图像复原方法的比较研究开题报告

1. 研究目的与意义

图像复原是图像处理的一个重要课题。图像复原也称图像恢复，是图像处理中的一大类技术。它的主要目的是改善给定图像的质量。当给定了一幅退化了的或者受到噪声污染的图像，利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复原有图像是恢复图像的基本过程。图像复原技术在国民生活的各个领域中都有广泛的应用，因此具有很大的研究价值。

图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。图像复原是一种改善图像质量的处理技术，是图像处理研究领域中的热点问题，在科学和工程领域被广泛应用。

2. 课题关键问题和重难点

课题关键问题：

1、图像复原的相关理论知识和方法的理解掌握。

2、逆滤波法公式、方法的理解及使用。

3. 国内外研究现状（文献综述）

图像复原作为图像处理的一个重要分支，对于该问题国内外展开了诸多关键技术的研究。实际上，图像复原设计三个方面的内容：退化图像的成像模型，图像复原算法和复原图像的评价标准。不同的成像模型、问题空间、优化规则和方法都会导致不同的图像复原算法。适用于不同的应用领域。现有的复原方法概括为以下几个类型：去卷积复原算法、线性代数复原、图像盲反卷积算法等，其他复原方法多是这三类的衍生和改进。其中，去卷积方法包括维纳去卷积、功率谱平衡与几何平均值滤波等，这些方法都是非常经典的图像复原方法。但是需要有关于原始图像、降质算子较多的先验信息和噪声平衡性的假设只适合于不变系统及噪声于信号不相关的情形，特别是降质算子病态的情况下，图像复原结果还不停理想。

线性代数复原技术是基于已知降质算子和噪声的统计特征，从而利用线性代数原理的复原技术，它为复原滤波器的数值提供了一个统一的设计思路和较透彻的解释。但是当降质函数有接近零的特征值时，复原的结果对噪声特别敏感，且该方法是把整幅图像一并处理，计算量大，同时也没有考虑纹理、边界等高频信号与噪声的区别，这将使纹理、边界等重要特征在图像复原过程中被破坏。针对这些问题，国外主要在改进算法的效率上做了许多工作，如全局最小二乘法、约束总体最小二乘法和正则化约束总体最小二乘法。

图像盲反卷积是图像复原的另一个重要的手段，它针对没有或少有关于降质函数和真实信号灯先验知识的复原问题，直接根据退化图像来估计降质函数和真实信号。目前有以下几种算法：零叶面分离法、预先确定降质函数法、三次相关法、迭代盲反卷积法等。这些算法在先验信息不足的情况下对降质图像进行复原，由于原始图像以及点扩展函的先验知识只是部分已知的，造成图像复原的解往往不唯一，而且解的好坏与初始条件的选择以及附加的图像假设等直接有关。同时，由于加性噪声的影响使得图像的盲目复原成病态。即若对点扩展函数直接求逆进行复原，通常会带来高频噪声放大的问题导致算法性能的恶化，所以当图像的信噪比水平较低时获得的结果往往不太理想。

4. 研究方案

图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。

完成图像复原要求我们通过查阅关于图像复原方面的知识，学习逆滤波、维纳滤波、l-r算法和正则滤波法的公式、方法，能够用逆滤波、维纳滤波、l-r算法和正则滤波法来进行图像复原。

1、逆滤波复原的方法：

5. 工作计划

第一周：布置英文翻译，查阅有关毕业设计的专业文献资料

第二周：复习数字图像处理基础知识，加深对毕业设计课题的理解

第三周：熟悉matlab软件使用，练习matlab编程或c 编程