运动模糊图像复原：理论与应用探讨

第七章讨论的主题是“运动图像复原”，这是图像处理领域中的一个重要课题。这一章首先定义了图像复原技术，也称为图像恢复，其目的是通过处理降低图像质量的退化因素，如光学系统的模糊、相对运动造成的模糊以及电路和光度学引起的噪声，使图像尽可能接近实际场景。图像复原技术可以分为两类：一是基于模型的估计方法，适用于缺乏图像先验知识的情况，通过对退化过程建模来减少其影响；二是利用先验知识的拟合方法，针对原始图像特性构建数学模型，通常能提供更佳复原效果，但建立精确模型的难度较大。 7.1节介绍了运动图像复原技术概述，强调了它与图像增强的区分。图像增强旨在突出感兴趣的信息，提高视觉效果，而图像复原则侧重于恢复图像的原始状态，恢复其原有的清晰度。图像复原技术根据退化模型进行操作，包括频域恢复方法（如逆滤波、维纳滤波），线性代数恢复（如线性和空间域滤波），以及非线性方法（如投影法、最大熵法等）。频谱外推法如哈里斯外推法和长球波函数外推法也是常用策略。 在实际应用方面，运动模糊图像复原技术广泛应用于各种场景，比如大气湍流退化图像的复原，离焦衍射图像的处理，以及高速运动模糊图像的恢复。消除运动模糊的方法包括补偿技术，这涉及到对模糊原因的分析和针对性的算法设计，例如通过反卷积恢复技术中的盲复原方法来减小模糊效应。 总结来说，本章深入探讨了运动图像复原的关键概念、理论基础和具体技术手段，以及它在实际问题中的应用，为理解如何处理和改善运动模糊图像提供了全面的视角。无论是基于模型的估计还是利用先验知识的复原，都需要针对特定的退化情况选择合适的算法，以达到最佳的图像复原效果。