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基于航摄影像的图像复原算法对比及评价指标建立

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 摘要
航空摄影测量具有可操作性强、灵活度高等优势,特别是无人机航摄技术的发展,为快速、高分辨率地面影像的获取提供了保障。但由于航摄传感器运载平台的不稳定性,其翻滚、偏航、俯仰、抖动都会带来图像像素的移位,即图像的退化。图像的退化使图像丢失了很多的重要信息,如地物的相对位置、地物面积等属性信息,对图像的后期应用造成了很大的影响,所以图像复原的研究具有重大的实际意义。图像复原可分为三步走:建立图像退化模型、估计图像的模糊核函数、图像复原方法的选取与复原操作。本文采用ft东科技大学的航摄图像为实验素材,对四种理论较为成熟的图像复原方法,逆滤波图像复原方法、维纳滤波图像复原方法、约束最小二乘方图像复原方法、Richardson-Lucy图像复原方法进行实验并对比,并采用多种评价方式对四种算法进行评价。
关键词:图像退化 运动模糊 模糊核函数 图像复原 图像评价指标建立


Absract
Aerial photogrammetry has the advantages of high operability and high flexibility, especially the development of UAV aerial photography technology, which provides a guarantee for the acquisition of fast and high resolution ground images. However, due to the instability of the aerial sensor carrying platform, its roll, yaw, pitch, jitter will bring the image pixel shift, that is, image degradation. The degradation of the image causes the image to lose a lot of important information, such as the relative position of the feature, the area of the object and other attributes, which has great influence on the later application of the image. Therefore, the research of image restoration has great practical significance. Image restoration can be divided into three steps: the image degradation model is established, the fuzzy kernel function of the image, the selection and restoration of the image restoration method are estimated. In this paper, the aerial image of Shandong University of Science and Technology is used as experimental material, and four image restoration methods, inverse filter image restoration method, Wiener filter image restoration method, constrained least squares image restoration method, Richardson-Lucy image Recovery method to experiment and contrast, and the use of a variety of evaluation methods to evaluate the four algorithms.
Key Words:image degradation;motion blur;fuzzy kernel function;image restoration;image evaluation index


目录

1 绪论 1
1.1 研究意义 1
1.1研究现状 2
1.2本文结构与安排 4
2图像复原算法基础介绍 4
2.1数字图像处理概述 5
2.2图像模糊产生原因 8
2.3图像复原算法介绍 10
2.3.1图像退化模型的建立 10
2.3.2图像空间域与频率域的转换 11
2.3.3模糊核函数的估计 13
3经典图像复原算法 16
3.1逆滤波图像恢复算法 16
3.2基于约束最小二乘方的图像恢复算法 17
3.3维纳滤波图像恢复算法 19
3.4Richardson-Lucy 图像恢复算法 20
4建立图像复原的评价指标 21
4.1主观评价指标 21
4.2客观评价指标 23
5实验与分析 25
6结论与展望 33
参考文献 36
致谢 38
附录 39
附录 A 引用外文文献及其译文 39
附录 B 主要源程序 50


1 绪论
1.1 研究意义
1609 年伽利略发明了放大三倍的科学望远镜,自此人们便开始了观测远距离目标的征程。1957 年,苏联第一颗人造卫星的发射成功,标志着人类全球观测的大范围观测进入了一个新纪元。21 世纪越来越热的航空拍摄是遥感技术的一个重大突破。相对比于传统卫星遥感的高投入、耗时长、人力需求高、观测精度低等缺点,航空拍摄则具有用时短、投入低、操作简单、高分辨等优点。因此航空拍摄也受到人们越来越多的青睐。
航空摄影,简称航摄,又称空中拍摄,是指从空中拍摄地球地貌,获得航空俯视图。航摄作为一种现代化的摄影手段,能够以人们一般难以达到的高度俯视事物的全貌,给受众传达一种宏观形象,带来焕然一新的视觉享受。近年来,随着电视、飞行技术的发展,各种方式的航摄在电影、电视纪录片的制作中得到了广泛的应用。航摄的拍摄过程一般是由一个飞行装备搭载一台或几台摄像机完成,航拍的摄像机可由航拍操作者自行控制或是自动远程控制。航摄所用的飞行装备可以是无人机、飞机、热气球、小型飞船、风筝等。当前,无人机航摄技术应用最为广泛。
无人机产生于 1917 年,早期的无人机主要应用于军事活动,后逐渐延伸到民用遥感飞行平台领域。20 世纪 80 年代以来,随着计算机和通讯技术的迅猛发展以及各种新型传感器的不断问世,无人机的性能不断提高,续航时间从一小时延长至几十个小时,任务载荷从几千克增加至几百千克,这为无人机遥感的实际应用提供了成熟的技术支持[1]。


