景深延拓成像系统的图像复原技术
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摘要
随着社会生产力的发展，图像处理技术已经得到了突飞猛进的发展，广泛地
应用到科学研究、军事技术、工农业生产、政府部门、医疗卫生等许多领域。图
像处理技术包括对图像进行数字化、编码、分析等多种处理，其中图像复原技术
是数字图像处理技术中相当重要的一个研究领域，它的研究成果正被广泛地应用
到以上所讲的各个领域。图像复原的主要目的就是对退化图像进行处理，使其复
原到接近于没有退化前的原图像的过程。目前图像复原的方法主要就是对图像进
行滤波，在滤波的过程中要求是即能去除图像以外的噪声，同时又能保持图像的
细节，使其达到比较完美的结果。图像复原问题是图像处理中重要而又富有挑战
性的课题，至今仍没有完全解决。
遗传算法是一种基于遗传机制和自然选择的搜索算法，它利用概率转移的规
则引导着搜索过程越来越接近最优解。同时与其他的搜索算法相比，遗传算法具
有数学简单、通用等特点。近年来，遗传算法被广泛地应用在许多研究领域，其
中就包括图像处理领域。
本文从图像退化模型的研究入手，介绍了图像复原的理论基础，并研究介绍
了一些常用的经典图像复原算法，同时本文结合退化模型系统，改进了标准遗传
算法进行，争取其算法的运算速度提高，从而得到较好的图像恢复效果，并比较
了传统算法与标准遗传算法、改进后的遗传算法在恢复图像质量上的优劣，从而
证明了将遗传算法用于图像恢复的可行性。
关键词：图像复原 遗传算法 图像处理 图像退化
ii
ABSTRACT
With the development of society’s productivity, image processing technology has
already far broken through the early application, widely applied to a lot of fields, such
as scientific research, industrial and agricultural production, military technology,
government department, health care, etc. The image processing technology includes
various kinds of processing, for example, carrying on the digitization, coding, analyzing
to the image etc. Certainly the degraded image processing is a very important research
field in digital image processing, its research results are being widely applied to each
field stated above. The destination of image restoration is to recover image that has been
degraded and make sure that the processed image as near as possible to the original
image. In general, in order to recovering the degraded image we resort to filtering of
image. In filtering of image, both demising and maintaining of the detail about the
image is required. But in most cases demising of image conflicts with maintaining of
detail in restoration processing. For the reason that mentioned above restoration of
image is very challenge as an issue of digital image processing full of importance. Many
problems attached to this specific issue call for better solutions that have not been
provided at present.
Genetic algorithm is a search algorithm based on mechanics of natural selection
and natural genetics. It uses probabilistic transition rules to guide itself toward an
optimum solution. Compared to other search algorithms, genetic algorithm has an
excellent parallelism and mathematic simplicity. Recent years, genetic algorithm has
been widely used in many domains, including image processing.
In the sight of the research on the model of image degradation, this paper describes
the basic theory of image restoration and does the research on some classic algorithms.
And this project mainly analyze the basic capability of traditional image restoration
converse the gray image restoration problem to genetic algorithm optimize problem,
improve the quality of restored image, the result shows the feasibility of this algorithm.
Key words: image restoration, genetic algorithm, image processing,
Image degradation
iii
目录
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论 .......................................................................................................................... 1
§1.1 研究的目的和意义 .................................................................................................... 1
§1.2 国内外研究现状 ........................................................................................................ 2
§1.3 遗传算法概述 ............................................................................................................ 3
§1.3.1 遗传算法的发展简述 ........................................................................................ 4
§1.3.2 当前遗传算法的主要研究和应用领域 ............................................................ 4
§1.4 论文的内容及章节安排 .............................................................................................5
第二章 数字图像复原特点及退化仿真 ..............................................................................6
§2.1 数字图像的特点 ........................................................................................................ 6
§2.1.1 图像的数字化 ..................................................................................................... 6
§2.1.2 数字图像的插值 ................................................................................................. 7
§2.2 图像的退化模型 ..........................................................................................................9
§2.2.1 引言 ..................................................................................................................... 9
§2.2.2 图像退化的原因 ............................................................................................... 10
§2.2.3 图像退化模型 ................................................................................................... 12
§2.3 图像噪声和运动模糊 .............................................................................................. 16
