逆谐波滤波器：图像复原中的椒盐噪声抑制

第五章的主题聚焦在数字图像处理中的逆谐波均值滤波器，这是一种用于图像复原的技术。该滤波器的核心概念是通过一个特定的阶数Q来处理图像，以减少或消除椒盐噪声的影响。当Q为正数，滤波器主要针对的是"胡椒"噪声，即图像中随机出现的明亮像素；而当Q为负数时，其作用则在于处理"盐"噪声，即图像中随机的暗色区域。然而，逆谐波均值滤波器并非万能，它无法同时消除两种类型的噪声。 章节首先介绍了图像退化和复原的基本概念，强调了两者之间的区别，图像复原更注重利用先验知识来恢复原始图像，而图像增强则更多是基于人类视觉需求来突出图像特征。图像复原过程通常涉及建立一个退化模型，通过卷积操作（在空间域或频域）来逆向处理，以求得接近原图像的估计。 在数学表述上，退化图像的形成可以表示为线性空间域卷积加上噪声。如果退化函数h是线性和位置不变的，那么在频域中，这个过程可以通过乘法来表示。然而，在讲解之前的内容中，已假设退化主要由噪声引起，忽略了其他可能的因素。 噪声是图像处理中的关键要素，尤其是对于数字图像而言，噪声可能来源于图像获取过程中的光照变化、传感器温度等因素，以及传输过程中的干扰。本章讨论了不同类型的噪声，如椒盐噪声（在频域表现为两个脉冲），以及空间周期噪声（其在频域的具体表现形式未在描述中详述）。这些噪声都具有不同的概率密度函数，如高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数分布噪声和均匀分布噪声。 逆谐波均值滤波器作为噪声抑制的一种工具，其适用性取决于噪声类型和程度。在实际应用中，理解这些噪声特性和选择适当的滤波器参数对于图像复原至关重要。然而，需要注意的是，滤波器的选择必须谨慎，以免过度处理导致图像细节丢失或失真。因此，对图像退化和噪声模型的深入理解，是实现有效图像复原的关键。