空间变换：数字图像复原与噪声模型详解

第五章内容主要探讨了空间变换在数字图像处理中的应用，以及图像的退化与复原过程。首先，5.11节介绍了空间变换的概念，它涉及到图像像素点从原始坐标系（x, y）到失真后坐标系（g(x, y)）的映射，其中包含两个空间变换函数。这种几何失真可以通过空间域的卷积操作来表示，其在频域的等价描述是通过将原始图像和退化函数的傅里叶变换相乘来实现。 图像复原是数字图像处理中的关键环节，它旨在从退化图像中恢复出原始图像。图像复原不同于图像增强，后者更多地依赖于人类视觉需求，例如对比度拉伸，而复原则是更客观的过程，需要了解退化函数h（包括可能的线性、位置不变性模型）和噪声信息。如果退化函数是等同运算，那么复原工作主要关注去除噪声，而在5.5节之前，这一假设忽略了其他形式的图像退化。 5.2节转向了噪声模型的研究，数字图像的噪声源自图像获取和传输过程。例如，CCD摄像机的光照条件和传感器温度会影响图像质量，产生噪声。传输过程中，如无线网络的干扰也可能引入噪声。噪声具有空间和频率特性，通常假设噪声与图像不相关，即噪声独立于空间位置且与图像信号无关。章节还讨论了几种重要的噪声类型，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，这些噪声在频域有不同的表现形式，如椒盐噪声在频域表现为两个脉冲，而空间周期噪声则没有具体说明，但暗示可能与特定频率模式相关。 总结来说，本章深入研究了空间变换如何影响图像，以及如何通过理解退化过程和噪声特性来进行图像复原。同时，噪声模型的介绍为后续的复原算法设计提供了理论基础。对于实际应用者来说，掌握这些原理和技术至关重要，因为它们直接影响到图像质量的恢复效果。