论文总字数：17936字

摘 要

图像在成像、记录以及传输过程中，由于各种原因会造成图像质量的下降，这就造成了图像模糊、失真或者有噪声等现象。对于这些受损的图像，就需要我们对他们进行处理，使其减少受损或者恢复其原貌，这就是图像复原。

图像复原可以在许多变换域中进行，本文主要是探讨使用MATLAB软件在空间域上的逆滤波法，维纳滤波法、约束最小二乘方（正则）滤波法对于模糊图像的复原并对比其效果以及对于加入噪声后的图像，利用均值法、中值法和维纳滤波法在去噪效果上比较其优劣。

关键词: 图像复原；逆滤波法；维纳滤波法

Research on digital image restoration technology based on spatial domain

Abstract

In imaging, image recording and transmission process, due to various reasons will cause the decline of image quality, which causes image blur distortion or noise phenomenon. For the damaged image, need us to them, to reduce the number of damaged or return to its original appearance, which is image restoration.

Image restoration can be performed in many domains of transformation. This paper mainly discusses the use of MATLAB software in the spatial domain inverse filter, Wiener filter, constrained least squares filtering method for the restoration of blurred images and compared to its effect and for the image with noise, the mean value method, median method and Wiener filter method are used to compare the advantages and disadvantages of the denoising effect.

Key words：Image Restoration；Inverse Filtering Method；Wiener Filtering

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 前 言 1

1.1研究背景 1

1.2国内外现状与发展趋势 2

1.3本课题的指导思想与解决的问题 2

第二章 图像退化模型简介 4

2.1.图像退化与数学模型 4

2.2退化函数 5

2.2.1图像观察估计法 5

2.2.2试验估计法 5

2.2.3模型估计法 5

第三章 图像噪声的简介与分类 7

3.1按照产生的原因分类 7

3.2根据与信号之间的关系分类 7

3.3按照概率密度函数（PDF）分类 8

第四章 模糊图像复原的方法 9

4.1直接逆滤波法 9

4.1.1逆滤波复原的基础 9

4.1.2直接逆滤波的实现 9

4.2维纳滤波法 10

4.2.1维纳滤波复原的基础 10

4.2.2维纳滤波复原的实现 10

4.2.3维纳滤波方法的改进 10

4.3约束的最小二乘方（正则）滤波 11

第五章 基于空间域的去噪 13

5.1均值滤波 13

5.2中值滤波 13

第六章 实验成果 15

6.1逆滤波的模糊复原 15

6.2维纳滤波的模糊复原 16

6.3约束的最小二乘方滤波的模糊复原 18

6.4均值滤波的去噪 18

6.5中值滤波的去噪 19

第七章.总结与展望 21

7.1.研究成果的比较 21

7.1.1维纳滤波、中值滤波和均值滤波去噪效果的比较 21

7.1.2逆滤波、维纳滤波与约束的最小二乘方法复原模糊图像 22

7.2．总结 24

致 谢 25

参考文献 26

第一章 前 言

1.1研究背景

数字图像处理也被称为计算机图像处理，该技术是指将我们肉眼所看到的图像信号转化成计算机能够读懂的数字信号，之后使用计算机软件对该数字信号进行处理的过程。自20世纪60年代早期第一台可以执行图像处理的大型计算机问世以来，在20世纪60年代初期，人们已经将数字图像处理作为一项学科进行发展、研究。由于当时的技术限制，拍摄出的图像质量明显不够，为了改善图像的质量，人们对其进行图像处理，这就是早期图像处理的目的。它以人作为对象，以改善人们的视觉效果作为目的。一般在图像处理中，将质量较低的图像作为输进去的图像，一起作为实验样本，经过一系列的处理之后，使得图像的质量得到提高，这些高质量的图像就会被作为输出图像。在我们日常生活中，经常会用到图像复原、图像增强有时候也会使用到图像编码等等一些方法进行图像处理。

图像复原是图像处理研究领域的热门问题，是一种改善图像质量的基本处理技术，被广泛应用于工程领域和科学研究中。比如在我们拍摄图片时，即获取图像的过程中，一般都会存在由于环境的随机噪声，当拍摄时的抖动或者拍摄物体的移动都会造成相对运动，有时候也会因为光学成像的衍射以及光学系统的像差等等一系列不可控的原因的影响，这些因素都是或多或少使得拍摄或者观测到的图像与我们想得到的实际图像之间无法避免存在一定的失真以及偏差。除了在我们日常生活，在其他方面比如天文学上进行观测星球、日常生活中的各种遥感技术、宇航卫星拍摄地球图片以及航空测绘中所得到的图像，常常会受到相对运动、大气湍流等等因素的影响，使得图像降质；电子显微镜的透镜的球面像差经常会让电子显微所拍摄到的照片质量降低等等。所以，为了得到我们想得到的理想原本面貌的图像，就需要减轻甚至消除这种由于退化造成的影响，这就是图像复原技术所需的情况。

在图像复原技术诞生至今的这几十年研究里，在众多科学技术领域，如天文观测、军事等等都已经离不开图像复原这门学科了。

在天文领域的成像中，由于地球大气层中存在的杂质以及太阳发出的各种各样的射线的影响，这些都会使得我们从地球上得到的图像出现退化现象。而当我们的成像系统转移到太空中时，宇宙飞船为了避免地球引力为主的各种引力的干扰，就需要保证足够快的速度，这种速度会远远快于飞船上安装的相机的快门速度，运动模糊就是由于这种相对运动而出现。与此同时，由于周围的环境因素不可控，这就无法避免噪声对于图像的干扰。所以，所得到的图像一定存在退化现象，必须进行图像复原处理，提高图像质量以便提取更多的可用信息。

在军事公安领域中，如工兵或者军事飞机，利用雷达进行海面上的岛屿以及地面上的地形侦察、制导导弹对打击目标所处的地形进行识别；公安对于过期档案中的难以辨认的文字识别、对疑犯指纹自动识别以及社区进入的指纹识别等等，都离不开图像复原技术。

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