非线性复原方法：数字图像处理的强大工具

非线性复原方法是数字图像处理领域中的重要技术，针对的是在获取图像过程中可能出现的失真、噪声或信息缺失问题，旨在通过计算手段恢复原始图像的信息。本章探讨了图像处理的基本概念与分类，包括模拟图像与数字图像的区别，以及数字图像处理的特点，如信息量大、带宽需求高、像素间存在相关性和受人类视觉影响等因素。 在数字图像处理中，主要关注两种方式：模拟图像处理和数字图像处理。模拟图像处理通常涉及光学和电子学方法，而数字图像处理则是基于像素级别的操作，利用大量的数据进行处理，如邻域处理法和点处理法。这两种方法都属于空域处理，即在图像的实际空间内进行操作。 然而，空域处理方法可能受到噪声和失真限制，因此变换域处理方法应运而生。这些方法如傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换和小波变换，将图像从空间域转换到频率域或其他变换域，以便于更有效地去除噪声、增强细节或执行其他信号处理任务。在变换域，可以对系数阵列进行滤波、压缩或调整，然后再通过逆变换返回到空间域，实现非线性复原。 图像分析是图像处理的一个关键环节，它涉及目标检测、测量和图像描述，通常作为图像处理的中间层次，为图像理解和深层次处理提供基础。最后，图像工程的概念被划分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解，这涵盖了从原始数据到高级信息提取的全过程。 总结来说，非线性复原方法是通过复杂计算技术解决图像处理中的逆问题，其中空域和变换域方法是数字图像处理的核心策略，而图像分析和理解则为整个图像工程提供了深入的洞察和应用。这个领域的研究对于图像质量提升、信号处理和人工智能等领域的发展至关重要。