图像修复：目标、方法与MATLAB应用

本资源主要探讨"图像恢复"（Image Restoration）这一主题，着重于图像处理和通信技术中的关键概念与方法。作者是明艳江，该内容出自现代通信技术学院，山东大学 WMCT 的版权保护范围内。章节结构详实，分为两大部分：图像退化过程及其模型，以及噪声处理策略。 在第五章"图像恢复"中，首先定义了恢复的目标，即通过各种手段还原被图像质量下降（如模糊、失真或噪声干扰）影响的原始图像。图像退化过程通常可以用数学模型表示，如线性、空间不变的过程，其表达式为 \( g(x,y) = H[f(x,y)] + n(x,y) \)，其中 \( g(x,y) \) 是输出图像，\( f(x,y) \) 是输入图像，\( n(x,y) \) 为噪声，而 \( H \) 是退化函数。 如果退化过程是线性的，那么在空间域的表示变为 \( g(x,y) = h(x,y) * f(x,y) + n(x,y) \)，展示了噪声与图像信号的卷积关系。而在频域中，图像退化则表现为 \( G(u,v) = H(u,v)F(u,v) + N(u,v) \)，涉及频率响应和频谱分析。 针对噪声处理，章节进一步区分了两种基本类型：空间域噪声和频域噪声。空间域噪声可以通过函数 `imnoise` 进行模拟，该函数允许用户根据指定的类型和参数添加噪声。例如，`g = imnoise(f, 'type', parameters)` 用于在图像 `f` 上添加不同类型的噪声。另一方面，章节还介绍了如何通过指定概率密度函数 (PDF) 或累积分布函数 (CDF) 生成具有特定分布的空间随机噪声，这对于理解和处理实际应用场景中的噪声至关重要。 第五章深入探讨了图像恢复背后的理论和实践，通过MATLAB和IPT工具来模拟退化现象并设计恢复算法，对于理解和应用图像处理技术的学生和工程师来说，是一份非常有价值的资源。通过学习这些内容，读者将能更好地应对图像质量提升和去噪等问题。