图像复原技术研究背景及现状.docx
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1、图像复原技术研究背景及现状1 研究背景数字图像处理(Digital Image Processing) 又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。 第一台可以执行有意义的图像处理任务的大型计算机出现在20 世纪 60 年代早期, 人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。 图像处理中, 输入的是质量低的图像, 输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、图像复原、图像编码、图像压缩等。图像复原是一种改善图
2、像质量的处理技术, 是图像处理研究领域中的热点问题, 在科学研究和工程领域中被广泛应用。 在获取图像过程中, 由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的非线性畸变、记录介质的非线性、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的影响, 会使观测图像和真实图像之间不可避免地存在偏差和失真。 这种图像质量下降的情况在很多实际应用中都会遇到,如宇航卫星、航空测绘、遥感、天文学中所得的图片,由于大气湍流、光学系统的像差及摄像机与物体之间的相对运动会使图像降质;X 射线成像系统由于 X 射线散布会使医学上所得的射线照片分辨率和对比度下降; 电子透镜的球面像差往往会降低电子显微照片的质量
3、等等。 因此, 为了消除或减轻这种退化造成的影响,尽可能使图像恢复本来面貌,就需要使用图像复原技术川。图像复原试图利用退化图像的某种先验知识来重建或复原被退化的图像, 因此图像复原可以看成是图像退化的逆过程, 是将图像退化的过程加以估计, 建立退化的数学模型后, 补偿退化过程造成的失真, 以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值, 从而改善图像质量。 典型的图像复原方法往往是在假设系统的点扩散函数(PSF) 为己知,并且常需假设噪声分布也是己知的情况下进行推导求解的,采用各种反卷积处理方法,如逆滤波等,对图像进行复原。然而随着研究的进一步深入,在对实际的图像进行处理时,许多先验知识
4、( 包括图像的及成像系统的先验知识) 往往并不具备,于是就需要在系统点扩散函数未知的情况下, 从退化图像自身抽取出退化信息, 仅仅根据退化图像数据来复原真实图像,这就是盲目图像复原(Blind Image Restoration) 所要解决的问题。由于缺乏足够的信息来唯一确定真实图像的估计值, 盲目图像复原方法需要利用有关图像信号、点扩散函数和高斯噪声的己知息和先验知识,结合一些附加条件,对6噪声模糊图像的盲复原及振铃的消除问题的解形成约束条件, 而盲目图像复原就是在满足这些约束条件的前提下,求取真实图像在某种准则下的最佳估计值。经过最近 40 年的研究,盲目图像复原技术的应用范围已经扩展到了
5、众多的科学和技术领域,例如空间探索、天文观测、物质研究、遥感遥测、军事科学、医学影像、交通监控、刑事侦察等等。在天文成像领域中, 地面上的成像系统由于受到射线及大气的影响, 会造成图像的退化。 在太空中的成像系统, 由于宇宙飞船的速度远远快于相机快门的速度,也会造成运动模糊。此外,噪声的影响也不可忽略。因此,必须对所得到的图像进行处理刁会尽可能恢复其本来面目,提取更多的有用信息。在医学领域,图像复原技术广泛应用于X 光, CT 等成像系统,用来抑制各种医学成像系统或图像获取系统的噪声,改善医学图像的分辨率。在军事公安领域, 如巡航导弹地形识别, 测试雷达的地形侦察, 指纹自动识别,手迹、人像、
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