第五章，影象復原

1，什麼是影象復原？

影象復原是利用某種先驗知識來重建或者復原被退化的影象。一般來講，影象復原就是將退化模型化，並且採用相反的過程進行處理，以便復原出原影象。

2，影象退化模型表達形式？

退化過程模型化之後為一個退化函式和一個加性噪聲項。

g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+η(x,y)等價形式：G(u，v)=H(u,v)F(u,v)+N(u,v)

3，當退化過程完全由噪聲項引起時過程表達形式？

g(x,y)=f(x,y)+η（x,y）和等價形式G(u，v)=F(u,v)+N(u,v)

4，均值濾波器的形式和性質？

①算術均值濾波器復原表示式：

其中表示中心點在（x,y）尺寸為m*n的矩形視窗小鄰域中畫素座標組。表示被複原點處的估計值。g(s,t)表示被汙染的畫素點值。

算術均值濾波器的恢復影象過程就是將定義的區域內畫素點平均值代替被幹擾的影象g(x,y)中畫素點的值。

②幾何均值濾波器復原表示式：

視窗內畫素點值得乘積的1/mn次冪。

③諧波均值濾波器復原表示式：

諧波均值濾波器對去除鹽噪聲更好，但是不適用於胡椒噪聲。

④逆諧波均值濾波器復原表示式：

其中Q為濾波器的階數，適合在實際的過程中消除椒鹽噪聲的影響。

當Q值為正數時，濾波器適用於消除“胡椒噪聲”；當Q值為負數時，濾波器適用於消除“鹽噪聲”；但是不能夠同時消除兩種噪聲，當Q=0時，逆諧波均值濾波器退化為諧波均值濾波器。

5，順序統計濾波器？

①中值濾波器：

將鄰域內中值代替畫素值。

②最大值和最小值濾波器：

在發現影象中的亮點時很有效，有助於去除“胡椒噪聲”。

發現影象中的暗點很有效，有助於去除“鹽噪聲”。

③中點濾波器：

結合了順序統計和求平均，有助於消除高斯和均勻分佈隨機噪聲。

④阿爾法均值濾波器：

去除鄰域Sxy內，g(s,t)灰度值為最高值d/2個和最小值的d/2，剩餘mn-d個畫素點。

6，帶阻濾波器？

①理想帶阻濾波器：

D（u，v）為到中心化頻率矩形中心的距離，W為阻帶頻頻寬度。

②n階巴特沃斯帶阻濾波器：

③高斯帶阻濾波器：

7，帶通濾波器？

與帶阻濾波器相反的操作。

8，最小均方差濾波器（維納濾波器）表示式和公式含義？

H（u,v）為退化函式；的複共軛。;;

為噪聲的功率譜；為未退化的影象的功率譜。

參考文獻：

《數字影象處理第二版（岡薩雷斯）》