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摘 要

图像复原技术涉及许多的领域，近年来已经成为研究的热点问题之一。在获取图像的过程中，有许多原因会使图像失真，如光学系统的像差、大气的扰动、物体运动、散焦以及系统的噪音，它们会使图像产生失真。图像复原的目的就是对退化失真图像进行复原，使其还原成没有退化失真前的图像。如何从退化的图像复原出清晰的、内容完整的图像是研究人员关注的问题。

图像复原是数字图像处理中的一个重要领域，对于提高图像品质具有重要的意义。对图像的退化过程建立相对应的退化模型是处理图像失真问题的关键，然后对退化模型求逆得到复原模型并推算原始图像。本文主要介绍了图像退化的原因、图像复原技术的类别和当前常用的复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、Lucy-Richardson算法和盲法卷积，并用Matlab软件对这四种图像复原方法进行了仿真及比较分析。

关键词: 图像退化; 图像复原; 维纳滤波; 正则滤波; Lucy-Richardson算法; 盲去卷积; Matlab;

A Comparative Study on The Basic Methods of Image Restoration

Abstract

The technique of image restoration has been widely applied to many fields, which is one of the hottest research topics. In the process of acquiring the image，there are a lot of factors such as the phase difference of the optical system, the atmosphere turbulence, moving, diffusion of the focus and the system noise that degrade the digital images. The destination of image restoration is to restore image that has been degraded and make sure that the processed image is as near as possible to the original one. How to restore a clear content-rich image from degraded one is of great interest to researchers.

Image restoration is a very important issue in image processing, and is of great significance to improve image quality. The key to solve the problem is to establish corresponding mathematical model of image degradation process, and then obtain the image restoration model by solving the inverse problem and get a reasonable estimation of the original image. This paper focuses on the causes of the image degradation, the classification of image restoration technology and some methods of image restoration which are widely used now , then introduce Wiener filtering, Regular filtering, Lucy-Richardson algorithm and blind-convolution, and make a process of simulation and comparison of the four methods of image restoration through the software Matlab finally.

Keywords: Image Degradation; Image Restoration; Wiener Filtering; Regular Filtering ; LR Algorithm; Blind-convolution; Matlab

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 图像复原的背景和意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.3 本课题研究的内容 2

第二章 图像复原的基础知识 3

2.1 图像复原的基本理论 3

2.1.1 图像复原的概念 3

2.1.2 图像退化模型 3

2.2 图像复原的质量评判方法 6

2.2.1 主观质量评估法 6

2.2.2 客观质量评估法 7

第三章 图像复原的方法 9

3.1 正则滤波 9

3.2 Lucy-Richardson算法 10

3.3 维纳滤波 11

3.4 盲法卷积 12

第四章 实验结果分析 14

4.1 正则滤波 14

4.2 Lucy-Richardson算法 15

4.3 维纳滤波 16

4.4 盲法卷积 17

第五章 结论 18

致 谢 19

参考文献(References) 20

第一章 绪论

1.1 图像复原的背景和意义

由许多因素影响，图像的生成，传输和保存过程中，不可避免地导致图像质量下降。现实生活中出现的图像退化现象很多是因为以下几种情况引起的^[1]:

（1）（1）照片拍摄过程当中，镜头和观测物并不一定保持相对静止从而出现运动模糊。

（2）由图像生成系统引起的像位偏差、非线性的畸变导致的图像退化。

（3）载有远程遥感仪器的飞行器运动的不稳定，宇宙卫星运动的不稳定，包括地球自转等因素导致图像退化。

（4）因为射线的干扰以及大气湍流影响等造成图像退化。

（5）在模拟图像数字化处理时，因为部分细节处理不到位，从而使得图像质量下降。

（6）因为镜头聚焦不准确产生的聚焦失真。

（7）图像成像系统中一直存在噪声的干扰。

图像退化现象是图像显示模糊，扭曲或产生额外的噪声等。图像退化的现象导致接受端的图像失真并不是输入端的图像，图像质量显著下降。为此我们必须用数字处理技术来恢复原始图像。

图象复原是数字图像处理技术的一项分支，它提高了退化图像的视觉体验，属于数字图象处理技术研究的热点领域，和图像的增强以及其他基本数字化图像处理技术一样，都是以图像质量的提高为目标，然而他们不一样的是图像复原过程真正意义上来说是一个估计过程，必须依照某些先验的退化模型，复原失真的图片 ^[2]。

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