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《大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)---基于運(yùn)動(dòng)圖像復(fù)原的維納濾波器設(shè)計(jì).doc》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、LANZHOUUNIVERSITYOFTECHNOLOGY畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書題目基于運(yùn)動(dòng)圖像復(fù)原的維納濾波器設(shè)計(jì)基于運(yùn)動(dòng)圖像復(fù)原的維納濾波器設(shè)計(jì)ThedesignoftheWienerfilterforimagerestorationbasedon張明哲ZhangMingzhe09250104蘭州理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)摘要運(yùn)動(dòng)模糊圖像成像過程中可能會(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法提取，必須對(duì)其進(jìn)行恢復(fù),維納濾波是一種常見的圖像復(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，
2、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-III-蘭州理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)AbstractMotionblurinimagingprocessmayappearfuzzy,distortedormixedwithnoise,resultinginthedecreaseofimagequality.Thedropinqualitywillcausethattheimageofthetargetcannotbeextractedandaredifficulttoidentify,soitmustbe
3、restored.Wienerfilteringisacommonmethodforimagerestoration.StudyonthedesignofthemainprincipleoftheWienerfilter,andcombinedwiththefunctionofMATLAB,designthecorrespondingWienerfilter,totherestorationofmotionblurredimageandnoiseimageit.Then,ontheinversefilterandWienerfilterforimagerestorationsimulatio
4、nexperiment,andcomparedtheirrestorationeffect.Keywords:Wienerfilter;imagerestoration;degradedimage-III-蘭州理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)目錄第1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維納濾波簡介2第2章圖像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92.2.4勻速直線運(yùn)動(dòng)圖像的退化模型122.3圖像的恢復(fù)方法142.3.1逆濾波復(fù)原法142.3.2約束最小平方復(fù)原法152.3.3維納濾波復(fù)原法
5、16第3章維納濾波實(shí)現(xiàn)退化圖像的復(fù)原183.1維納濾波的基本原理183.1.1維納濾波概述183.1.2運(yùn)動(dòng)模糊參數(shù)的確定193.1.3維納-霍夫（Wiener-Hopf）方程233.2維納濾波仿真實(shí)現(xiàn)243.2.1K參數(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原的影響243.2.2圖像的恢復(fù)效果對(duì)比26總結(jié)33參考文獻(xiàn)33附錄一：外文文獻(xiàn)翻譯35附錄二：源程序清單54致謝62-III-蘭州理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)第1章緒論在實(shí)際的日常生活中，人們要接觸很多勻速運(yùn)動(dòng)圖像，畫面，而在景物成像這個(gè)過程里可能會(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)手段來盡量減少甚至消除
6、圖像質(zhì)量的下降，還原圖像的本來面目。這就是圖像復(fù)原。引起圖像模糊有很多種的原因，舉例來說有運(yùn)動(dòng)引起的，高斯噪聲引起的，斑點(diǎn)噪聲引起的，椒鹽噪聲引起的等等。圖像復(fù)原的算法：數(shù)字圖像復(fù)原問題實(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原圖像的估計(jì)問題。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
7、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)過程和他們的二階統(tǒng)計(jì)特性都已知。維納根據(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?。?，求得了最佳線性濾波器的參數(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
