本文探讨图像复原与重建技术，包括图像去噪的均值、中值和双边滤波，图像超分辨率重建的双线性插值法，以及图像修复的纹理合成方法。通过Python示例，阐述了这些方法在提高图像质量和信息恢复中的应用。
图像复原与重建是图像处理领域的重要任务，它涉及从损坏、模糊或低质量的图像中恢复原始信息的过程。在本文中，我们将介绍一些常见的图像复原和重建方法，并提供相应的Python源代码示例。
- 图像去噪
图像去噪是图像复原的首要任务之一。图像中的噪声可以由于图像采集过程中的感应器噪声、传输过程中的干扰等因素引入。常用的图像去噪方法包括均值滤波、中值滤波和双边滤波等。
下面是一个使用中值滤波器进行图像去噪的例子：
import cv2
def denoise_image(image):
denoised_image = cv2.medianBlur(image, 5
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