图像复原基本概念与方法
1.图像复原的基本概念
图像复原，也被称为图像恢复或图像重建，是指通过利用图像退化过程的先验知识，来恢复已经被退化图像的原始状态。这个过程可以通过研究图像的退化原因，并根据一定的先验知识，建立一个退化模型，然后用相反的运算来恢复原始景物图像。图像复原的基本任务是消除模糊，同时尽可能保留图像的细节信息。
2.图像退化模型
图像在形成、存储和传输过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，会使图像的质量变坏，这个过程称为退化。图像的退化可以是由于成像系统的光学特性造成的歧变，或者是由于噪声和相对运动造成的图像模糊。此外，源自电路和光度学因素的噪声也是导致图像退化的原因之一。
3.图像复原的方法
图像复原的方法有很多种，其中包括空间域滤波和频率域滤波。空间域滤波主要是对图像的灰度进行处理，例如均值滤波器、中值滤波器等；而频率域滤波主要是滤波，例如带阻滤波器、带通滤波器等。在进行图像复原之前，首先需要找出图像退化的机制和过程，然后采取逆过程来还原图像。
4.图像复原与图像增强的区别
图像复原和图像增强都是为了改善图像的质量，但它们之间存在一些区别。图像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。
5.图像复原的应用
图像复原技术广泛应用于遥感图像资料的大气影响校正、几何校正，以及对由于设备原因造成的扫描线漏失、错位等的改正。此外，它还可以用于消除图像的模糊，产生一幅质量清晰的图像。近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的图像复原方法也得到了广泛应用，例如Uformer等。
