图恢复的滤波方法 逆滤波 °等功率谱滤波 维纳滤波
图象恢复的滤波方法 •逆滤波 •等功率谱滤波 •维纳滤波
逆滤波 假定退化图象遵从以下模型 g(x,y)=f(x,y)*h(,)+n(x,y) 在不考虑噪声的情况下 G(u,v)=F(u,vH(u, v) 写成 F(2yv)=G(2y)/H(2) f(x,y)=f[G(u,v/H(u, v)
逆滤波 假定退化图象遵从以下模型 ( , ) [ ( , )/ ( , )] ( , ) ( , )/ ( , ) 1 f x y G u v H u v F u v G u v H u v − = = F 在不考虑噪声的情况下 写成 g(x, y) = f (x, y)*h(x, y) + n(x, y) G(u,v) = F(u,v)H(u,v)
逆滤波 令P(,vH(u, 它是H(lu,y)之逆 代表恢复滤波器的转移函教。 该恢复方法取名为逆滤波
逆滤波 该恢复方法取名为逆滤波。 代表恢复滤波器的转移函数。 令 , 它是 ( , )之逆， ( , ) 1 ( , ) H u v H u v P u v =
逆滤波 G(u, v) F(u,v)-H( uV P(u f(u, v) 逆滤波模型
逆滤波 逆滤波模型 F(u,v) H(u,v) P(u,v) F(u,v) G(u,v)
逆滤波 实际应用时的缺点 (1)无噪声情况 若在频谱平面对图象信号有决定影响 的点或区域上,H(u,v的值为委,那么 G(u,)的值也为零,故不能确定这些频 率处的F(uy值,也就难以恢复原始图 象f(×,y)。 (2)有噪声情况
逆滤波 实际应用时的缺点： （1）无噪声情况 若在频谱平面对图象信号有决定影响 的点或区域上，H(u,v)的值为零，那么 G(u,v)的值也为零，故不能确定这些频 率处的F(u,v)值，也就难以恢复原始图 象f(x,y)。 （2）有噪声情况