数字图像图像恢复

1、数字图像处理,-图像变换,知识要点,信息论中的有关概念 信息，信息量，信息熵，冗余度 编码方法 统计编码 预测编码 变换编码 混合编码 静态图像压缩标准 JPEG、JBIG、JPEG2000等,5.1 概述,数据压缩 以较少的数据量表示信源以原始形式所代表的信息 目的在于节省存储空间、传输时间、信号频带或发送能量等。,数据压缩系统组成图,熵（Entropy）,代表信源所含的平均信息量。 若信源编码的熵大于信源的实际熵，则信源中的数据一定存在冗余度。 冗余数据的去除不会减少信息量。 信息量与数据量的关系可由下式表示I D du （5.1）,5.1.2 图像编码压。

2、注视图中心4个黑点20秒(不要看整个图片只 看中间的4个点!) ，然后看白色墙壁， 同时快速眨几下眼睛。,1.亮度对比和色度对比,外界刺激的视亮度强烈依赖于背景的亮度，即使亮度相等的刺激在不同的背景亮度下也不能感觉到相同的亮度,两块灰色的正方形看起来亮度一样，还是不一样？ 这个幻觉的表明两个方块小小的边界使得两个亮度完全一致的灰色方块看起来有些不同,克莱克奥布莱恩-康斯威特方块,2.2.5 对比的视觉现象和知觉恒定性,阴影区域内的浅色方格和阴影区 域外的黑色方格亮度完全一样,黑线条交叉处的白点是不是显得比白色方格更白更亮些。

3、第三讲 数字图像增强,本讲内容：,3.1 图像增强的原因与目的 3.2 图像对比度增强 3.3 平滑与去噪（柔化） 3.4 锐化 3.5 Photoshop增强处理实例演示,3.1图像增强原因与目的,图像增强是为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。,问题1： 灰度分布不合理,没有充分利用灰度动态范围,典型场合: 曝光不足、曝光过度、对比过于强烈,问题2：噪声干扰,原因：强噪声成像通道,问题3：图像模糊,影响图像细节分辨,原因：成像通道分辨率不足、景物移动等,解决。

4、,数字图像处理/Digital Image Processing,基于几何失真的图像复原技术及Wiener滤波器的应用,BY73 2014/5,目录/contents,1 典型的几何失真,2 几何失真校正原理,3 Matlab实现几何失真校正,4 维纳滤波及应用,典型的几何失真,什么是几何失真？ 典型的几何失真 系统几何失真 非系统几何失真,什么是几何失真？,图像获取,成像系。

5、数字图像处理,图像分割,浙江大学计算机学院 王 强,图像分割概论,图像分割的目的是理解图像的内容，提取出我们感兴趣的对象。图像分割按照具体应用的要求和具体图像的内容将图像分割成一块块区域。图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段。通常图像分割采用聚类方法，假设图像中组成我们所感兴趣对象的像素具有一些相似的特征，如相同的灰度值、相同的颜色等。,传统的图像分割技术：基于像素灰度值的分割技术 基于区域的分割技术 基于边界的分割技术,图像的描述，包括边界和区域的描述对图像区域的操作数学形态学,灰度阈值分割法,灰度阈。

6、视觉信息处理,图像滤波,图像滤波,图像处理中所用到的图像往往含有噪声，需要用图像滤波的方法去除噪声。,噪声图像,滤除噪声图像,内容框架,像素基础知识介绍 算术和逻辑运算 直方图 直方图均衡算法，用于图像锐化。 图像增强基本方法 空间域 平滑 锐化 频率域 平滑的频率域滤波器 锐化的频率域滤波器 相关代码实现 兴趣实例,像素基础知识介绍,像素的邻域 像素间的邻接，连接和连通 像素间的距离,像素的邻域,垂直4邻域,对角4邻域,8邻域,邻接和连接,邻接 两个像素点在空间上是否接触。 连接 两个像素点不但要在空间上接触，而且灰度值要满足。

7、1基于 matlab 的数字图像图像压缩与编码（含 matlab源程序）1目 录摘要 .IAbstract II1.傅里叶变化及反变化 .11.1 原理及计算公式 .11.2 傅里叶变换与反变换程序 .21.3傅里叶变换及反变换结果 32.小波变换 .42.1原理及公式 42.1.1原理简介 42.1.2DWT对目标图片的处理及相关函数介绍 .42.2小波变换程序 52.3 小波变换结果 .63.小波包变换 .73.1 原理及公式 .73.2 小波包变换程序 .73.3 小波包变换结果 .84.余弦离散变换 104.1原理及公式 .104.2余弦离散变换程序 .104.3余弦离散变化结果 .115 离散沃尔什、二维哈达玛变换 1225.1 原理及公式。

