通常在无噪声的理想情况下,上式可简化为 G(u, v)=F(u,vH(u, v) F(l,v)=G(,v)/H(2v) 进行反傅立叶变换可得到fxy)。以上就是逆滤波复原的 基本原理。1/(ωu,ν)称为逆滤波器。 逆滤波复原过程可归纳如下 (1)对退化图像g(x,y)作二维离散傅立叶变换,得到G(lv) (2)计算系统点扩散函数h(x,y)的二维傅立叶变换,得到 H(v,) 3逆滤波计算F(u,y)=G(u,v)/H(u,y) (4)计算[F()的逆傅立叶变换,求得/(x
通常在无噪声的理想情况下，上式可简化为 则 进行反傅立叶变换可得到f(x,y) 。以上就是逆滤波复原的 基本原理。1/H(u,v)称为逆滤波器。 G(u,v) = F(u,v)H(u,v) F(u,v) = G(u,v)/ H(u,v) 逆滤波复原过程可归纳如下: (1)对退化图像g(x，y)作二维离散傅立叶变换，得到G(u,v)； (2)计算系统点扩散函数h(x，y)的二维傅立叶变换，得到 H(u,v); (3)逆滤波计算 (4)计算 F(u,v) 的逆傅立叶变换，求得 f (x, y) 。 F(u,v) = G(u,v)/ H(u,v)
但实际获取的影像都有噪声,因而只能求F(uV)的估 计值|F(n) F(vv)=F(y)+() H(u, v) 再作傅立叶逆变换得 xy)=1(x)+(N(m(享2mh 若噪声存在,而且H(uν)很小或为零时,则噪声被放 大。这意味着退化图像中小噪声的干扰在H(x,)较小时 对逆滤波恢复的图像产生很大的影响,有可能使恢复的图 像和f(xy)相差很大,甚至面目全非
( , ) ˆ F u v 若噪声为零，则采用逆滤波恢复法能完全再现原图像。 若噪声存在，而且H(u,v）很小或为零时，则噪声被放 大。这意味着退化图像中小噪声的干扰在H(u,v)较小时，会 对逆滤波恢复的图像产生很大的影响，有可能使恢复的图 像和f(x,y)相差很大，甚至面目全非。 但实际获取的影像都有噪声，因而只能求F(u,v)的估 计值 。 再作傅立叶逆变换得 ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ˆ H u v N u v F u v = F u v + − − + f x y = f x y + N u v H u v e dudv 1 j2 (u x vy) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ˆ
为此改进的方法有: ①在H(ωu,ν)=0及其附近,人为地仔细设置H1(,v)的值,使 N(u)*H1(u)不会对F(u,v)产生太大影响 下图给出了H()、H(x)同改进的滤波特性H1(y)的 一维波形,从中可看出与正常的滤波的差别。 H(u, v) (c) ②使H1(uν)具有低通滤波性质。即使 D≤D H(1)={H(u1) D>D
为此改进的方法有： ① 在H(u,v）=0及其附近，人为地仔细设置H -1(u,v)的值，使 N(u,v)*H-1(u,v)不会对F（u，v）产生太大影响。 下图给出了H(u,v)、H- -1 (u,v)同改进的滤波特性HI (u,v)的 一维波形，从中可看出与正常的滤波的差别。 ②使H -1(u,v)具有低通滤波性质。即使 = − 0 1 0 0 D D D D ( , ) 1 H (u,v) H u v
54图像的几何校正 几何失真 图像在获取过程中,由于成像系统本身具有非线性、 拍摄角度等因素的影响,会使获得的图像产生几何失真。 几何失真 系统失真 非系统失真。 系统失真是有规律的、能预测的;非系统失真则是随 机的。 当对图像作定量分析时,就要对失真的图像先进行精 确的几何校正(即将存在几何失真的图像校正成无几何失 真的图像),以免影响定量分析的精度
5.4 图像的几何校正 几何失真 图像在获取过程中，由于成像系统本身具有非线性、 拍摄角度等因素的影响，会使获得的图像产生几何失真。 几何失真 系统失真 非系统失真。 系统失真是有规律的、能预测的；非系统失真则是随 机的。 当对图像作定量分析时，就要对失真的图像先进行精 确的几何校正（即将存在几何失真的图像校正成无几何失 真的图像），以免影响定量分析的精度
几何校正方法 图像几何校正的基本方法是先建立几何校正的数学模型 其次利用已知条件确定模型参数;最后根据模型对图像进行 几何校正。通常分两步: ①图像空间坐标变换;首先建立图像像点坐标(行、列 号)和物方(或参考图)对应点坐标间的映射关系, 解求映射关系中的未知参数,然后根据映射关系对图 像各个像素坐标进行校正; ②确定各像素的灰度值(灰度内插)
几何校正方法 图像几何校正的基本方法是先建立几何校正的数学模型； 其次利用已知条件确定模型参数；最后根据模型对图像进行 几何校正。通常分两步： ①图像空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列 号）和物方（或参考图）对应点坐标间的映射关系， 解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图 像各个像素坐标进行校正； ②确定各像素的灰度值（灰度内插）