第一节　图像噪声

人们通过各类成像设备获取客观世界中物体,一个三维应用场景通过光学系统投射到CCD或CMOS等图像传感器,携带被摄物体信息的光线转变为电信号,该图像的电信号模拟信息再经A/D设备转换为数字信息,由数字化存储/传输/显示设备呈现,从而获得一幅二维图像[40]。由于图像捕获过程中存在各种确定或不确定的因素,实际获取图像会因噪声干扰或光学模糊降质导致图像退化,如图5-1所示。

图5-1　图像降质成因及其成像过程

根据绪论中所归纳的图像降质主要因素,分析并构建各类图像降质模型(注:假设成像固件无缺陷,不会因此引发图像降质现象),包括噪声干扰图像降质模型、运动模糊图像降质模型、大气湍流模糊图像降质模型及散焦模糊图像降质模型。图像降质模型(图5-2)的一般表达形式[41-42]可表示为:

式中:I(x,y)表示客观世界中物体的原始图像(注:研究范围限定为二维图像),记录原始图像在各坐标点处的像素值,(x,y)用于标记二维图像中各像素点的坐标位置;*表示卷积运算;H(x,y)为系统函数,表示图像获取过程中可能由系统映射与转换引入的光学模糊图像降质因素;n(x,y)表示图像获取过程中不可避免的噪声干扰图像降质因素;g(x,y)表示系统最终捕获的图像(即降质图像)。

图5-2　图像降质模型