matlab实现大气湍流退化模型算法,matlab与图像处理
關于MATLAB在數字圖像復原技術中應用的文獻綜述
摘要:圖像復原技術在圖像處理領域中具有非常重要的地位,該技術能夠最大程度地恢復圖像的本來面貌圖像復原技術的重點在于找出導致圖像失真的原因,并針對該原因對失真圖像進行反處理,以此來獲取清晰的圖像。文本對四個圖像復原算法(維納濾波算法;約束最小二乘(正則)濾波算法;迭代非線性復原算法;盲解卷積算法)的圖像復原原理進行了說明,同時對上述算法進行了仿真實現,并分析了實驗的結果。通過仿真出來的結果,我們可以很清楚的看出維納濾波算法所得到的復原圖像比較清晰,但盲解卷積算法在同一情況下得到的復原圖像就不太理想。然而,在不知道失真信息的情況下應用盲解算法恢復圖像就會得到比較好的效果。本文在對相關圖像復原技術文獻資料搜集及整理基礎上進行梳理及歸納。
關鍵詞:數字圖像處理;圖像復原;MATLAB
隨著計算機技術的迅猛發展,人們對數字圖像的依賴日益增強。但是由于設備或環境等因素的影響,我們有時候無法得到令人滿意的清晰圖像。這時就需要圖像復原技術對降晰的圖像進行處理。具體來說,就是找出導致圖像降晰的機制,并針對該機制對圖像進行反處理,最終獲得清晰的圖像。[1]
數字圖像在獲取的過程中,由于光學系統的像差、光學成像衍射、成像系統的非線性畸變、攝影膠片的感光的非線性、成像過程的相對運動、大氣的湍流效應、環境隨機噪聲等原因,圖像會產生一定程度的退化.因此,必須采取一定的方法盡可能地減少或消除圖像質量的下降,恢復圖像的本來面目,這就是圖像復原,也稱為圖像恢復。
圖像復原是試圖利用退化過程的先驗知識使已退化的圖像恢復本來面目,即根據退化的原因,分析引起退化的環境因素,建立相應的數學模型,并沿著使圖像降質的逆過程恢復圖像。[2]
文獻的梳理與歸納:
(一)數字圖像處理的復原[3]
下面介紹一些圖像復原的背景,包括進行圖像復原的原因和圖像復原模型兩個方面的內容。
1、影響圖像質量的原因
影響圖像質量的因素主要有下面一些:
1、圖像捕獲過程中鏡頭發生了移動,或者暴光時間過長;
2、場景位于焦距以外、使用了廣角鏡、大氣干擾或短時間的暴光導致捕獲到
的光子減少;
3、供焦顯微鏡中出現散光變形。
2、圖像復原模型
一幅質量改進或退化的圖像可以近似地用方程g=Hf+n表示,其中g為圖像,H為變形算子,又稱為點擴散函數(PSF),f為原始的真實圖像,n為附加噪聲,它在圖像捕獲過程中產生并且是圖像質量變壞。
總結
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