简介

基本思路

建模

图象复原涉及的内容(图像退化 引用模型)

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。