摘 要

图像复原可以从所得的变质图像中复原出真实图像，从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。运动模糊图像在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。作为一个实用的图像复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。图像复原关键是知道图像退化的过程，既要知道图像退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始图像。由于图像中往往伴随噪声，噪声的存在不仅使图像质量下降，而且也会影响图像的复原效果。从上面的论述可以知道，运动造成图像的退化是非常普遍的现象，所以对于退化后的图像进行复原处理非常具有现实意义。图像复原的意义就是根据图像退化的先验知识，找到一种相应的反过程方法来处理图像，从而尽量得到原来图像的质量，以满足人类视觉系统的要求，以便观赏、识别或者其他应用的需要。

本论文具体的研究内容如下：

1. 研究图像复原。从图像退化原因出发，对图像退化过程加以理解，简单分析图像复原的基本原理。并针对几种现有的图像复原算法进行研究。
2. 研究基于维纳滤波的图像复原算法。设计基于维纳滤波的图像复原算法，使用MATLAB对算法进行实现。对实验结果进行简要分析。
3. 评估基于维纳滤波的图像复原算法。

研究结果表明，在没有噪声时，逆滤波可以很好地复原运动模糊图像，如果噪声存在，那么信号噪声比的影响和噪声的自相关函数这两个因素都应该考虑在内，维纳滤波可以更好地处理图像恢复。

关键词：图像退化，图像复原，维纳滤波，Lucy-Richardson，质量评估

Abstract

Image recovery can recover from the bad image of real images, information obtained from anti-shows information about the real targets. Motion blurred images are ubiquitous in everyday life, and brings a lot of inconvenience to people's real life. As a practical image reconstruction system, it has to provide a variety of restoration, so that users can select the most appropriate algorithm based on situation to get the best recovery results. Image recovery key is aware of image degradation processes, it is necessary to know image degradation models, and reverse the process to get the original image. Since images are often accompanied by noise, noise not only degrade image quality, but also affects the image restoration effect. From above discussion, we can know that movement causes image degradation is a very common phenomenon, so degraded image restoration process very relevant. Significance of image restoration based on prior knowledge of image degradation, find a corresponding inverse process approach to image, so try to get the original image quality in order to meet the requirements of the human visual system, to watch, recognition, or other application needs.

Content of the paper is as follows:

1. Study on image restoration. Starting from the image degradation, to understand the image degradation process, simple analysis of basic theory of image restoration. And, several of the existing research on image restoration algorithm.
2. Study on image restoration algorithm based on Wiener filtering. Design of image restoration algorithm based on Wiener filtering, using MATLAB to implement the algorithm. Brief analysis of the experimental results.
3. Assessment of image restoration algorithm based on Wiener filtering.

Research results show that, in the absence of noise, inverse filter can effectively recover motion-blurred image, if there is noise, the signal to noise ratio effect and noise of autocorrelation function of these two factors should be taken into account, Wiener filtering can deal better with image restoration.

Keywords: Image degradation, Image restoration, Wiener filtering, Lucy-Richardson, Quality assessmen

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1目的及意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.3本文主要工作和论文结构 2

第二章 图像退化及复原 3

2.1图像退化原因 3

2.1.1成像系统中的图像退化 3

2.1.2存储和传输过程中的图像退化 4

2.2退化的数学模型 4

2.2.1连续退化模型 6

2.2.2离散退化模型 7

2.3图像复原 7

2.3.1 逆滤波复原算法与设计实现 8

2.3.3 Lucy-Richardson滤波 10

2.3.5最小二乘滤波 13

2.4维纳滤波 15

2.4.1常用的维纳滤波 15

2.4.2改进维纳滤波算法 17

2.5本章小结 20

第三章用户图形界面GUI 21

3.1 GUIDE 操作界面的使用方法 21

3.2设计原则 22

3.3设计步骤 22

3.3本章小结 27

第四章图像复原质量评价分析 28

4.1质量评价标准 28

4.2复原算法对比分析 29

4.2.1图像退化过程中没有受到干扰时 29

4.2.2退化规程中有噪声时 30

4.2.3改进维纳滤波设置不同的噪声信号功率比（SNR）时 31

4.3本章小结 33

第五章 总结与展望 34

5.1总结 34

5.2展望 34

参考文献 35

致谢 36

第一章 绪论

1.1目的及意义

因为成像设备、传输媒介和储存设备的缺陷，导致获得图像质量的降低称为图像退化。而图像复原就是针对降质的图像进行处理，尽量恢复图像的原始信息，图像复原是根据图像降质的逆过程进行的。一般图像复原就是根据退化的已知信息建立退化模型，再以此模型为基础，使用各种复原方法进行恢复，得带信息较完整的图像。图像复原过程可以用图1.1表示。

图1.1 图像复原过程

造成图像降质的原因很多，例如我们生活中比较常见的拍照设备和景物的相对运动造成的运动模糊。现在很多交通要道都有电子警察，全天监视机动车闯红灯、逆行、超速等违章行为，但是由于车辆在运动，所以拍摄到的图片都是模糊降质的，给监控带来不便。科学家们在研究其他星球时都是利用航天器拍摄的照片，但是这些照片由于在拍摄过程中航天器的运动，最后都会有一定程度的模糊，这样就不能获得完整的信息，这样对科学家们是很不利的。拍照，是现在人们生活中必不可少的一件事，人们常常用照片来记录生活中的点滴，但是在拍照过程中，有时由于照相机和景物之间有相对运动，这时会导致拍摄出来的照片不是那么清晰，带有模糊。这些都是日常生活中比较常见的由于相对运动引起的运动模糊。因此针对运动图像的模糊复原在生活中具有实际意义，对复原算法的研究也就刻不容缓。虽然已经退出了很多的复原方法。但是由于运动的类型太多，如匀速运动、变速运动、直线运动、曲线运动等，因此还没有一种针对各种不同运动的复原方案，图像恢复仍然是一个重难题。

运动模糊复原的关键就是找出运动模糊的退化函数，而要确定退化函数首先要建立运动模糊的退化模型，根据模糊的产生原因推导退化函数，最后采取一定的算法来确定退化函数中的相关参数^[1]。因此退化模型的建立以及参数的确定对于运动模糊复原来说是非常关键的因素。

1.2国内外研究现状

1850到1860年，Nathan提出了逆滤波法，对图像恢复来说这在当时是一个重大的进步。对图像复原的研究起始于太空研究项目，由于航天器拍摄照片时受到很多外界因素的影响，照片的质量都有一定程度的下降，我们要获得更多有用的信息，就要想办法对图像进行修复。但是由于逆滤波法对受到噪声污染的图像的复原效果很差，之后人们又相继提出了维纳滤波、最小二乘滤波、EM算法以及这些算法的复合和改进算法等。