图像复原_什么软件能把p过的图还原

1、图像复原：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。

1.1 复原技术分类：

(1)在给定退化模型条件下：无约束和有约束;

(2)根据是否需要外界干预：自动和交互;

(3)根据处理所在域：频率域和空间域。

1.2. 图像退化原因：

1）成像系统的像差、畸变、带宽有限导致的图像失真

2）成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起的几何失真

3）运动模糊

4）灰度失真

5）辐射失真

6）图像在成像、数字化、采集和处理过程引入的噪声

1.3 退化模型

场景辐射能量在物平面上分布用描述，在通过成像系统H时，在像平面所得图像为 ，如果再有加性噪声 ，则实际所得退化图像可用表示。

1.4 性质：

1.5 数学模型

空间域：如果系统 是一个线性、位移不变性的过程，那么在空间域中给出的退化图像为

其中， h(x, y)是退化函数的空间描述，*表示空间卷积。

频域：

2、噪声模型

2.1 高斯噪声

2.2 均匀分布噪声

2.3脉冲噪声（椒盐噪声）

2.4 噪声直方图

3、复原

3.1 空间滤波复原：在已知噪声模型的基础上，对噪声的空间域滤波

包括：均值滤波器和顺序统计滤波器

3.1.1 均值滤波器

(1) 算术均值滤波器

(2) 几何均值滤波器

(3) 谐波均值滤波器

作用：

谐波均值滤波器善于处理像高斯噪声那样的一类噪声；

对“盐”噪声处理效果很好；

不适用于对“胡椒”噪声处理；

(4) 逆谐波均值滤波器：其中Q称为滤波器的阶数，这种滤波器适合减少或是在实际中消除椒盐噪声的影响

当Q值为正数时，滤波器用于消除“胡椒”噪声；

当Q值为负数时，滤波器用于消除“盐”噪声；

当Q=0时，逆谐波均值滤波器退化为算数均值滤波器；

当Q=-1时，逆谐波均值滤波器退化为谐波均值滤波器；

3.1.2 顺序统计滤波器

1、中值滤波器：

(1) 一维中值滤波器

(2) 二维中值滤波器

中值滤波可去掉椒盐噪声，平滑效果优于均值滤波， 在抑制随机噪声的同时能保持图像边缘少受模糊。

(3) 修正后的阿尔法均值滤波器

2、最大/小滤波器

最大值滤波器可以去除“胡椒”噪声，但会从黑色物体边缘移走 一些黑色像素；

最小值滤波器可以去除“盐”噪声，但会从亮色物体边缘移走一 些白色像素。

3、中点滤波器

3.2 频域滤波复原：因为空间域卷积相当于频率域乘积，所以可以在频率域中直接设计滤波器，对图像进行恢复处理

1、带阻滤波器：消除或衰减了傅里叶变换原点附近的频段，所以使用时需要知道要滤除的频率

(1) 理想的带阻滤波器

这里，D(u,v) 是频率到矩形中心的距离，W是频带的宽度， D0是频带的中心半径，为0是要消除，为1是要保存

(2) n阶的巴特沃思带阻滤波器

(3) 高斯带阻滤波器

对应的函数图：

示例：利用带阻滤波器消除周期性噪声

对于这类周期噪声使用高斯带阻滤波器可以很好地消除噪声，而如果使用小卷积模板的直接空间域滤波方式是不可能取得如此好的滤波效果的

2. 带通滤波器：带通滤波器执行与带阻滤波器相反的操作，可用全通滤波器减去带阻滤波器来实现带通滤波器

根据这一公式，我们可以推导出相应的理想带通滤波器、巴特沃斯带通滤波器、高斯带通滤波器的传递函数。

当有用图像信号的频段已知时，可用带通滤波器较好地提取出该图像的频谱，再经过逆变换得到该图像。

同理，当噪声的频段已知时，也可用带通滤波器提取得到噪声图像。

3. 陷波滤波器：器阻止(或通过)事先定义的中心频率邻域内的频率

4、估计退化函数

4.1 图像观察估计法：假定噪声效果可忽略，选择了一个强信号区G

根据这一函数特性，并假设位置不变，可以推出完全函数。例如， H 假设的径向曲线显现出高斯曲线的形状或巴特沃思低通滤波 器的形状，我们可以利用该信息在更大比例上构建一个具有相同形状的函数 H。

4.2 试验估计法

4.3 模型估计法

(1) 大气湍流模型

(2) 运动模糊模型

当成像传感器与被摄景物之间存在足够快的相对运动时，所摄取的图像就会出现“运动模糊”，运动模糊是场景能量在传感器拍摄瞬间（T）内在像平面上的非正常积累。

假设快门的开启和关闭所用时间非常短，那么光学成像过程不会受到图像运动的干扰。设T为曝光时间，结果为：

其中h(x,y)为运动模糊的点扩展函数，在 x。(t)、y。(t) 已知时， 便可求得H(u,v)和h(x,y)。

5、逆滤波

H(u,v)称为系统的传递函数。从频率域角度看，它使图像退化， 因而反映了成像系统的性能。

5、最小均方误差滤波 –维纳滤波

逆滤波恢复方法对噪声极为敏感，要求信噪比较高， 通常不满足该条件。 为了解决高噪声情况下的图像恢复问题，可采用最小均方滤波器来解决，其中，用得最多的是维纳滤波器；

最小均方误差滤波：找出图像 的估计值 ，使得它们之间的均方误差最小。

维纳滤波：不太明白

采用维纳滤波要求: 未退化图像和噪声的功率必须是已知的。

一般用下式近似，也可以得到比较好的效果（K为特殊常数）:

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