图像复原与重建

什么是图像退化

图像的质量变坏叫做退化

图像退化的处理方法

*利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复被退化的图像。
*复原技术就是建立退化模型，并采用相反的过程进行处理，以便恢复出原图像。
*典型的图像复原方法的根据图像的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用滤波等手段进行处理，是的复原后的图像符合一定的准则，达到改善图像质量的目的。

图像退化过程

复原模型

噪声

噪声主要由图像的获取过程（数字化）和传输过程造成

噪声的空域和频域模型

空域特征：定义噪声的空间特性参数，噪声是否与图像相关。
频域特征：噪声相对于电磁波谱在傅里叶域的频率内容。
白噪声：当噪声的傅里叶谱是常量时，噪声通常称为白噪声。
假设噪声独立于空间坐标，并且与图像本身无关。

一些重要噪声

高斯噪声：电路噪声，由低照明度或高温带来的传感器噪声
瑞利噪声：距离成像
Gamma噪声：激光成像
指数噪声：激光成像
脉冲噪声（椒盐噪声）：成像中的暂态，错误开关。
均匀分布噪声：仿真中产生随机数

噪声参数的估计：

*频域（周期噪声）
*直接从图像
*先验知识（传感器）

空域滤波（仅有噪声时采用空域滤波）：

均值滤波器：算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波均值滤波器、逆谐波均值滤波器、
统计顺序滤波器：中值滤波器、最大和最小滤波器、中间点滤波器、阿尔法修正均值滤波器
自适应滤波器：自适应局部去噪滤波器、自适应中值滤波器

频率域滤波（去除周期噪声）：

带阻滤波器、带通滤波器、陷波滤波器、陷波带通滤波器、最优陷波滤波器、

复原方法

反向滤波、维纳滤波