图像复原最新研究
1.图像复原的基本概念和目的
图像复原，也称为图像恢复，是图像处理中的一大类技术。其主要目的是改善给定的图像质量。当给定了一幅退化了的或者受到噪声污染了的图像后，利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复原有图像是复原处理的基本过程。可能的退化有光学系统中的衍射，传感器非线性畸变，光学系统的像差，摄影胶片的非线性，大气湍流的扰动效应，图像运动造成的模糊及几何失真等。
2.图像复原与图像增强的区别
图像的增强是一个主观的过程，其目的是改善图片的质量，对感兴趣的部分加以增强，对不感兴趣的部分予以抑制。而图像复原是一个客观的过程，针对质量降低或失真的图像，试图恢复其原始的内容或质量。复原技术是面向退化模型的，并采用相反的过程进行处理，以便恢复出原图像。在进行图像复原之前要先建立起其退化模型，并根据该模型进行图像复原。
3.图像退化的数学模型
图像退化可以看作是对原图像作线性运算的结果。如果系统H是一个线性、位置不变性的过程，那么在空间域中给出的退化图像可由下式给出：
g(x,y)
=
H[f(x,y)]
其中，g(x,y)是退化后的图像，f(x,y)是原始图像，H是线性、位置不变性的退化函数。
4.图像复原的经典方法
经典的图像复原方法包括逆滤波和维纳滤波。逆滤波是通过寻找一个滤波器F(u,v)，使得F(u,v)*g(x,y)尽可能接近原始图像f(x,y)来进行复原的。而维纳滤波则是通过最小化均方误差来寻找最优的滤波器F(u,v)。
5.运动模糊图像复原的研究
运动模糊是造成图像退化的重要原因之一。近年来，研究人员一直在探索如何有效地解决运动模糊图像的复原问题。例如，有研究以运动模糊图像的退化模型为基础，采用退化图像的频谱特性和Radon变换分别对运动模糊长度和运动模糊角度进行了计算，并给出了运动模糊图像点扩展函数的参数估计算法。此外，还利用维纳滤波和LucyRichardson
LR算法分别对不含噪声的运动模糊图像和加噪声的运动模糊图像进行了复原仿真实验。
6.基于深度学习的图像复原方法
深度学习在图像复原领域的应用也是近年来的一个研究热点。深度学习可以通过训练大量的数据，学习到图像复原的内在规律，并用于实际的图像复原任务。这种方法在处理复杂的图像退化情况时，具有很好的效果。
以上就是当前图像复原领域的最新研究概况。