§2.3.1 图像噪声的特征 ............................................................................................... 16
§2.3.2 图像噪声的分类 ............................................................................................... 17
§2.3.3 图像的运动模糊 ................................................................................................ 18
§2.4 退化模型的仿真 .......................................................................................................18
第三章 图像复原技术的基本原理 ....................................................................................20
§3.1 概述 .......................................................................................................................... 20
§3.2 基于空间域的图像复原算法 .................................................................................. 20
§3.2.1 算术均值滤波器 ............................................................................................... 20
§3.2.2 几何均值滤波器 ............................................................................................... 21
§3.2.3 谐波均值滤波器 ............................................................................................... 21
§3.2.4 反谐波均值滤波器 ........................................................................................... 21
§3.2.5 中值滤波 ........................................................................................................... 22
iv
§3.2.6 可分离中值滤波 ............................................................................................... 22
§3.2.7 极大值极小值滤波 ........................................................................................... 22
§3.2.8 中点滤波 ........................................................................................................... 23
§3.2.9 α修正滤波 .......................................................................................................... 23
§3.2.10 自适应中值滤波器 ......................................................................................... 23
§3.3 基于频域的图像复原算法 ...................................................................................... 24
§3.3.1 逆滤波复原算法 ............................................................................................... 20
§3.3.2 维纳滤波复原法 ............................................................................................... 21
§3.3.3 约束最小二乘方滤波复原法 ........................................................................... 21
§3.4 现在图像复原算法 .................................................................................................. 30
§3.4.1 神经网络法 ....................................................................................................... 30
§3.4.2 Richardson-Luck 方法（简称 RL 方法） ........................................................ 31
§3.4.3 Damped Richardson 方法（简称 DRL 方法） ................................................ 31
§3.4.4 最大熵方法（简称 MEM 方法） .....................................................................32
§3.5 图像盲复原算法 ...................................................................................................... 32
§3.5.1 盲复原算法的现状 ........................................................................................... 32
§3.5.2 盲复原算法 ....................................................................................................... 33
§3.5.2.1 零面估计法 ................................................................................................ 33
§3.5.2.2 ARMA 参数估计法 .................................................................................... 34
第四章 遗传算法理论 ........................................................................................................ 37
§4.1 概述 ...........................................................................................................................37
§4.2 遗传算法的基本概念 ...............................................................................................37
§4.3 基本遗传算法的运算过程 ...................................................................................... 38
§4.4 遗传算法的基本原理 ...............................................................................................46
§4.4. 1 模式定理 .......................................................................................................... 46
§4.4. 2 积木块假设 ...................................................................................................... 46
§4.5 遗传算法的特点 .......................................................................................................47
§4.5. 1 传统搜索算法 .................................................................................................. 47
§4.5. 2 遗传算法的特点 .............................................................................................. 48
第五章 遗传算法在图像复原中的应用 ............................................................................49
§5.1 概述 ...........................................................................................................................49
