110320017-丁园图像退化与复原的系统设计和边缘检测精品范本.doc

湖南商学院课程论文
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课程设计报告

课程名称:图形图像处理
学期:2013－２014学年第2学期
学时学分:３２学分2学时
专业班级：信科110１班
学号：１10３2０0１7
姓名：丁园
指导老师：陈荣元
提交日期:２014年6月21日
目录

一、数字图像退化与复原系统设计···································2
1、实验内容···························································2
2、实验原理···························································2
３、具体实验过程及结果············································5
二、边缘检测······························································12
1、实验内容···························································12
2、实验原理···························································12
３、具体实验过程及结果············································13
三、实验总结与体会·····················································１8
参考文献····································································１９

一、数字图像退化与复原系统设计

1、实验内容
(1）设计图形用户界面，能对图像文件（ｂmｐ、jpg、tｉff、ｇｉf等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作;
(２）数字图像的统计信息功能：包括图像的行数和列数，附加信息，直方图的统计及绘制等；
(3)图像退化与复原
ﻩａ.能对图像加入各种噪声,生成退化图像；
ﻩb。给定图像,能估计噪声参数和噪声类型;
ｃ.并通过几种滤波算法（维纳滤波,最小二乘方滤波)实现去噪并显示结果.比较去噪效果.
2、实验原理
（1）图像的退化
数字图像在获取过程中，由于光学系统的像差、光学成像衍射、成像系统的非线性畸变、成像过程的相对运动、环境随机噪声等原因,图像会产生一定程度的退化。
（2)图像的复原
图像复原是利用图像退化现象的某种先验知识，建立退化现象的数学模型,再根据模型进行反向的推演运算,以恢复原来的景物图像。因而图像复原可以理解为图像降质过程的反向过程．
（3)估计噪声参数和噪声类型
噪声的类型可以通过设备来确定,也可以从图像信息中提取,从图像中提取一个平滑的子图像,画出直方图，分辨噪声类型。通过传感器的合成像设备技术参数来估计噪声参数.
(4)图像降质的数学模型
图像复原处理的关键问题在于建立退化模型。输入图像ｆ（ｘ,y）经过某个退化系统后输出的是一幅退化的图像。为了讨论方便，把噪声引起的退化即噪声对图像的影响一般作为加性噪声考虑.
原始图像f(x，y)经过一个退化算子或退化系统Ｈ(x，y)的作用,再和噪声n(ｘ，y)进行叠加,形成退化后的图像g（x,y)。图1表示退化过程的输入和输出关系,其中H（ｘ,y）概括了退化系统的物理过程，就是要寻找的退化数学模型。
f(x,y)
H(x,y)
+
+
n(x,y)
g(x,y)

图1图像的退化模型
数字图像的图像恢复问题可以看作是：根据退化图像g（ｘ，y)和退化算子Ｈ(ｘ,y)的形式，沿着反向过程去求解原始图像f（x,y)。图像退化的过程可以用数学表达式写成如下形式：
g（x,ｙ)=H［f（x，ｙ)]＋n(x,y）(１）
在这里，n(ｘ，y）是一种统计性质的信息。在实际应用中,往往假设噪声是白噪声,即它的频谱密度为常熟,并且与图像不相关．
在对退化系统进行了线性系统和空间不变系统的近似之后，连续函数的退化模型在空域中可以写成:
g（ｘ,y)＝f(x，ｙ)＊h（x,y)+ｎ(ｘ,ｙ）(2)
在频域中可以写成：
G（u，v)=F（u，v)H(u,v)+Ｎ(u,v)（3)
其中，G(u,ｖ）、Ｆ(u,v)、N(u，v）分别是退化图像g(x,ｙ)、原图像f(ｘ,y)、噪声信号ｎ(x,y)的傅立叶变换;Ｈ（u，v）是系统的点冲击响应函数h（x,ｙ)的傅立叶变换,称为系统在频率域上的传递函数.
可见，图像复原实际上就是已知g(x,y)求f(x，y）的问题或已知G（ｕ，v）求F(u,v）