修正后的阿尔法均值滤波器Alpha
数字图像处理Digital Image Processing 第6章 图像复原(Image Restoration) 第6章 图像复原(Image Restoration) 6.1 Fundamentals of Image Restoration and Degradation Model 6.1 Fundamentals of Image Restoration and Degradation Model Reasons for Image Degradation: 成象系统的像差、畸变、带宽有限等造成图像失真； 由于成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真； 运动模糊，成像传感器与被拍摄景物之间的相对运动，引起所成图像的运动模糊； 灰度失真，光学系统或成像传感器本身特性不均匀，造成同样亮度景物成像灰度不同； 辐射失真，由于场景能量传输通道中的介质特性如大气湍流效应、大气成分变化引起图像失真； 图像在成像、数字化、采集和处理过程中引入的噪声等。 A Model of the Image Degradation 场景辐射能量在物平面上分布用f(x,y)描述，在通过成像系统H时，在像平面所得图像为H[f(x,y)]，如果再有加性噪声n(x,y)，则实际所得退化图像g(x,y)可用下列模型表示： 把物平面分布函数分解成函数加权积分的形式，即 A Model of the Image Degradation A Model of the Image Degradation 对于空间位移不变系统，退化模型可描述为： A Model of the Image Degradation 6.1 Fundamentals of Image Restoration and Degradation Model Definition：图像恢复(Image Restoration)是根据退化原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提取所需要的信息，沿着使图像降质的逆过程恢复图像本来面貌。 实际的恢复过程是设计一个滤波器，使其能从降质图像g(x, y)中计算得到真实图像的估值 ，使其根据预先规定的误差准则，最大程度地接近真实图像f(x, y) 6.1 Fundamentals of Image Restoration and Degradation Model 图像恢复技术的分类： (1)在给定退化模型条件下，分为无约束和有约束两大类; (2)根据是否需要外界干预，分为自动和交互两大类; (3)根据处理所在域，分为频域和空域两大类。 6.2 Noise Models 6.2 Noise Models 6.2 Noise Models 6.2 Noise Models 6.2 Noise Models 6.2 Noise Models-Examples 6.3 Restoration with Spatial Filtering Definition： 空间域滤波恢复--在已知噪声模型的基础上，对噪声的空域滤波。 6.3.1 均值滤波(Mean Filters) 采用均值滤波模板对图像噪声进行滤除。 令 表示中心在(x, y)点，尺寸为 的矩形像窗口的坐标组 6.3.1 均值滤波(Mean Filters) 6.3.1 均值滤波(Mean Filters) 6.3.1 均值滤波(Mean Filters) 6.3.1 均值滤波(Mean Filters) 6.3.1 Mean Filters-Examples 6.3.1 Mean Filters-Examples 6.3.1 Mean Filters-Examples 6.3.1 Mean Filters-Examples 6.3.2 顺序统计滤波(Order-Statistics Filters) 6.3.2 顺序统计滤波(Order-Statistics Filters) 6.3.2 顺序统计滤波(Order-Statistics Filters) Median Filter-Example Median Filter-Example Median Filter-Example 最大/最小滤波(Maximum/Minimum Filters) 2、最大/最小滤波 1)最大值滤波器为： 2)最小值滤波器为： (Maximum/Minimum Filters Example) 6.4 频率域滤波恢复(Restoration with Frequency Domain Filtering) 第5章讨论了低通和高通频域滤波器，把它们作为图像增强的基本工具。 本章将讨论
