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vc++ 圖像恢復_文獻綜述翻譯

      圖像恢復
數字圖像性質
1、 圖像具有度量的和拓撲的性質;
2、 有多種度量圖像距離的方法,歐氏距離是常見的,但代價高;
3、 距離度量可以成為各種處理的基礎,“斜切”是用來描述與感興趣子集接近程度的一種處理;
4、 矩形柵格上的鄰接關系有4-鄰接和8-鄰接兩種,兩種都會產生悖論,六變形的柵格可以克服這些問題,但是會引起其他表示問題;
5、 像素的集合可以定義“區域”,它具有“邊界”;
6、 邊界有“內部”和“外部”性質,依賴于對區域的內部或外部情況的分別考慮;
7、 圖像具有對橡皮面變換具有不變性的拓撲性質;
8、 區域的“凸包”可以表示為包含它的一個最小的凸集;
9、 亮度直方圖是圖像亮度的全局描述;
10、 人的視覺感知對如下因素是敏感的:對比度、敏銳度、邊界感知和色彩,它們各自都可能產生視覺悖論;
11、 圖像總是帶有噪聲的,定量地度量噪聲的程度是可能的;
12、 噪聲是常見模型有白噪聲、高斯噪聲、沖激噪聲和胡椒鹽噪聲;
13、 信噪比是圖像品質的一個度量。
圖像中的噪聲
實際的圖像常受一些隨機誤差的影響而退化,我們通常稱這個退化為噪聲。在圖像的捕獲、傳輸或處理過程中都可能出現噪聲,噪聲可能依賴于圖像內容,也可能與其無關。
噪聲一般由其概率特征來描述。理想的噪聲,稱作白噪聲,具有常量的功率譜S=c,也就是說其強度并不隨著頻率的增加而衰減。白噪聲是常用的模型,作為退化的最壞估計。使用這種模型的優點是計算簡單。白噪聲的一個特例是高斯噪聲。服從高斯分布的隨機變量具有高斯曲線型的概率密度。在一維的情況下,密度函數是:
              p(x) = 
其中分別是隨機變量的均值和標準差。在很多實際情況下,噪聲可以很好地用高斯噪聲來近似。
當圖像通過信道傳輸時,噪聲一般與出現的圖像信號無關。類似的噪聲也出現在老式的攝象機中。這種獨立于信號的退化被稱為加性噪聲,可以用如下的模型來表示:
                f(x,y) = g(x,y) + v(x,y)
其中,噪聲v和輸入圖像g是相互獨立的變量。
圖像恢復
我們稱旨在抑制退化而利用有關退化性質知識的預處理方法為圖像恢復(image restoration)。多數圖像恢復方法是基于整幅圖像上的全局性卷積方法。圖像的退化可能有多種原因:光學透鏡的殘次、光電優越感器的非線性、膠片材料的顆粒度、物體與攝像機同時的相對運動、不當的焦距、遙感或天文中大氣的擾動、照片的掃描,等等。圖像恢復的目標是從退化圖像中重構出原始圖像。
圖像恢復技術可以劃分為兩組:確定性的和隨機性的。確定性的(deterministic)方法對于帶有很小噪聲且退化函數已知的圖像有效。原始圖像從退化的圖像通過退化的逆變換得到。隨機性(stochastic)技術根據特定的隨機準則,即最小二乘方法,找到最優的恢復。在一些情況下,首先需要估計退化變換。
明確地知道退化函數是有用的。有關它的知識越精確,則恢復的結果就越好。有三種典型的退化具有簡單的函數形式:物體相對于攝像機做近似勻速的運動、不當的鏡頭焦距、大氣的擾動。
 

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