数字图像处理：图像复原
本章节主要介绍了数字图像处理中图像复原的概念和技术。图像复原是指将退化的图像恢复到原始状态的过程，退化是指由于成像系统各种因素的影响，使得图像质量降低。图像复原技术可以使用空间域或频率域滤波器实现，目的是恢复原始图像的最优估值。
图像退化/复原过程的模型
图像退化/复原过程可以用数学模型来描述。假设f(x,y)是一幅输入图像，g(x,y)是f(x,y)产生的一幅退化图像，H表示退化函数，η(x, y)表示外加噪声。给定g(x,y)，H和η(x, y)，如何获得关于原始图像的最优估值是图像复原的核心问题。
空间域滤波复原
空间域滤波复原是指使用空间域滤波器来恢复图像。空间域滤波器可以是线性的，也可以是非线性的。线性空间域滤波器可以用卷积运算来实现，而非线性空间域滤波器可以使用非线性运算来实现。
频率域滤波复原
频率域滤波复原是指使用频率域滤波器来恢复图像。频率域滤波器可以是线性的，也可以是非线性的。线性频率域滤波器可以用傅里叶变换来实现，而非线性频率域滤波器可以使用非线性运算来实现。
噪声模型
噪声模型是指描述图像中噪声的统计特性的数学模型。常见的噪声模型包括高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数分布噪声、均匀分布噪声和脉冲噪声等。这些噪声模型可以用于图像复原和图像增强中。
高斯噪声
高斯噪声是指服从高斯分布的噪声。高斯噪声的概率密度函数可以用下式给出：
p(z) = (1/√(2πσ^2)) * e^(-((z-μ)^2)/(2σ^2))
其中，μ是均值，σ是标准差。
均匀分布噪声
均匀分布噪声是指服从均匀分布的噪声。均匀分布噪声的概率密度函数可以用下式给出：
p(z) = 1/(b-a)
其中，a和b是均匀分布的上下限。
脉冲噪声
脉冲噪声是指服从脉冲分布的噪声。脉冲噪声的概率密度函数可以用下式给出：
p(z) = p_a * δ(z-a) + p_b * δ(z-b)
其中，p_a和p_b是脉冲分布的参数，δ(x)是Dirac delta函数。
图像复原的应用
图像复原技术有很多实际应用，如图像修复、图像增强、图像识别等。图像复原技术可以用于恢复图像的原始信息，提高图像质量，改善图像的视觉效果。
评论1