow(MotionBlur);
title('MotionBlur')

H1=fspecial('disk',); %圓盤狀偏移矩陣
disk=imfilter(pic,H1); %卷積
subplot();
imshow(disk);
title('disk')

H2=fspecial('unsharp'); %鈍化模糊的偏移矩陣
unsharp=imfilter(pic,H2); %卷積
subplot();
imshow(unsharp);
title('unsharp')
           

圖像恢複(image restoration)

圖像恢複（是變質的圖像、G（x，y））技術是将圖像退化的過程模型化，并據此采取相反的過程以得到原始的圖像（保證噪聲最小），圖像恢複要根據一定的圖像退化模型來進行。

方法分類：估計方法：對圖像缺乏先驗知識。檢驗方法：對原始圖像有足夠先驗知識。

算法分類：線性：圖像逆濾波實作反卷積。非線性：疊代。

常用方法：逆濾波複原，維納濾波複原，限制最小二乘濾波複原，Lucy-Richardson濾波複原，盲目卷積複原。