АННОТАЦИЯ 3
ОГЛАВЛЕНИЕ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ЧАСТЬ 6
1. Модели изображений и их линейных искажений 7
1.1. Формирование изображений 7
1.2. Размытие вследствие движения (смаз) 12
1.3. Дефокусировка 14
2. Алгоритмы решения задач по восстановлению изображений 19
2.1. Инверсная фильтрация 19
2.2. Фильтр Винера 24
2.3. Компенсация краевых эффектов при восстановлении линейно-искаженных
изображений 29
2.4. Итерационные методы восстановления изображений 36
КОНСТРУКТОРСКАЯ ЧАСТЬ 43
1. Средства разработки 43
2. Алгоритм работы программы 45
3. Примеры работы программы 49
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Восстановление искаженных изображений является одной из наиболее интересных и важных проблем в задачах обработки изображений - как с теоретической, так и с практической точек зрения. Частными случаями являются размытие из-за неправильного фокуса и смазывания - эти дефекты очень сложны в исправлении. С остальными искажениями (шум, неправильная экспозиция, дисторсия) можно эффективно бороться, соответствующие инструменты есть в каждом фоторедакторе.
Конечной целью восстановления изображений является повышение его качества в некотором заранее предопределенном смысле. При восстановлении делается попытка реконструировать или воссоздать изображение, которое было до этого искажено, используя априорную информацию о явлении, которое вызвало ухудшение изображения. Поэтому методы восстановления основаны на моделировании процессов искажении и применения обратных процедур для воссоздания исходного изображения.
Изображение в математическом представлении - двумерный сигнал, несущий огромное количество информации. Цветное изображение размером 500Х500 элементов - это массив в несколько сотен тысяч байтов. Обрабатывать такую информацию можно лишь рациональной организацией вычислений. Для конкретных задач обработки изображений можно применять эффективные способы обработки с учетом особенностей и ограничений этой конкретной задачи.
Соответствующий математический аппарат начал разрабатываться примерно 70 лет назад, но, как и для многих других алгоритмов обработки изображений, все это нашло широкое применение только в недавнее время.
Поставленная задача, а именно, восстановление искаженных изображений, является одной из наиболее интересных и важных проблем в задачах обработки изображений - как с теоретической, так и с практической точек зрения, так как довольно часто возникают задачи обработки изображений с целью устранения геометрических искажений, коррекции нерезкости и снижения уровня шумов различного происхождения.
В данной работе были описаны различные методы восстановлений искаженных изображений. Алгоритмы фильтрации были подробно изучены, разобраны их плюсы и минусы, а также выбраны оптимальные для программной реализации. Разработанная программа выполняет поставленные для нее задачи по восстановлению изображений. Результаты ее работы могут быть использованы для расширения других программных комплексов по обработке изображений.
Полученные в результате работы программы изображения были получены из реальных искаженных изображений и показали вполне хорошие результаты работы программы.
