数字图像处理之5.1 图像退化复原过程的模型

与图像增强相似, 图像复原的目的也是改善给定的图像.
但图像增强主要是一个主观的过程, 而图像复原是一个客观的过程.

• 图像恢复: 根据g(x, y), 获取关于原图像的近似估计f'(x, y)

• 恢复的方法: 如果我们所知道的退化函数H和噪声n的信息愈多, 我们就能尽可能准确地估计原始输入图像.

• 如果退化函数H是线性、空间位移不变性系统

  • 空间域中的退化图像: g(x, y) = h(x, y)*f(x, y)+n(x, y)
  • 频率域中的表示: G(u, v) = H(u, v)F(u, v)+N(u, v)

图像复原的分类

• 按照退化模型
  • 无约束: 仅将图像看做一个数字矩阵, 从数学角度处理
  • 有约束: 还考虑图像的物理约束
• 按照是否需要用户干预
  • 自动式
  • 交互式
• 按照处理所在的域
  • 空间域恢复
  • 频率域恢复