近几年,无人机技术日趋成熟,已由军事化商业化用途推广到了民用,渗入到了生活的各个角落,远不止航空拍摄、航拍这一点,我们所能接触到的有明确需求的航拍用户,有固定翼航拍的森林防火、地震调查、核辐射探测、边境巡逻、应急救灾、农作物估产、管道巡检、保护区野生动物监测、军事侦察、搭载航拍电子设备进行科研试验、海事侦察等方面的航拍应用需求。
无人机航摄结束后,经常会有这样的情况出现,某一张航摄影像出现了模糊,或是上一帧的图像移位到了下一帧。这些图像像素的移动造成的图像模糊使图像丧失了很多重要信息。当成像的图像质量下降时,对人们的后续的进一步应用,如特征提取、自动目标识别和图像分析等都有很大的阻碍。在以获取地形信息为目的航空拍摄中,若获取的图像中像移现象,则会丢失重要的空间位置信息;比如以监控重大灾害现场为目的的航拍中,图像模糊则会使重要的现场信息丢失。故恢复图像运动像移,恢复图像的原状对图像的后期应用有重大意义。
1.1研究现状
图像复原方法源于二十世纪五十年代末、六十年代初美国与前苏联的空间探索技术[2],随后发展至今,目前已成为图像处理领域重要的研究分支之一,其研究具有重要的实践意义与理论价值。
由于引起图像退化的因素众多,且性质各不相同,目前没有统一的复原方法,众多研究人员根据不同的应用物理环境,采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则,从而得到了不同的复原方法。


早期的图像复原是利用光学的方法对失真的观测图像进行校正,而数字图像复原技术最早则是从对天文观测图像的后期处理中逐步发展起来的。其中一个成功例子是 NASA 的喷气推进实验室在 1964 年用计算机处理有关月球的照片。照片是在空间飞行器上用电视摄像机拍摄的,图像的复原包括消除干扰和噪声,校正几何失真和对比度损失以及反卷积。另一个典型的例子是对肯尼迪遇刺事件现场照片的处理。由于事发突然,照片是在相机移动过程中拍摄的,图像复原的主要目的就是消除移动造成的失真。
早期的复原方法有:非领域滤波法,最近邻滤波法以及效果较好的维纳滤波和最小二乘滤波等。随着数字信号处理和图像处理的发展,新的复原算法不断出现,在应用中可以根据具体情况加以选择。
目前国内外图像复原技术的研究和应用主要集中于诸如空间探索、天文观测、物质研究、遥感遥测、军事科学、生物科学、医学影象、交通监控、刑事侦查等领域。如生物方面,主要是用于生物活体细胞内部组织的三维再现和重构,通过复原荧光显微镜所采集的细胞内部逐层切片图,来重现细胞内部构成;医学方面,如对肿瘤周围组织进行显微观察,以获取肿瘤安全切缘与癌肿原发部位之间关系的定量数据;天文方面,如采用迭代盲反卷积进行气动光学效应图像复原研究等。
对于空间变化图像的运动模糊,点扩散函数会引起下降,它在函数图像中起到点出位置的作用。这种类型的运动模糊图像通常会出现在一个图像包含快速移动的物体被一个静态CCD 摄像机的不同运动记录中。对空间变化的运动模糊图像复原仍然是一项


大的挑战,目前只有少数研究人员已经解决这一难题[3]。
1.2本文结构与安排
本文的研究内容是用 Matlab 软件,分别在有噪声与无噪声的状态下,以ft东科技大学的航摄图为素材,对四种经典图像复原算法进行实现与对比。发现各个算法的优缺点及其适用范围。第一章,绪论。主要介绍本文的研究背景与意义,包括航摄
的发展历史,图像复原方法的发展与研究现状及其研究意义,并概述文章的主要研究内容及章节安排。
第二章,图像复原算法基础介绍。详细介绍了本文图像复原算法的前提基础知识,包括数字图像处理的概述、图像模糊的产生原因及图像复原算法的介绍。
第三章,经典图像复原算法。本章详细的介绍了逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘方滤波、RL 滤波的原理。
第四章,建立图像复原的评价指标。本章节介绍了图像质量评价指标,主要包括主观评价指标与客观评价指标。
第五章,实验与分析。本章在用 Matlab 软件进行四种复原算法复原图像的基础之上,采用第四章选出的评价指标来评价各个算法复原图像的质量,对比每种算法在有无噪声下的适用性。第六章,结论与展望。本章对全文的研究与实验做出总结性
概括,对本文中存在的问题及此课题将来发展的热点问题作出展望。

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作者:佚名
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