数字图像处理实验：图像复原技术详解

"这是一份关于2010-2011-2学期数字图像处理课程的实验指导书，重点是图像复原技术。实验涵盖了逆滤波、维纳滤波和约束最小二乘方复原方法，并使用MATLAB图像工具箱进行实践操作。" 在数字图像处理领域，图像复原是一个至关重要的概念，它旨在修复或恢复由于各种原因（如噪声、模糊等）导致的图像质量下降。实验指导书中提到的图像退化模型是理解这一过程的基础。模型表明，图像退化是由一个理想的、未失真的图像（f）经过一个点扩展函数（PSF，Point Spread Function）h和噪声n共同作用的结果，最终形成我们看到的退化图像g。数学表达式可以写为：g = h * f + n，其中星号代表卷积操作。 实验中，学生们将学习如何在MATLAB环境中模拟图像退化。MATLAB提供了`fspecial`函数，用于创建不同类型的PSF，比如运动模糊、高斯滤波器等。例如，通过`fspecial('motion', len, theta)`，可以创建一个按照特定角度theta移动len像素的运动模糊滤波器。之后，使用`imfilter`函数将PSF与原始图像卷积，以生成模糊图像。 图像模糊通常是由于光学系统的不完美或者物体的运动造成的。实验中，会模拟这些情况，通过添加不同类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声等）来增强现实感。噪声是图像处理中常见的问题，它会降低图像的信噪比，影响图像的可读性和分析。 逆滤波是一种基本的图像复原技术，通过求逆退化函数h来恢复原始图像。然而，实际操作中，由于噪声的存在，直接应用逆滤波可能会放大噪声，因此通常需要配合其他技术使用。 维纳滤波是基于统计的复原方法，考虑了图像和噪声的功率谱，旨在在恢复图像的同时最小化噪声的影响。这种方法在复原质量和计算复杂性之间找到了一个平衡。 约束最小二乘方复原技术则是通过优化问题，寻找最接近退化图像的无噪声图像，同时满足一定的约束条件，如保真度或平滑性。 通过这些实验，学生不仅可以理论学习图像退化和复原的原理，还能亲手实践，加深理解并掌握使用MATLAB进行图像处理的基本技能。这将有助于他们在未来的工作或研究中解决实际的图像处理问题。