遥感数字图像处理 第五章 图像纠正―new.

第五章图像复原与重建讲解内容1.图像恢复的概念2.图像几何校正和几何变换3.图像重建目的1.熟悉图像几何校正和几何变换的方法与基本步骤，掌握图像灰度内插方法及其特点2.了解图像重建的基本概念与方法第五章图像复原与重建5.1图像退化模型5.1.1图像的退化图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像的质量变坏。图像复原就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程进行处理。典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，得到质量改善的图像。图像复原过程如下：找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像可见，图像复原主要取决于对图像退化过程的先验知识所掌握的精确程度，体现在建立的退化模型是否合适。图像复原和图像增强的区别：图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要满足应用需求就行。而图像复原就完全不同，需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆处理方法，从而得到复原的图像。如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理。二者的目的都是为了改善图像的质量。5.1.2图像退化的数学模型f(x，y)表示理想的、没有退化的图像，g(x，y)是退化（所观察到）的图像。若受加性噪声n(x，y)的干扰，则退化图像可表示为g（x，y）=f（x，y）*h（x，y）+n(x，y)这就是线性位移不变系统的退化模型。退化模型如图所示采用线性位移不变系统模型的原由：1）由于许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似，这样线性系统中的许多数学工具如线性代数，能用于求解图像复原问题，从而使运算方法简捷和快速。2）当退化不太严重时，一般用线性位移不变系统模型来复原图像，在很多应用中有较好的复原结果，且计算大为简化。3）尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍地反映图像复原问题的本质，但在数学上求解困难。只有在要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求解，其求解也常以位移不变的解法为基础加以修改而成。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）。5.4.1空间坐标变换实际工作中常以一幅图像为基准，去校正另一幅几何失真图像。通常设基准图像f(x,y)是利用没畸变或畸变较小的摄像系统获得的，而有较大几何畸变的图像用g(x´,y´)表示，下图是一种畸变情形。设两幅图像几何畸变的关系能用解析式来描述。),(1yxhx),(2yxhy通常h1(x，y)和h2(x，y)可用多项式来近似当n=1时，畸变关系为线性变换，上述式子中包含a00、a10、a01、b00、b10、b016个未知数，至少需要3个已知点来建立方程式，解求未知数。niinjjiijyxax00niinjjiijyxby00yaxaax011000ybxbby011000当n=2时，畸变关系式为包含12个未知数，至少需要6个已知点来建立关系式，解求未知数。几何校正方法可分为直接法和间接法两种。20211220011000yaxyaxayaxaax20211220011000ybxybxbybxbby一、直接法利用若干已知点坐标，根据解求未知参数；然后从畸变图像出发，根据上述关系依次计算每个像素的校正坐标，同时把像素灰度值赋予对应像素，这样生成一幅校正图像。但该图像像素分布是不规则的，会出现像素挤压、疏密不均等现象，不能满足要求。因此最后还需对不规则图像通过灰度内插生成规则的栅格图像。niinjjiijniinjjiijyxbyxhyyxayxhx002001),(),(二、间接法设恢复的图像像素在基准坐标系统为等距网格的交叉点，从网格交叉点的坐标（x,y）出发，若干已知点，解求未知数。根据推算出各格网点在已知畸变图像上的坐标(x‘,y’)。由于(x(x‘,y’)一般不为整数，不会位于畸变图像像素中心，因而不能直接确定该点的灰度值，而只能在畸变图像上，由该像点周围的像素灰度值通过内插，求出该像素的灰度值，作为对应格网点的灰度，据此获得校正图像。niinjjiijniinjjiijyxbyxhyyxayxhx002001),(),(由于间接法内插灰度容易，所以一般采用间接法进行几何纠正。5.4.2像素灰度内插方法常用的像素灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法三种。1．最近邻元法在待求点的四邻像素中，将距离这点最近的相邻像素灰度赋给该待求点。该方法最简单，但校正后的图像有明显锯齿状，即存在灰度不连续性。2．双线性内插法双线性内插法是利用待求点四个邻像素的灰度在两个方向上作线性内插。如图，下面推导待求像素灰度值的计算式。对于(i，j+v)有f(i，j+v)=[f(i，j+1)-f(i，j)]v+f(i，j)对于(i+1，j+v)有f(i+1，j+v)=[f(i+1，j+1)-f(i+1，j)]v+f(i+1，j)对于(i+u,j+v)有f(i+u,j+v)=[f(i+1,j+v)-f(i,j+v)]u+f(i,j+v)=)1,1(),1()1()1,()1(),()1)(1(jiuvfjifvujivfujifvu该方法要比最近邻元法复杂，计算量大。