描述图像退化基本模型,画出框图写出表达式
时间: 2024-10-03 10:01:08 浏览: 13
图像退化是一个广泛研究的问题,在信号处理和计算机视觉领域,它通常指的是图像从原始清晰状态经过一系列物理过程如噪声、模糊、失真等变得不理想的情况。基本的图像退化模型可以分为几种:
1. **噪声**:这是最常见的图像退化形式,包括加性白噪声(AWGN)、椒盐噪声等。表达式通常表示为 \( I_n = I + N \),其中 \( I \) 是原图像,\( I_n \) 是含噪图像,\( N \) 是随机噪声。
2. **模糊**:例如由于运动、镜头光学特性或成像系统的分辨率限制导致的模糊。常用的模糊模型有高斯模糊,其表达式为 \( I_f = K * I \),其中 \( K \) 是高斯核,星号(*) 表示卷积操作。
3. **失真**:如几何失真,如畸变、旋转等,可以用仿射变换矩阵来描述 \( I_d = T(I) \),其中 \( T \) 是仿射变换函数。
框图一般包含以下几个部分:
- 输入:原始图像 \( I \)
- 过程:表示上述每个退化步骤的模块,比如噪声添加、模糊滤波、几何变换等
- 输出:退化后的图像 \( I_{degraded} \)
框图大致如下:
```
+-----------------------------+
| 图像 I |
+--------> Noise 添加 ----->|
| |
+--------> 模糊处理 ----->|
| |
+--------> 失真变换 ----->|
| |
+-----------------------------+
| 退化图像 I_degraded |
+-----------------------------+
```