图像恢复技术：从退化模型到盲复原

"运动模糊-浙江大学《数字图像处理》第五章" 本文主要介绍的是浙江大学《数字图像处理》课程中的第五章——图像恢复，特别是关于运动模糊的处理。图像恢复是针对退化图像的一种处理方法，旨在尽可能恢复图像的原始状态。在图像形成、记录和传输的过程中，图像可能会因为光学成像系统的影响，如相差、衍射、非线性等因素，导致图像质量下降，这一现象被称为图像退化。 图像恢复与图像增强不同，恢复关注的是保持图像的真实性，而增强则更侧重于提高图像的视觉效果。图像恢复需要建立退化模型，通过分析退化过程来反推出原始图像。这个过程包括识别退化因素、建立退化模型，然后根据模型进行逆操作以恢复图像，而图像增强通常只关注图像的局部特性。 在退化模型中，通常分为连续退化模型和离散退化模型。连续退化模型用点扩散函数 \( H \) 来表示退化过程，其中 \( y(x) \) 是退化图像，\( f(x) \) 是原图像，\( g(x) \) 是退化因素，\( n(x) \) 是噪声。退化模型可以写作 \( y(x) = H(f(x)) + n(x) \)，其中 \( H \) 描述了图像退化的特性。 离散退化模型是将连续模型转换到离散空间的结果，通常通过均匀采样实现。在离散模型中，卷积操作用于表示退化过程，例如，对于大小为 \( M \times N \) 的图像 \( f(n,m) \) 和点扩散函数 \( h(n,m) \)，卷积后的图像 \( g(n,m) \) 大小会变成 \( (M+N-1) \times (N+M-1) \)。 在实际应用中，图像恢复还包括无约束恢复和有约束恢复。无约束恢复假设退化模型完全已知，而有约束恢复则在部分信息缺失的情况下进行，可能需要借助额外的先验知识。此外，盲复原是一种在不知道确切退化模型时尝试恢复图像的方法，通常需要利用统计学或机器学习的方法来估计模型参数。最后，几何畸变校正是指修正图像由于拍摄角度、镜头畸变等引起的形状失真。 本章的内容还包括恢复实例分析，这些实例会具体展示如何运用上述理论和技术来处理实际的退化图像，帮助学生理解和掌握图像恢复的实际操作步骤。通过这些实例，读者可以深入理解退化模型的应用以及图像恢复的各种方法，从而提升在实际问题中的解决能力。