但没有灰度不连续性的缺点，结果令人满意。它具有低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓有一定模糊。(i-1,j-1)(i-1,j+2)(i+2,j-1)(i+2,j+2)(x,y)uv3．三次内插法该方法利用三次多项式S(x)来逼近理论上的最佳插值函数sin(x)/x。其数学表达式为：2||02||1||||5||841||0||||21)(3232xxxxxxxxxS其中A=[s(1+v)s(v)s(1-v)s(2-v)])2,2()1,2(),2()1,2()2,1()1,1(),1()1,1()2,()1,(),()1,()2,1()1,1(),1()1,1(jifjifjifjifjifjifjifjifjifjifjifjifjifjifjifjifBc=[s(1+u)s(u)s(1-u)s(2-u)]T该算法计算量最大，但内插效果最好，精度最高。待求像素(x,y)的灰度值由其周围十六个点的灰度值加权内插得到。可推导出待求像素的灰度计算式如下：f(x,y)=A‧B‧C原始影像灰度表面最近邻内插法双线性内插法三次内插法像素灰度内插法效果比较5.5图像的几何变换图像处理时，往往会遇到需要对图像进行放大、缩小、旋转等操作。5.5.1图像的缩小一、图像的尺寸减半2M*2N的图像缩小为：M*N的图像。处理方法是：取偶数行和偶数列构成新的图像。图像的减半缩小效果二、依比例的缩小：M*N大小的图像缩小为：L*S大小。其中：M/N=L/S=k.1.计算c=L/M2.设旧图像是F(x,y)，新图像是I(x‘,y’)则：I(x‘,y’)=F(int(c*x),int(c*y))8463取：2，3，4，6，7，8列；2，3，4行图像的按比例缩小效果三、不依比例缩小这种操作一定带来图像的几何畸变。M*N大小的图像缩小为：L*S大小。其中：M/L=k1,N/S=k2.1.计算c1=1/k1,c2=1/k22.设旧图像是F(x,y)，新图像是I(x‘,y’)则：I(x‘,y’)=F(int(c1*x),int(c2*y))6442取：2，3，5，6列；2，4行图像的不按比例任意缩小5.5.2图像的放大图像的缩小操作中，是从现有的信息里如何挑选所需要的有用信息。图像的放大操作中，则需对尺寸放大后所多出来的空格填入适当的值，这是信息的估计问题，所以较图像的缩小要难一些。一、图像的成倍放大常用的方法是：原来的一个点的值填到一个2*2的小块中去。图像的成倍放大效果二、图像的按比例放大方法：方法一：将一点的值用一个小块来代替。即：方法二：M*N大小的图像放大为：L*S大小。其中：M/N=L/S=k.1.计算c=L/M2.设旧图像是F(x,y)，新图像是I(x‘,y’)则：I(x‘,y’)=F(int(c*x),int(c*y))图像大比例放大时的马赛克效应放大10倍三、任意不依比例放大这种操作一定带来图像的几何畸变。M*N大小的图像放大为：L*S大小。其中：L/M=k1,S/N=k2.1.计算c1=k1,c2=k22.设旧图像是F(x,y)，新图像是I(x‘,y’)则：I(x‘,y’)=F(int(c1*x),int(c2*y))图像不按比例放大5.5.3图像的旋转•图像的旋转实际上是坐标系的旋转，下图给出了图像旋转的原理示意图。θ5.5.3图像的旋转•为了尽量不扩大画布，所以是以画面的中心点为坐标原点进行旋转的。所以有：•设图像大小为M*N，作新图像的画布为M1*N1.MM21NN212/1sin)2/(cos)2/(MNyMxX2/1cos)2/(sin)2/(NNyMxY5.5.3图像的旋转•因为像素的坐标都是整数，所以当用前面的方法旋转时，会出现画面上有许多的空点，（即白点）这就影响了旋转图像的效果。为此我们还需要进行图像的空点的插值。图像的旋转效果5.5.3图像的旋转•最简单的方法是行插值或是列插值方法：1.找出当前行的最小和最大的非白点的坐标，记作：(i,k1)、(i,k2)。2.在(k1,k2)范围内进行插值，插值的方法是：空点的像素值等于前一点的像素值。3.同样的操作重复M1行。5.5.3图像的旋转插值处理示意图：图像旋转中的插值处理效果5.6图像重建线、电子射线及光线和热辐射的情况下，它们都遵从一定的吸收规则。发射模型可用来确定物体的位置。这种方法已经广泛用于正电子检测,通过在相反的方向分解散射的两束伽马射线,则这两束射线的渡越时间可用来确定物体的位置。反射模型可以用来测定物体的表面特征，例如光线、电子束、激光或超声波等都可以用来进行这种测定。这三种模型是无损检测中常用的数据获取方法。如图给出了图像重建的三种模型，即透射模型、发射模型和反射模型。透射模型建立于能量通过物体后有一部分能量会被吸收的基础之上，透射模型经常用于X射5.6.1计算机断层扫描的二维重建计算机断层扫描的基本原理，如图所示，从线性并排着的X线源发射一定强度的X线，把通过身体的X线用与X线源平行排列的X线检测器接收。然后把X线源和检测器组以体轴为中心一点一点的旋转，反复进行同样的操作。利用这样求得的在各个角度上的投影数据，就得到了垂直于体轴的断面图像。5.6.2三维形状的复原为了测出三维物体的形状，一方面可以一点点地移动位置，一方面求出多个垂直于通过物体中心线的断面，然后把它们依次连接起来，即根据一系列二维图像的位置变化构成三维图像。一旦这样的物体三维信息被恢复，就可以求出关于具有任意倾斜度平面的断面，或者可以由三维的任意方向来看物体，从而使对物体形状的判读变得非常容易。从多个断面恢复三维形状的方法有Voxel法（体素