8、数字图像处理 Digital Image Processing,安徽建筑工业学院,数字图像处理,第2章 数字图像基础,本章主要介绍图像信号的数字化以及数字图像的表示方式。,安徽建筑工业学院,第2章 数字图像基础,2.1 图像信号的数字化,2.2 数字图像表示,安徽建筑工业学院,上节知识回顾,一、什么是图像？,二、图像质量含义,三、主客观评价方法,“图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识，是人的感觉。“图像”是两者的结合。,图像逼真度：被评价图像与原标准图像的偏离程度 。 图像可懂度：指图像。

9、第二章 数字图像基础 (modify) 电气信息学院 自动化系 余勤,本章内容,2.1 视觉感知要素2.2 光和电磁波谱2.3 图像感知和获取2.4 图像取样和量化2.5 象素间的一些基本关系2.6 线性和非线性操作,本章要求,了解图像数字化过程及分辨率变化对图像的影响； 了解数字图像的表示形式和特点 掌握像素间的关系：相邻、领域、邻接性、连通性、距离的度量 掌握图像的代数运算以及应用,2.1.1 人眼的构造（自学） 2.1.2 眼睛中图像的形成（自学）2.1.3亮度适应和鉴别 人眼对不同亮度的适应和鉴别能力 亮 暗 适应慢 暗 亮 适应快,2.1 视觉感知要素,（1）。

10、7.3.2 LZW编码,背景：是Lemple、Ziv最早提出，然后由Welch充实的有专利保护的LZW算法。2. 基本思想：去除像素间冗余。,在压缩过程中动态地形成一个字串表(字典)。(2) (a) 每当压缩扫描图像发现一个字典中没有的字符序列，就把该字符序列存到字典中。(b) 并用字典的地址（编码）作为这个字符序列的代码，替换原图像中的字符序列。(c) 下次再碰到相同的字符序列，就用字典的地址代替字符序列。,7.3.2 LZW编码,3 LZW编码例子：,7.3.2 LZW编码,压缩的结果，除了压缩图像外，不需要传输压缩过程中形成的字典，而在解压缩时,临时恢复这个字典。,。

11、图像恢复 (Image Restoration),本节课我们将学习图像复原技术 图像退化 图像退化与数学模型 图像复原技术 噪声模型 空域滤波复原 频域滤波复原,图像恢复: Image Restoration也称图像复原，图像处理中的一大类技术 图像恢复vs.图像增强相同之处：改进输入图像的视觉质量 不同之处：图像增强借助人的视觉系统特性，以取得较好的视觉结果（不考虑退化原因） 图像恢复根据相应的退化模型和知识重建或恢复原始的图像（考虑退化原因）,图像退化,图像退化：图像在形成、记录、处理和传输过程中，由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法的不。

12、图像分割,课程内容,计算机图像处理的两个目的： 产生更适合人观察和识别的图像 有计算机自动识别和理解图像 图像分割（Image Segmentation）： 图像分割 阈值选择与阈值化处理 边界提取和轮廓跟踪 Hough变换 区域生长,图像分割,图像分割的目标是重点根据图像中的物体将图像的像素分类，并提取感兴趣目标 图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤,图像,图像分割举例,图像分割举例,图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程 把焦点放在增强感兴趣对象 汽车牌照 排除不相干图像成分：非矩形区域,形式化的定义,形式化定义 令集合R代。

13、3 图像变换,3.1 概述,输入函数f(x,y)妇表示原始图像，输出函数g(x,y)表示经处理后的图像，线性系统可看作是一种映射，它反映了各种线性的图像处理方法。,1）图像处理的线性描述,系统的输入和输出关系表示为,一般地讲，图像处理的二维系统为非因果系统，因空间变量(x,y)相对于某参考轴可为负值。,2）图像变换的好处,一般数字图像处理的计算方法本质上都为线性，处理后的输出图像阵列为输入图像阵列的各个元素的加权线性组合，这种空间线性处理要比非线性处理简单 但若图像阵列很大，如果没有有效的算法，计算上很麻烦且费时，往往采用各种。

