2。2。2 大气湍流光学传递函数 8

2。3 模糊图像的复原原理 10

2。3。1 非约束复原方程 10

2。3。2 约束复原方程 11

2。4 图像复原质量评价 11

2。4。1 图像质量的主观评价 12

2。4。2 图像质量的客观评价 13

2。5 本章小结 15

第三章  大气湍流光学传递函数的图像复原方法 16

3。1 逆滤波算法 16

3。1。1 逆滤波算法原理 16

3。1。2 逆滤波实验仿真 17

3。2 维纳滤波算法 18

3。2。1 维纳滤波算法原理 18

3。2。2 维纳滤波实验仿真 20

3。3 最小二乘复原算法 21

3。3。1 最小二乘复原法原理 21

3。3。2 最小二乘实验仿真 22

3。4 本章小结 22

第四章  维纳滤波算法的K值自动估计技术 24

4。1 一般维纳滤波算法的K值 24

4。2 改进后的K值自动估计方法 24

4。3 改进K值后的实验仿真 25

4。4 本章小结 26

结论 28

致谢 29

参考文献 30

第一章  绪论

1。1 研究的背景和意义

在我们的日常生活中，会遇到很多美丽的景色，在图像的记录过程中，会有很多随机的因素如光学衍射等的影响，使真实图像和复原处理后的图像存在差距。这些原因在现实生活中会经常的碰到，尤其是在遥感、宇航卫星、天文学等领域所获得的图像尤其常见。在天文学领域，大气湍流是一个最为主要的因素使得图像的质量下降；在医药学领域，X射线散布会使照射所得图片分辨率等有所下降；在要求高精度的制造业领域，电子透镜球面像差会使电子显微的照片质量有所下降等等。这些都是图像模糊对我们生活的影响。这就是图像退化。图像退化包括图像出现的模糊、失真、及其中出现附加噪声（包括加性和乘性两种）等。由于图像的退化，所得到的图像与想要得到的图像会有一定的偏差，图像效果也就自然变差。所以务必要对退化图形做点修改，以复原真正初始图形，这就叫做退化图像的复原。通常采用的方法就是首先了解退化的全过程，然后利用其求逆的过程来对图像进行逆操作。图像复原与图像增强存在相似之处，都是为了得到处理者所最想要图像中的部分或者全部，得到相对而言比较好的视觉效果，比较不同之处在于图像增强不用考虑所知图像是否失真和图像降质的原因，而是针对特定的场景有针对性的对图像进行整体或者局部的增强。现在图像复原技术已经成为图像处理领域中所研究的热点问题，它的目的也是为了获取图像在人视觉系统上的质量在某种程度上的改善，但是图像恢复过程是一个需要事先选取退化模型的一个估计的过程，之后在这种模型基础上对图像进行相应合适的处理。简单地说，其实图像恢复就是对退化图像的质量加以增强提高，以这种提高来获得图像呈现在人视觉系统上提高。