中南大学数学院数字图像处理课件第6章-图像复原.pptx

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1、中南大学数学院数字图像处理课件第6章-图像复原延时符Contents目录图像复原简介图像退化的原因图像复原的算法中南大学数学院数字图像处理课件第6章-图像复原的应用图像复原的未来发展延时符01图像复原简介图像复原是利用图像退化模型和某种先验知识，从退化图像中恢复出原始图像的过程。图像退化模型描述了图像在获取过程中由于各种因素（如噪声、畸变等）导致的质量下降。先验知识可以是关于原始图像的某种假设或约束，例如平滑性、边缘信息等。图像复原的定义图像复原是数字图像处理领域的重要分支，对于提高图像质量、增强视觉效果、提取更多有用信息具有重要意义。在许多实际应用中，如遥感成像、医学影像分析、安全监控等，图

2、像质量往往受到各种因素的影响而降低，因此需要进行图像复原以提高其可用性。图像复原的重要性通过滤波器去除图像中的噪声，常用的滤波器有高斯滤波器、中值滤波器等。去噪滤波对于动态场景，通过估计和补偿运动造成的模糊，提高视频图像质量。运动补偿在不知道退化模型具体形式的情况下，仅利用退化图像本身进行复原。盲复原通过多帧低分辨率图像恢复出单帧高分辨率图像。超分辨率图像复原的常见方法延时符02图像退化的原因总结词模糊退化是由于成像过程中光学系统、运动等因素导致的图像细节丢失和边界模糊的现象。详细描述模糊退化通常表现为图像的细节和边缘变得模糊不清，失去原有的清晰度。这可能是由于镜头失焦、运动模糊、大气扰动等因

3、素造成的。在数字图像处理中，模糊退化通常用点扩散函数或光学传递函数来描述。模糊退化噪声退化是由于成像系统中的随机扰动和信号处理中的误差引起的图像质量下降的现象。总结词噪声退化表现为图像中出现随机分布的颗粒、斑点或其他不规则的纹理，使图像变得粗糙和不清晰。噪声可能来源于成像设备的电子噪声、光子噪声以及信号处理过程中的量化误差等。在数字图像处理中，噪声退化通常用噪声功率谱或噪声方差来描述。详细描述噪声退化总结词失真退化是由于图像采集、传输或处理过程中产生的误差导致的图像形状、颜色等方面的畸变现象。详细描述失真退化表现为图像的几何形状、颜色或纹理出现畸变，如扭曲、拉伸、收缩等。失真可能是由于镜头畸变

4、、投影误差、色彩失真等因素引起的。在数字图像处理中，失真退化通常需要使用几何校正、色彩校正等技术进行修正。失真退化延时符03图像复原的算法通过将像素邻域的平均值赋给中心像素，平滑图像并去除噪声。均值滤波高斯滤波中值滤波使用高斯函数对图像进行卷积，实现平滑和降噪效果。将像素邻域的中值赋给中心像素，对椒盐噪声有较好的去除效果。030201基于滤波的图像复原算法利用图像的先验知识，通过最小化加权残差平方和来恢复图像。约束最小平方利用图像的稀疏性，通过求解稀疏优化问题来恢复图像。稀疏表示在优化目标中引入正则项，以保持图像的某些特性，如边缘、纹理等。正则化方法基于约束的图像复原算法生成对抗网络（GAN）

5、通过训练生成器和判别器，学习生成真实的图像，用于超分辨率、去噪等任务。卷积神经网络（CNN）利用卷积层捕捉图像局部特征，结合训练数据学习图像复原。深度学习利用深度神经网络学习图像的复杂特征，并用于图像复原。基于机器学习的图像复原算法延时符04中南大学数学院数字图像处理课件第6章-图像复原的应用03医学影像存档与通信系统（PACS）图像复原技术可以提高医学影像的传输效率和存储质量，方便医生随时查阅和共享患者资料。01医学影像诊断图像复原技术可以改善医学影像的质量，提高医生对病变的识别能力，辅助医生进行更准确的诊断。02放射治疗规划在放射治疗中，图像复原技术可以增强肿瘤区域的对比度，使医生能够更精

6、确地定位肿瘤，制定更有效的治疗方案。医学影像处理图像复原技术可以去除遥感卫星影像中的噪声和失真，提高影像的分辨率和清晰度，为地理信息提取、环境监测等领域提供更准确的数据。遥感卫星影像在气象观测中，图像复原技术可以增强气象云图的细节，帮助气象学家更准确地分析天气系统和预测天气变化。气象观测通过图像复原技术处理农业遥感影像，可以更清晰地监测作物的生长状况和分布情况，为农业管理和决策提供支持。农业监测遥感图像处理图像复原技术可以对拍摄过程中产生的模糊、失真等缺陷进行修复，还原图片的原始清晰度，提高数字摄影作品的质量。高清图片修复通过图像复原技术，可以将老照片进行数字化修复，恢复其原有的色彩和细节，保

7、留历史记忆。老照片数字化修复在广告摄影中，图像复原技术可以提升产品图片的质量和逼真度，增强广告效果。广告摄影数字摄影处理延时符05图像复原的未来发展 深度学习在图像复原中的应用深度学习在图像复原中具有巨大的潜力，通过训练深度神经网络，可以学习到从模糊、噪声或有损的图像中恢复出清晰图像的映射关系。深度学习方法可以自动提取特征，并利用这些特征进行图像复原，避免了手工设计特征的繁琐过程，提高了复原效果。深度学习技术可以处理大规模图像数据，并能够根据不同的应用场景自适应地调整模型参数，提高复原算法的泛化能力。随着多模态成像技术的发展，将不同模态的图像信息融合进行图像复原成为了一个新的研究方向。多模态图像复原技术可以利用不同模态图像之间的互补信息，提高图像的细节和清晰度，尤其在医学影像领域具有广泛的应用前景。实现多模态图像复原的关键在于如何有效地融合不同模态的图像信息，这需要深入研究不同模态之间的内在联系和转换机制。多模态图像复原技术01实时图像复原技术要求算法具有快速的计算速度和较低的资源消耗，以满足实时处理的需求。针对实时图像复原技术的研究主要集中在算法优化和并行计算等方面，以提高处理速度和降低计算成本。实时图像复原技术在视频监控、无人驾驶等领域具有广泛的应用前景。随着实时成像技术的发展，实时图像复原技术也变得越来越重要。020304实时图像复原技术THANKS