14、第五章 图像复原, 概述 图像退化/复原过程的模型 噪声模型 空间域滤波复原（唯一退化是噪声） 频率域滤波复原（削减周期噪声） 逆滤波 维纳滤波 几何变换,退化成像过程中的”退化”，是指由于成像系统各种因素的影响，使得图像质量降低。2. 引起图像退化的原因 成像系统的散焦 成像设备与物体的相对运动 成像器材的固有缺陷 外部干扰等,5.1 概述,图像复原： 利用图像本身的有关知识去除或减轻图像品质下降（退化）的处理方法。 质量降级： 点质量降级 空间质量降级,5.1 概述,5.1 概述,图像复原目的 去除或减轻获取数字图像过程中发生的退。

15、图像分割,课程内容,计算机图像处理的两个目的： 产生更适合人观察和识别的图像 有计算机自动识别和理解图像 图像分割（Image Segmentation）： 图像分割 阈值选择与阈值化处理 边界提取和轮廓跟踪 Hough变换 区域生长,图像分割,图像分割的目标是重点根据图像中的物体将图像的像素分类，并提取感兴趣目标 图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤,图像,图像分割举例,图像分割举例,图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程 把焦点放在增强感兴趣对象 汽车牌照 排除不相干图像成分：非矩形区域,形式化的定义,形式化定义 令集合R代。

16、第四章 图像增强,4.1 图像增强引言 4.2 点运算增强 4.3 直方图增强 4.4 空域滤波器 4.5 频域滤波器 4.6 彩色图像增强,4.1 图像增强引言,1. 图像增强 图像增强技术的主要目标是，通过对图像的处理，使图像比处理前更适合一个特定的应用。 可能的应用：显示、打印、印刷、识别、分析等。,4.1 图像增强引言,可能的处理：去除噪声、边缘增强、提高对比度、增加亮度、改善颜色效果、改善细微层次等通常与改善视觉效果相一致。 可能的处理策略：空域策略,频域策略。,4.1 图像增强引言,空 域 处 理,输入 f(x,y),输出 g(x,y),其中g(x,y)是增强处理。

17、数字图像处理,第三章 灰度直方图,CH3 灰度直方图,一、什么是直方图 二、直方图的计算和性质 三、直方图的用途 四、直方图与图像的关系 五、小结 习题,1 灰度直方图,1）定义 灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率。图像及其灰度直方图的例（512像素*512像素）,1 灰度直方图,1 灰度直方图,1 灰度直方图,1 灰度直方图,1 灰度直方图,1 灰度直方图,2）定义 对于连续图像，平滑地从中心的高灰度级变化到边缘的低灰度级。其直方。

18、第七章 图像压缩,7.1 概述7.2 基础知识7.3 无误差压缩7.4 有损压缩7.5 静态图像的一些主要数据文件压缩方式7.6 图像压缩标准,图像数据压缩的目的使表示一幅图像的数据位数最小。 为什么需要图像压缩 图像的数据量通常很大，对存储、处理和传输带来许多问题（如视频） 不断扩大的图像应用 Internet上的大量图像 数字图书馆 遥感图像、医学图像 视频，如视频会议、数字电视、IPTV、视频监控,7.1 概述, 图像压缩的理论基础 信息论 图像处理的概念和技术 压缩方法 熵编码（统计编码）方法 预测编码方法（对应空域方法） 变换编码方法（对应频。

19、实验六 模糊图像恢复 一 实验目的 本实验是一个综合性实验 要求学生巩固学习多个知识点和内容 主要有 1 理解掌握运动图像的退化模型 2 掌握维纳滤波法的原理和实现方法 3 在不同的噪声和点扩散函数参数下进行恢复 并比较结果 4 通过分析和实验得出相应的结论 二 实验准备 1 运动模糊退化模型 运动模糊是图像退化的一种 可以用数学表达式刻画出来 对线性移 空 不变系统 退化模型可表示为 g x y。

20、第五章 图像复原,5.1 概述与分类 5.2 图像退化模型5.2.1 退化模型5.2.2 图像复原中的病态性质5.2.3 无约束复原和有约束复原 5.3 无约束复原5.3.1 逆滤波复原5.3.2 消除匀速直线运动模糊,大连理工大学信息技术研究所,5.4 有约束复原5.4.1 维纳滤波复原5.4.2 有约束最小平方复原 5.5 交互式复原 5.6 几何失真校正5.6.1 空间变换5.6.2 灰度插值,大连理工大学信息技术研究所,5.1 概述与分类,退化的形式多种多样。如传感器噪声、摄像机未聚焦、物体与摄像设备之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的相差、成像光源或射线的散射等。,图像在形。