用逆滤波和维纳滤波进行图像复原

用逆滤波和维纳滤波进行图像复兴在图像的获取、传输以及记录生存历程中，由于种种因素，如成像设备与目标物体的相对运动，大气的湍流效应，光学系统的相差，成像系统的非线性畸变，情况的随机噪声等原因都市使图像产

用逆滤波和维纳滤波进行图像复兴 在图像的获取、传输以及记录生存历程中，由于种种因素，如成像设备与目 标物体的相对运动，大气的湍流效应，光学系统的相差，成像系统的非线性畸变， 情况的随机噪声等原因都市使图像产生一定水平的退化，图像退化的典范体现是 图像出现模糊、失真，出现附加噪声等。由于图像的退化，使得最终获取的图像 不再是原始图像，图像效果明显变差。为此，要较好地显示原始图像，必须对退 化后的图像进行处理惩罚，规复出真实的原始图像，这一历程就称为图像复兴。 图像复兴技能是图像处理惩罚领域一类非常重要的处理惩罚技能，主要目的 就是消除或减轻在图像获取及传输历程中造成的图像质量下降即退化现象，规复 图像的原来面目。 图像复兴的历程是首先利用退化现象的某种先验知识，创建退化现象的数学模型， 然后再凭据退化模型进行反向的推演运算，以恢复兴来的景物图像。 一、 实验目的 1 了解图像复兴模型 2 了解逆滤波复兴和维纳滤波复兴 3Matlab 掌握维纳滤波复兴、逆滤波的实现 二、实验原理 1、逆滤波复兴 如果退化图像为，原始图像为，在不考虑噪声的情况下，其 退化模型可用下式体现 (12-25) 由傅立叶变更的卷积定理可知有下式创建 (12-26) 式中，、、分别是退化图像、点扩散函数 、原始图像的傅立叶变更。所以 (12-27) (“” 由此可见，如果已知退化图像的傅立叶变更和系统冲激响应函数滤被通 ) 报函数，则可以求得原图像的傅立叶变更，经傅立叶反变更就可以求得原始图 像，其中除以起到了反向滤波的作用。这就是逆滤波复兴