图像的复原

资 源 简 介

图像的复原

详 情 说 明

图像复原是数字图像处理中的重要技术，主要用于修复因各种原因（如运动、散焦、噪声等）导致的图像质量退化。其核心思想是通过数学建模和算法处理，尽可能恢复出清晰的原始图像。

图像退化通常由模糊和噪声两部分构成。模糊主要来源于成像系统中的点扩散函数（PSF），它描述了理想点光源通过光学系统后的扩散效果。而噪声则可能来自传感器、传输过程等随机干扰。图像复原的关键步骤包括：

退化建模：分析模糊类型（如运动模糊、高斯模糊等），通过点扩散函数（PSF）或光学转换函数（OTF）描述系统退化过程，两者可通过傅里叶变换相互转化。

滤波与去噪：针对噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声），选择均值滤波、中值滤波或更高级的非局部均值算法抑制噪声，同时需避免过度平滑导致细节丢失。

复原算法：基于逆滤波、维纳滤波或迭代方法（如Lucy-Richardson算法）重建图像。维纳滤波通过最小化均方误差平衡去模糊与噪声抑制，尤其适用于信噪比较低的场景。

实际应用中需注意点扩散函数的估计精度直接影响复原效果。若PSF未知，可通过盲复原技术联合估计退化模型与清晰图像，但计算复杂度较高。

扩展思考：深度学习（如生成对抗网络）近年来在图像超分辨率与复原中表现突出，能够通过学习大量数据隐式建模复杂退化过程，为传统方法提供了新的补充方向。