数字图像处理课件图像处理

"数字图像处理课件图像处理" 数字图像处理是计算机科学和信息技术的交叉领域，涉及到图像处理、图像分析、计算机视觉等领域。图像处理是数字图像处理的重要组成部分，旨在对数字图像进行处理和分析，以提取有用的信息或恢复图像的原始面貌。 图像复原是数字图像处理的重要技术之一，旨在对退化的图像进行恢复和重建。图像复原的过程可以分为两个步骤：第一步是建立退化模型，第二步是根据退化模型进行逆向处理，以恢复原始图像。 图像降质的数学模型是图像复原的关键问题之一。该模型描述了图像在获取过程中的退化过程，包括光学系统的像差、光学成像衍射、成像系统的非线性畸变、摄影胶片的感光的非线性、成像过程的相对运动、大气的湍流效应、环境随机噪声等原因。数学模型可以用以下形式表示： g(x, y) = H(x, y) \* f(x, y) + n(x, y) 其中，f(x, y)是原始图像，H(x, y)是退化算子，n(x, y)是噪声。 图像复原的分类有多种，包括根据处理域所在域的分类（频域恢复和空域恢复）、根据是否需要外来干预的分类（自动恢复和交互恢复）、根据图像降质的数学模型的分类等。 图像恢复和图像增强是两种相关技术，但是它们的研究内容有所不同。图像恢复是一种使退化了的图像去除退化因素，并以最大保真度恢复成原来图像的技术；图像增强是一种改进图像视觉效果的技术。 在图像复原过程中，退化模型的建立是关键步骤。退化模型可以根据图像退化的先验知识建立，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，使图像质量得到改善。 图像复原的技术有很多种，包括Wiener滤波、逆滤波等。这些技术可以根据不同的应用场景和图像类型选择合适的方法，以达到最佳的图像恢复效果。 数字图像处理是计算机科学和信息技术的交叉领域，涉及到图像处理、图像分析、计算机视觉等领域。图像复原是数字图像处理的重要技术之一，旨在对退化的图像进行恢复和重建，以提取有用的信息或恢复图像的原始面貌。