图像复原的基本概念和方法
1.图像复原的基本概念
图像复原，也称为图像恢复，是图像处理中的一项技术，其目的是通过一定的方法和手段从退化了的图像中恢复出原始的图像。这一过程需要对图像的退化原因有一定的了解，并根据这些原因建立一个退化模型，然后通过逆过程来还原图像。图像在形成、存储和传输过程中可能会受到诸如成像系统、传输介质和设备的不完善等因素的影响，导致图像质量的下降，这就是所谓的图像退化。
2.图像退化的数学模型
图像退化的数学模型能够反映图像退化的原因。图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的运算和噪声两者联合作用的结果。这些运算和噪声可以是由于光学系统调焦不准、相机和物体之间的相对运动、遥感图像中的大气扰动、摄像胶片的非线性和几何畸变、噪声干扰等引起的。
3.图像复原的基本方法
图像复原的基本方法包括空间域滤波复原和频率域削减周期噪声。空间域滤波复原主要包括均值滤波器（如算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波均值滤波器、逆谐波均值滤波器）、顺序统计滤波器（如中值滤波器、最大值滤波器、最小值滤波器、中点滤波器、修正后的阿尔法均值滤波器）和自适应滤波器。这些方法在一定程度上可以去除图像中的噪声，恢复图像的细节信息。
频率域滤波复原主要包括带阻滤波器、带通滤波器和陷波滤波器。这些方法主要用于消除或衰减傅立叶变换原点处的频段，或者阻止或通过事先定义的中心频率邻域内的频率。
此外，还有一些更为复杂的复原方法，如维纳滤波和约束最小平方滤波，这些方法可以计算噪声的能量，使图像尽可能平滑，从而去除严重的噪声。
4.图像复原与图像增强的区别
图像复原和图像增强虽然都是为了改善图像的质量，但它们的方法和目的有所不同。图像增强技术一般要利用人的视觉系统特性，以取得较好的视觉效果，不需要考虑图像退化的真实物理过程，增强后的图像也不一定要逼近原始图像。而图像复原则需要针对图像的退化原因设法进行补偿，因此需要对图像的退化过程有一定的先验知识，利用图像退化的逆过程去恢复原始图像，使复原后的图像尽可能的接近原图像。
综上所述，图像复原是一项复杂的任务，需要对图像的退化原因有深入的理解，并采用合适的复原方法来尽可能地恢复原始图像的信息。