§5.2 遗传算法用于图像复原的基本思路 .......................................................................49
§5.2.1 编码 ................................................................................................................... 49
v
§5.2.2 种群初始化 ....................................................................................................... 50
§5.2.3 适应度函数 ....................................................................................................... 51
§5.2.4 选择算子 ........................................................................................................... 51
§5.2.5 交叉算子 ........................................................................................................... 52
§5.2.6 变异算子 ........................................................................................................... 53
§5.2.7 选择合适的参数 ............................................................................................... 53
§5.3 遗传算法的实现及结果的分析 ...............................................................................53
§5.3.1 算法的基本流程 ............................................................................................... 53
§5.3.2 评估方法综述 ................................................................................................... 56
§5.3.3 峰值信噪比 ....................................................................................................... 56
§5.3.4 模拟实验结果的分析 ....................................................................................... 56
第六章 总结及展望 ............................................................................................................ 60
§6.1 课题研究成果与总结 ...............................................................................................60
§6.2 课题展望 .................................................................................................................. 60
参考文献 .............................................................................................................................. 62
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ..................................................64
一、发表论文 ...................................................................................................................64
二、科研项目 ...................................................................................................................64
致谢 ...................................................................................................................................... 65
第一章 绪论
1
第一章 绪论
§1.1 研究的目的和意义
在当代，语音和图像是人类传递信息的主要媒介，其中，60％的约来自视觉
信息，20％来自听觉信息，而另20％的来自其他的诸如触觉信息、味觉信息等等，
因此我们就可以看出视觉信息对人类的重要性，而人类通过视觉信息这个主要途
径获取的就是我们所说的图像，由此可见大量清楚的、适合人类视觉需求的图像
对我们的社会进步、经济发展和科学研究有着重要的促进作用。但是在现实生活
中，由于有传输介质的影响、成像系统的不完善、环境随机噪声和景物与成像系
统的相对运动等噪声的存在，使得我们所得到的图像几乎都有一定程度的质量降
级，这也就是所谓的图像退化(Image Degradation)。由于由图像退化原因造成物质
上和科学上的巨大的损失，因此研究由退化图像获得清晰的、失真小的图像的过
程是非常有意义的。
图像复原过程首先要研究图像退化原因，并在此基础上，根据先前所得到的
先验知识，由此建立一个退化模型，然后利用相反的运算过程来得到近似原始景
物图像的过程，尽量的恢复被退化图像的本来面目是其研究的主要目的[1]。由此我
们可以看出，对退化过程的先验知识的掌握的精确程度和多少决定了图像复原的
难易程度。如果图像的退化类型、机制已经知道，那么我们就可以根据所知道的
退化图像的先验知识来建立一个模型，并且根据此模型通过各种反退化处理方法，
对退化的图像进行复原处理，从而就能得到比较好的效果，这也就是传统的、经
典的图像复原算法，其中有如维纳滤波、逆滤波和约束最小二乘滤波等等；但是，
在实际生活中，对于退化模型的先验知识是不知道的，即使能够得到一些先验知
识也需要付出很大的代价，或者即使付出了很大的代价也有可能得不到，在这种
情况下，我们就需要利用图像盲复原算法，在退化模型中的先验知识完全未知或
者部分未知的情况下，我们利用退化图像的特征去估计和计算真实图像和模糊算
子的过程就是图像盲复原过程，一般来说，图像盲复原算法分为两类：一是根据
退化的真实的图像的一些特征来初步估计PSF，然后利用所估计得到的PSF，再结
合传统的经典的图像复原算法对其退化图像进行复原，这种方法具有较少的计算
量的特点，因为它把对PSF的估计和图像复原的过程分成了两个不同的过程；二是
将退化的真实的图像和对PSF的辨识结合起来，同时估计PSF和退化图像，可以看
景深延拓成像系统的图像复原技术
2
出这种算法计算量较大，也较为复杂。
图像复原技术作为数字图像处理技术中的一个重要研究分支，其发展历史可
以追溯到二十世纪五、六十年代的美国及前苏联时代的太空设计，而如今现在图
像复原技术已经在天文成像、医学、军事公安、图像编码等众多领域中都有了广
泛的应用[2]。具体说来：
(1) 医学领域
图像复原技术在X射线成像系统、核磁共振成像系统(MRI)和数字血管造影等
设备中经常被用来抑制胶片引起的泊松(Poisson)噪声或者其它形式的噪声；同时，
电子透镜的球面像差通常也会降低电子显微镜图像的效果。
(2) 空间科学领域
在该领域数字图像复原技术可以说是非常重要的。由于大气湍流、光学系统
的像差、空间辐射以及摄像机与物体之间的相对运动等等都会造成图像一定程度
的降质，因此，从宇航卫星、航空测绘、遥感和天文学中得到的图像资料都需要
进行图像复原处理。
(3) 图像及视频编码领域
随着提高编码效率、降低编码图像码率的技术的发展，一个明显的问题就是
人为图像缺陷的产生，如方块效应，特别在进行某些特殊的应用时，如移动视频
通信等等，由于带宽的限制，需要压缩比例高，并且在编、解码过程中还存在着
可能引入噪声等现象，因此也就需要图像复原技术来还原这些图像。
(4) 军事公安领域
在该领域中，如巡航导弹地形识别，指纹自动识别，侧视雷达的地形侦察以
及手迹、人像、印章的鉴定识别等等，这些都和图像复原技术有着密切的关系；
还有电视监视器由于景深不准而使得可疑分子难以辨认，从而不能作为有利的证
据等，这也就需要图像复原技术对其已有图片模糊部分进行复原，从而得到较好
的图像。
(5) 其他领域
比如由于散焦或运动造成的图像模糊的或者需要对老照片进行处理等等。
§1.2 国内外研究现状
图像复原算法的研究最早可以追溯到上个世纪50年代，在1964年，美国国家
航空航天局对月球照片的处理成功的利用了图像复原技术，从而开始了开创了图
像复原算法的先河。随后，图像复原领域有了进一步的发展，研究人员研究了许
摘要：
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i摘要随着社会生产力的发展，图像处理技术已经得到了突飞猛进的发展，广泛地应用到科学研究、军事技术、工农业生产、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像处理技术包括对图像进行数字化、编码、分析等多种处理，其中图像复原技术是数字图像处理技术中相当重要的一个研究领域，它的研究成果正被广泛地应用到以上所讲的各个领域。图像复原的主要目的就是对退化图像进行处理，使其复原到接近于没有退化前的原图像的过程。目前图像复原的方法主要就是对图像进行滤波，在滤波的过程中要求是即能去除图像以外的噪声，同时又能保持图像的细节，使其达到比较完美的结果。图像复原问题是图像处理中重要而又富有挑战性的课题，至今仍没有完全解决。遗传算法...
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作者：牛悦
分类：高等教育资料
价格：15积分
属性：68 页
大小：1.28MB
格式：PDF
时间：2024-11-19
