图像恢复技术：应对退化与枕形失真

"本文档介绍了图像恢复技术，特别是针对枕形失真导致的正方形收缩问题。讨论了图像退化的原因和模型，包括孔径衍射、目标运动、成像系统因素、像差和噪声等，以及图像恢复的基本概念和方法，如逆滤波和维纳滤波。同时，区分了图像增强与图像复原的区别，强调图像复原的目标是尽可能接近原始图像。" 在图像处理领域，"枕形失真"是一种常见的图像畸变现象，它会导致原本应该是正方形的区域在图像中呈现出收缩的效果，这通常是由镜头畸变、成像系统非线性等因素引起的。这种失真影响了图像的准确性和视觉效果，因此需要进行校正。 图像退化是一个普遍存在的问题，它涵盖了多种因素，例如成像系统镜头的聚焦不准确导致的散焦、相机与被拍摄物体间的相对运动造成的模糊、成像系统自身的像差、畸变和有限带宽，以及射线辐射、大气湍流等外部环境因素。此外，底片感光和图像显示过程中的问题，以及成像系统中存在的随机噪声，也会加剧图像退化。 为了应对图像退化，图像恢复技术应运而生。图像恢复的核心是通过建立退化模型来理解退化过程，然后采用反向操作来试图复原原始图像。退化模型通常表示为一个系统函数H作用在输入图像f(x,y)上，再加上一个加性随机噪声n(x,y)，最终形成退化图像g(x,y)。恢复原始图像的过程就是基于给定的g(x,y)和退化模型H，估算出f(x,y)的一个近似值。 图像恢复技术包括多种方法，如逆滤波，这是一种直观但可能存在振铃效应的恢复手段。维纳滤波则是一种更高级的恢复方法，它考虑了噪声和系统的频率响应，旨在在信噪比和保真度之间取得平衡。此外，还有空域噪声滤波器和组合滤波器等，它们针对不同类型的噪声和退化情况设计，以达到最佳的恢复效果。 与图像增强不同，图像增强主要关注提升图像的视觉效果，可能会引入主观评价标准，而图像恢复则追求客观的图像质量和对原始图像的忠实度，其质量评估通常基于定量指标。 图像恢复技术是解决图像退化问题的关键，通过科学的建模和处理方法，可以有效地减轻或消除枕形失真等图像畸变，恢复图像的真实面貌。