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图像复原

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简介

图象复原的英文名称是Image Restoration.
图象复原是利用退化现象的某种先验知识,建立退化现象的数学模型,再根据模型进行反向的推演运算,以恢复原来的景物图象。因而,图象复原可以理解为图象降质过程的反向过程。数字图象的图象恢复问题可看作是:根据退化图象g(x,y)和退化算子H(x,y)的形式,沿着反向过程去求解原始图象f(x,y),或者说是逆向地寻找原始图象的最佳近似估计。图象退化的过程可以用数学表达式写成如下的形式:g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)。

基本思路

基本思路图像复原的基本思路是先建立退化的数学模型,然后根据该模型对退化图像进行拟合。

建模

图像复原模型可以用连续数学和离散数学处理,处理项的实现可在空间域卷积,或在频域相乘。
图像复原的基本任务:消除模糊。

图象复原涉及的内容

图像退化

成像系统受各种因素的影响,导致了图像质量的降低,称之为图像退化。
因素包括:传感器噪声、摄像机聚焦不佳、物体与摄像机之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的象差、成像光源和射线的散射等。
退化基本表现:图像模糊。

引用模型

空间域图像退化模型,该系统模型的特点是线性、移不变的(或图像领域常称空间不变)。模型包括:
.频域退化模型。
.能量域的退化模型。