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(l)外部噪声:从处理系统以外受到的影响，如天线的干扰或电磁波从电源线窜入系统的噪声。
(2)内部噪声:有四种基本形式。
由光和电的基本性质引起:如电流可看作电子或空穴运动，这些粒子运动产生随机散粒噪声;导体中电子流动的热噪声;光量子运动的光量子噪声等。机械运动产生韵噪声:接头振动使电流不稳，磁头或磁带、磁盘抖动等。元器件噪声:如光学底片的颗粒噪声，磁带、磁盘缺陷噪声，光盘的疵点噪声等。系统的内部电路噪声:如CRT的偏转电路二次发射电子等噪声。
从噪声的分类来看是多种多样的，但从统计的观点来看，凡是统计特征不随时间变化的称作平稳噪声，统计特征随时间变化的称作非平稳噪声。从噪声的运动模糊图像的恢复与处理度分布的统计特征来看，其密度函数有高斯型、瑞利型，分别称为高斯噪声和瑞利噪声。
按噪声对信号的影响可分为加性噪声模型和乘性噪声模型两大类。
2.3用函数复原图像
工具箱中有四个图像复原函数，如表2.1所示。
表2.1 四个复原函数
函数 方法
Deconvwnr 用Wiener滤波器实现图像复原
Deconvreg 用约束最小二乘复原算法实现图像复原
Deconvlucy 用Lucy-Richardson算法实现复原
Deconvblind 用盲去卷积算法实现图像复原
这四个函数都将PSF和模糊图像作为主要变量。Deconvwnr函数求取文纳滤波器复原，Deconvreg函数求取有约束的最小二乘解，可以设置对输出图像的约束。使用这些函数中的任何一种，都应该提供一些与噪声相关的信息来减少恢复过程中可能出现的噪声扩大。
Deconvlucy函数实现一个加速衰减的Lucy-Richardson算法。本函数采用优化技术和泊松统计量进行多次迭代。使用该函数，不需要提供有关模糊图像中附加噪声的信息。
Deconvblind函数使用的是盲去卷积算法，它在不知道PSF的情况下进行恢复。调用Deconvblind函数时，将PSF的初值作为一个变量进行传递。该函数除了返回一个修复后的图像以外，还返回一个修复后的PSF。可以使用与Deconvlucy函数相同的衰减和迭代模型。
3几种经典的复原方法介绍
3.1 图像复原的本质
图像恢复也称图像复原是指根据相应的退化模型和先验知识，把品质下降了的图像加以重建，从退化图像中重构出原始图像。匀速直线运动模糊图像恢复技术的研究具有一般性和普遍意义，因为非匀速直线运动在某些条件下可以近似地视为匀速直线运动或者可以看作是多个匀速直线运动的合成。而在匀速直线运动模糊的所有模型中，水平方向的模糊更具有代表性和简单性，因为其它方向上的模糊可以由水平方向上的恢复方法推广得到，或者直接将图像旋转就可以把其它方向的运动模糊转化为水平方向上的匀速直线运动模糊。
对于退化的复原，一般采用两种方法，一种方法适用于对图像缺乏先验知识的情况，此时可对退化过程(模糊和噪声)建立模型，进行描述，进而寻找一种去除或削弱其影响的过程。另一方面，若对于原始图像有足够的先验知识，则对原始图像建立一个数学模型，并根据它对退化图像进行恢复会更有效。本文采用的是已知退化模型和噪声的情况下，对图像复原的常用方法进行研究。
下面介绍文纳滤波算法、约束最小二乘方（正则）复原算法、迭代非线性复原算法（Lucy-Richardson算法）、盲去卷积算法进行图像复原，并进行讨论分析。
3.2 文纳滤波复原法
一般地，噪声源往往具有平坦的功率谱，即使不是如此，其随着频率的升高而下降的趋势也要比典型图像的功率谱慢得多。因此，可以认为功率谱的低频部分以信号为主，而高频部分则主要被噪声所占据。由于逆滤波器的幅值通常随着频率的升高而升高，会增强高频部分的噪声。因此，为了克服以上缺点，提出了采用文纳滤波复原法进行模糊图像恢复。
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