2017年图像修复技术综述：去噪与去模糊方法

本文档《Image Restoration Techniques: A Survey》发表于2017年的《国际计算机应用杂志》(International Journal of Computer Applications, IJCA)第160卷第6期，由Monika Maru和M.C. Parikh共同撰写。两位作者均来自印度艾哈迈达巴德的古吉拉特科技大学计算机科学与工程系，其中Monika Maru是研究生，而Parikh博士是副教授。 图像恢复技术是图像处理领域中的一个重要课题，其目标是解决在图像采集过程中由于各种原因导致的图像退化问题，如模糊、噪声污染等。恢复这些失真或损坏的图像过程被称为图像修复。图像恢复的核心任务是通过数学方法，尤其是通过去卷积（deconvolution）操作，从含有降质函数和随机噪声的观测图像中重构出清晰、无噪声的原始图像。 论文探讨了多种图像恢复技术，包括但不限于逆滤波、威纳滤波、约束最小二乘滤波以及盲去卷积方法。这些方法可以分为线性和非线性两大类。线性方法通常基于简单的滤波操作，通过平滑或增强图像来去除噪声，如低通滤波器用于抑制高频噪声。非线性方法则更复杂，它们能够利用更深层次的模型和算法，例如深度学习技术，以更好地捕捉和消除图像中的复杂退化特性。 逆滤波是一种基础的恢复方法，它假设图像的退化过程遵循一个简单的线性模型，通过对模糊或噪声的反向操作来尝试还原图像。威纳滤波则是一种自适应滤波技术，能根据不同区域的特性调整滤波器参数，提高恢复效果。约束最小二乘滤波则通过添加特定的约束条件，如稀疏性或光滑性，来优化恢复结果。 盲去卷积方法是一种更为复杂的恢复策略，它试图在没有关于退化函数的信息时进行图像去模糊，这通常涉及到迭代优化过程，如最大似然估计或梯度下降法。这种方法能够处理更广泛的情况，但也可能面临更高的计算复杂性和对初始假设的依赖性。 本篇综述提供了对图像恢复技术的全面概述，包括基本原理、主流方法以及它们各自的优缺点，为研究人员和工程师提供了一个宝贵的参考框架，以应对实际图像处理中的退化图像修复挑战。随着计算机视觉和机器学习的发展，图像恢复技术也在不断进步，新的算法和技术将持续推动该领域的研究和应用。