数字图像处理的基本步骤

要想图像复原我们就得知道系统的冲击响应H s ( u , v ) H_s(u,v)Hs(u,v)但是这个函数我们是不知道的，所以我们就要对其进行估计，估计的方法主要由三种。

1图像观察估计

首先为了消除噪声的影响，我们选取图形中噪声影响较小的区域，比如高对比区域。然后对该区域进行人工处理以便得到清晰的图像，然后利用以下公式估计出系统的冲激响应：

H s ( u , v ) = G s ( u , v ) F ^ s ( u , v ) H_s(u,v)=\frac{G_s(u,v)}{\hat{F}_s(u,v)}Hs(u,v)=F^s(u,v)Gs(u,v)

这样处理的缺点是麻烦，一般用来处理价值很大的。

2试验估计

这个方法很简单也很暴力，就是用不同的模型对图像进行处理直到图像退化到我们希望复原的程度。

3建模估计

建模估计就是利用图像形成的过程来建模仿真图像的模糊过程，比如基于大气湍流的退化模型为：

其中k模拟湍流的强度。

就下来我们来模拟运动模糊的模型

运动模糊是由快门的速度决定的，速度越慢，更多的杂质光将被ccd积分，所以其模型为：

其中T为积分时间即快门速度，x 0 ( t ) , y 0 ( t ) x_0(t),y_0(t)x0(t),y0(t)为对象运动速度。

对上式进行傅里叶变换有：

改变积分顺序有：

变形得到：

所以有：

这就是我们根据运动退化模型推出的退化函数。

以上就是三种常用的估计退化模型的方法。

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