图像恢复

资 源 简 介

图像恢复

详 情 说 明

图像恢复是数字图像处理领域的重要研究方向，主要解决成像过程中因设备限制或环境干扰导致的图像质量下降问题。在现实场景中，图像采集过程往往受到多种因素影响，包括光学系统的像差、传感器噪声、运动模糊以及传输过程中的信号损失等。这些因素会导致最终获得的图像与原始场景之间存在显著差异。

常见的图像退化类型包括： 模糊退化：主要由相机抖动、对焦不准或物体运动引起，表现为图像细节的丢失。 噪声污染：如高斯噪声（随机分布）、盐噪声（白色像素点）和胡椒噪声（黑色像素点），通常由传感器或传输链路引入。 几何失真：例如镜头畸变导致的图像扭曲，影响空间结构的准确性。

针对这些问题，图像恢复技术通过数学模型和算法对退化过程进行逆向处理。典型的恢复方法包括逆滤波、维纳滤波等频域处理技术，以及基于深度学习的端到端修复框架。其中，噪声消除常采用空间域滤波（如中值滤波）或变换域阈值处理；而模糊恢复则依赖点扩散函数估计和非盲/盲反卷积技术。

有效的图像恢复不仅能提升视觉质量，还为后续的识别、分割等高层任务奠定基础。随着计算摄影学的发展，结合物理模型与数据驱动的方法正在成为解决复杂退化场景的新趋势。