数字图像恢复技术与噪声模型分析

"这是一份关于数字图像处理的资料，源自清华大学的第二版课程，主要讲解了数字图像恢复的内容。资料涵盖了图像退化与恢复的模型、各种噪声模型，包括高斯噪声、瑞利噪声、伽玛噪声等，并介绍了空间滤波复原方法，如逆滤波和最小均方误差滤波（维纳滤波）。此外，还涉及到了几何失真图像的恢复以及如何利用先验知识进行图像重建。" 在数字图像处理领域，图像恢复是一个关键环节，它涉及到图像质量的提升和原始信息的恢复。第六章《图像恢复》首先阐述了图像退化/复原过程的模型，将图像退化视为一个退化函数H与加性噪声项η的组合。退化函数H描述了图像在获取、传输或显示过程中发生的质量损失，而噪声η则反映了图像数据中的随机错误。 噪声模型是图像恢复的重要基础。资料列举了几种常见的噪声类型，如高斯噪声，其概率密度函数遵循正态分布，具有特定的均值μ和标准差σ。高斯噪声的特点是大部分噪声值集中在均值附近。瑞利噪声则与物体反射产生的信号相关，其PDF由指数函数变形而来。伽玛噪声的PDF由指数函数的幂次形式给出，适用于描述一些非线性过程产生的噪声。其他类型的噪声，如指数分布噪声、均匀分布噪声和脉冲噪声也在实际应用中常见。 图像恢复的方法包括空间滤波，当只有噪声存在时，可以通过滤波器去除噪声。逆滤波是一种直观的方法，但易受噪声影响导致振铃效应。最小均方误差滤波，即维纳滤波，通过最小化恢复图像与原始图像之间的均方误差来优化滤波效果，它考虑了退化函数和噪声功率谱，因此在理论上有更好的性能。 对于几何失真的图像恢复，通常需要利用先验知识，例如图像的结构信息或退化模式，来纠正失真。这样的恢复策略能够帮助我们重建或复原由于镜头畸变、扫描不准确等因素导致的图像失真问题。 这份资料深入浅出地介绍了数字图像恢复的关键概念和技术，对于理解和实践图像处理工作具有很高的价值。无论是学生还是专业人员，都能从中受益，提升对图像处理的理解和应用能力。