数字图像处理图像恢复理论及实践PPT学习教案.pptx

《数字图像处理图像恢复理论及实践》PPT学习教案涵盖了图像处理的重要概念和技术，主要针对图像恢复和图像退化的原因进行了深入探讨。图像处理的任务包括了图像的获取、处理和分析，其中数字图像的表示是基础，而MATLAB图像处理工具箱则提供了实用的工具来处理这些问题。 图像退化是图像质量下降的现象，可能由多种因素引起，例如射线辐射、大气湍流导致的畸变，A/D转换过程中的细节丢失，镜头散焦，成像系统噪声，运动模糊，以及成像设备与被摄物体间的相对移动等。这些退化类型要求我们理解图像复原的基本任务，即通过退化模型来逆向操作，尽可能恢复原始图像的质量。 图像复原技术可分为线性和非线性两类，其中线性复原涉及到循环矩阵和矩阵的广义逆，而非线性复原可能涉及神经网络等复杂算法。此外，几何失真校正是复原过程中的一个重要环节，特别是对于遥感图像，飞机或卫星的不稳定性以及地球自转等都会引起几何失真，需要特别纠正。 图像复原模型通常基于连续数学或离散数学构建，可以通过卷积或频域相乘的方法实现。在实际应用中，图像复原在航空航天、国防、生物医学等领域都有广泛应用。传统方法基于假设条件，如线性空间不变系统和已知的图像和噪声特性，而现代方法则更倾向于处理非平稳图像和未知先验知识的情况，如盲图像复原。 数学模型是理解图像退化和复原的关键，连续图像退化的一般模型由输入图像经过退化系统后产生退化图像，其中可能包含加性噪声。图像复原的目标是找到输入图像的最佳估计，但这可能受到病态性问题的挑战，即最佳估计问题可能无解或者存在多个解。点扩展函数（PSF）是描述退化系统对单个像素点影响的重要概念，它在空间域是输入图像与退化函数的卷积，在频域则是乘积关系。 这个PPT学习教案详细介绍了图像处理和图像恢复的理论与实践，涵盖了从基本概念到高级技术的各个方面，旨在帮助学生理解和掌握如何利用数学模型和MATLAB工具解决实际的图像退化问题。通过学习，学生应能掌握图像退化的原因，建立并应用复原模型，以及熟练使用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理。