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用VC++.Net實(shí)現(xiàn)退化圖像的恢復(fù)

2009-08-24 | rar | 231 | 次下載 | 3積分

資料介紹

在實(shí)際的工作中,我們經(jīng)常要用某種圖像恢復(fù)算法對退化圖像進(jìn)行恢復(fù)。本文根據(jù)退化圖像的特點(diǎn),分析和研究了幾種常用恢復(fù)算法的特點(diǎn)及適用情況,并在VC++.net 環(huán)境下對這些恢復(fù)算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)表明,這些算法在適用的情況下有很好恢復(fù)效果。
關(guān)鍵詞: 快速傅立葉變換; 逆濾波; 維納濾波; 中值濾波
圖像恢復(fù)是圖像處理中一個重要的課題。圖像恢復(fù)的目的是從退化圖像中重建原始圖
像,改善退化圖像的視覺質(zhì)量,在這一點(diǎn)上和圖像增強(qiáng)是類似的,所不同的是圖像恢復(fù)過程需要根據(jù)圖像退化的過程或現(xiàn)象來建立一定的圖像退化模型來完成,可能的退化現(xiàn)象有光學(xué)系統(tǒng)中的衍射、傳感器的非線性失真、光學(xué)系統(tǒng)的像差、圖像運(yùn)動造成的模糊以及鏡頭畸變等[1]。根據(jù)這個退化模型來選取相應(yīng)的恢復(fù)算法對退化圖像進(jìn)行恢復(fù),可以得到滿意的圖像。
目前來講,圖像恢復(fù)技術(shù)有多種類型。按照處理的領(lǐng)域可分為頻域和空域兩大類,許多
圖像恢復(fù)技術(shù)在頻域里進(jìn)行,但越來越多的空域處理得到了應(yīng)用。本文講述了在頻域(逆濾波,維納濾波)和空域(加權(quán)中值濾波)對退化圖像進(jìn)行恢復(fù)處理的三種方法,并分析和比較了這三種方法的特點(diǎn)及適用情況,同時以VC++.net 作為開發(fā)工具實(shí)現(xiàn)了這三種算法。
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