維納濾波復(fù)原的原理研究 畢業(yè)設(shè)計(jì)

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1、摘要景物成像過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)模糊、失真或混入噪聲，最終導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。這種質(zhì)量的下降會(huì)造成圖像中的目標(biāo)很難識(shí)別或者圖像中的特征無(wú)法提取，必須對(duì)其進(jìn)行恢復(fù),維納濾波是一種常見(jiàn)的圖像復(fù)原方法。本設(shè)計(jì)主要對(duì)維納濾波的基本原理進(jìn)行研究，并結(jié)合MATLAB中的函數(shù)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的維納濾波器，對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像和它的加噪圖像進(jìn)行復(fù)原。之后，對(duì)逆濾波和維納濾波進(jìn)行圖像復(fù)原仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)比它們的復(fù)原效果。關(guān)鍵詞：維納濾波；圖像恢復(fù)；退化模型IAbstractImagingfeaturesmayappearblurred,distortedormixedwithnoiseintheproc

2、essofsceneimaging.Asaconsequence,qualityofimagesislowered,whichindigitalimagesislikelytomakeitdifficulttoidentifythetargetimageortoextracttheimagefeatures,imagesmustberestored,then.Wienerfilterisacommonmethodforimagerestoration.ThispapermainlyintroducesthebasicprinciplesofWienerfilteri

3、ng,andfunctionofMATLABarecombinedtodesignthecorrespondingWienerfiltertorestoremotion-blurimages.Andnoiserestorationarealsotakenintoaccountinthedesign.Finally,theinversefilterandWienerfilterforimagerestorationsimulationexperimentbetaken,andcomparedthedifferencesbetweenthem.Keywords:Wien

4、erfilter;imagerestoration;degradedimageII目錄第一章緒論11.1圖像復(fù)原的背景及意義11.2圖像復(fù)原方法21.3維納濾波簡(jiǎn)介2第二章圖象基本退化模型及恢復(fù)42.1圖像噪聲42.2圖象退化模型52.2.1退化模型52.2.2連續(xù)函數(shù)退化模型72.2.3離散函數(shù)退化模型82.2.4勻速直線運(yùn)動(dòng)圖像的退化模型112.3圖像的恢復(fù)方法122.3.1逆濾波復(fù)原法122.3.2約束最小平方復(fù)原法132.3.3維納濾波復(fù)原法14第三章維納濾波實(shí)現(xiàn)退化圖像的復(fù)原173.1維納濾波的基本原理173.1.1維納濾波概述173.1.2運(yùn)動(dòng)模糊參數(shù)的

5、確定183.1.3維納-霍夫（Wiener-Hopf）方程213.2維納濾波仿真實(shí)現(xiàn)233.2.1維納濾波器K233.2.2圖像的恢復(fù)效果對(duì)比24總結(jié)31參考文獻(xiàn)32附錄（一）：程序清單33附錄（二）：外文文獻(xiàn)翻譯41致謝63第一章緒論在實(shí)際的日常生活中，人們要接觸很多圖像，畫面，而在景物成像這個(gè)過(guò)程里可能會(huì)出現(xiàn)模糊、失真或混入噪聲，最終導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，這種現(xiàn)象稱為圖像“退化”。因此我們可以采取一些技術(shù)手段來(lái)盡量減少甚至消除圖像質(zhì)量的下降，還原圖像的本來(lái)面目。這就是圖像復(fù)原。引起圖像模糊有很多種的原因，舉例來(lái)說(shuō)有運(yùn)動(dòng)引起的，高斯噪聲引起的，斑點(diǎn)噪聲引起的，椒鹽噪聲

6、引起的等等。圖像復(fù)原的算法：數(shù)字圖像復(fù)原問(wèn)題實(shí)際上是在一定的準(zhǔn)則下，采用數(shù)學(xué)最優(yōu)化方法從退化的圖像去推測(cè)原圖像的估計(jì)問(wèn)題。不同的準(zhǔn)則及不同的數(shù)學(xué)最優(yōu)化方法就形成了各種各樣的算法。常見(jiàn)的復(fù)原方法有，逆濾波復(fù)原算法，維納濾波復(fù)原算法，盲卷積濾波復(fù)原算法，約束最小二乘濾波復(fù)原算法等等。圖像復(fù)原是圖像處理中的重要技術(shù)，圖像復(fù)原可以在某種意義上對(duì)圖像進(jìn)行改進(jìn)，即可以改善圖像的視覺(jué)效果，又能夠便于后續(xù)處理。其中維納濾波是最典型的一種，20世紀(jì)40年代，維納奠定了最佳濾波器研究的基礎(chǔ)。即假定輸入時(shí)有用信號(hào)和噪聲信號(hào)的合成，并且它們都是廣義平穩(wěn)過(guò)程和他們的二階統(tǒng)計(jì)特性都已知。維納根

7、據(jù)最小均方準(zhǔn)則（即濾波器的輸出信號(hào)與需要信號(hào)的均方值最?。蟮昧俗罴丫€性濾波器的參數(shù)，這種濾波器被稱為維納濾波器。MATLAB是一款主要用于數(shù)值計(jì)算和圖像處理的工具軟件。由于它采用了矩陣的形式存貯數(shù)據(jù)，因此在圖像處理領(lǐng)域能夠發(fā)揮速度快，效率高的優(yōu)點(diǎn)。它包含了許多功能強(qiáng)大的工具箱，借助于這些工具箱，用戶可以非常方便地進(jìn)行圖像分析和處理工作。此外，和其它軟件比較，由于MATLAB對(duì)于圖像處理的針對(duì)性，它還具有代碼簡(jiǎn)潔的優(yōu)勢(shì)。正是基于上述情況，本文采用了MATLAB來(lái)實(shí)現(xiàn)文中提到的算法，并且取得了不錯(cuò)的效果。1.1圖像復(fù)原的選題背景及意義圖像復(fù)原就是研究如何從所得的