浙江大学《数字图像处理》第五章：深度探讨图像恢复与退化模型

浙江大学《数字图像处理》第五章深入探讨了图像恢复这一关键主题。该章节首先定义了退化图像的概念，指出图像在形成、记录和传输过程中可能因为光学成像系统的各种因素（如相差、衍射、非线性效应和噪声）而质量下降。图像恢复的目标是通过科学的方法，尽可能地还原原始图像的清晰度和细节。 本章分为五个主要部分： 1. **退化模型**：介绍连续和离散两种退化模型。连续退化模型通常使用点扩散函数（Point Spread Function, PSF）来描述线性、移不变系统的影响，退化图像可以表示为原图像经过PSF和噪声的卷积。离散模型则基于采样的原理，将图像和PSF转换为矩阵运算。 2. **点扩散函数的确定**：这是恢复过程的关键步骤，通过分析实际图像的特性来估计PSF，以便后续反推恢复过程。 3. **无约束恢复**：这是一种基于数学优化或迭代算法的恢复方法，它试图找到最佳的恢复图像，但不考虑任何先验信息或约束。 4. **有约束恢复**：相对无约束恢复，有约束恢复会利用已知的图像结构信息（如边缘、纹理等）作为恢复过程中的约束条件，以提高恢复结果的精确性和一致性。 5. **盲复原**：指的是在没有足够的信息来确定退化模型的情况下进行恢复，这通常涉及到更复杂的算法和技术。 6. **几何畸变校正**：针对图像在采集过程中可能出现的几何变形，如透视失真或旋转，这一部分讨论如何通过数学方法校正这些畸变。 7. **恢复实例**：通过具体的案例，展示了如何应用上述理论来恢复实际退化图像，并解释了图像恢复与图像增强之间的区别。图像恢复关注的是恢复图像的真实内容，而图像增强则是为了改善视觉效果，两者侧重点不同。 在整个章节中，读者不仅能学习到图像恢复的基本原理和技术，还能了解到如何通过退化模型来指导实际操作，以及如何在实践中权衡无约束和有约束恢复的优缺点。通过这些内容，学生将加深对数字图像处理的理解，为今后在图像处理领域的工作打下坚实基础。