图像恢复技术：从退化模型到恢复策略

"浙江大学《数字图像处理》第五章讲解了图像恢复的基本概念和技术，包括退化模型、点扩散函数的确定、无约束恢复、有约束恢复、盲复原以及几何畸变校正。图像恢复旨在尽可能恢复图像的真实面貌，与图像增强不同，后者主要改善视觉效果。退化模型描述了图像质量下降的原因，如光学成像系统的误差、衍射、非线性及噪声。连续退化模型用点扩散函数表示，离散退化模型则涉及图像的采样和卷积运算。" 在数字图像处理领域，"退化"是一个关键概念，指的是图像在形成、记录或传输过程中由于各种因素导致的质量下降，这些因素包括光学成像系统的不完善、衍射现象、非线性效应以及随机噪声等。图像恢复则是针对退化图像的一项技术，目的是尽可能地恢复图像原有的清晰度和细节，以达到最高的保真度。 图像恢复的过程通常分为三个步骤：首先，需要识别导致图像退化的因素，即建立退化模型；其次，依据这个模型来反推原始图像的状态；最后，通过特定算法得到恢复后的图像。这与图像增强有显著区别，图像增强更关注于提高图像的视觉效果，而不一定保证恢复图像的真实性。 退化模型是图像恢复的基础，它描述了图像退化的过程。连续退化模型用点扩散函数（Point Spread Function, PSF）来表示，该函数描述了成像系统如何将图像的每一个点扩展到一个区域，导致图像模糊。离散退化模型则是在连续模型的基础上，考虑到图像的采样过程，通过卷积运算实现对图像的离散处理。 在实际应用中，图像恢复技术可分为无约束恢复和有约束恢复。无约束恢复不设定任何先验条件，完全依赖于退化模型。有约束恢复则会加入额外的约束条件，例如平滑性、边缘保持等，以提高恢复结果的合理性。此外，盲复原是指在没有准确退化模型的情况下，通过学习和估计来恢复图像。而几何畸变校正则用于修正因镜头畸变或其他物理因素造成的图像形状扭曲。 浙江大学《数字图像处理》第五章的内容深入浅出地介绍了图像恢复的核心理论和技术，为理解和应用图像恢复提供了扎实的基础。通过学习这一章，读者可以掌握如何分析图像退化问题，建立有效的恢复策略，以及实施具体的恢复算法，从而提升图像处理的能力。