图像复原基本原理

图像复原基本原理

图像复原是指对退化或失真的图像进行处理，以尽可能恢复出原始图像的真实面貌。这一过程需要了解图像退化和机制和过程的先验知识，并建立退化现象的数学模型，再根据模型进行反向的推演运算。

1.图像退化与复原技术分类

图像在获取过程中，由于成像系统的非线性、飞行器的姿态变化等原因，成像后的图像与原景物图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲。这种图像退化现象包括模糊、噪声、几何失真等。图像复原技术可以根据不同的退化原因进行分类，例如模糊图像复原、噪声图像复原等。

2.图像复原与图像增强的关系

图像增强和图像复原虽然都是为了改善图像质量，但它们的目标和方法有所不同。图像增强一般是消除噪声、显现细节或突出感兴趣特征，而图像复原则是利用退化现象的先验知识，建立退化现象的数学模型，再根据模型进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。

3.图像复原的过程

图像复原的过程通常包括以下几个步骤：

了解退化原因：首先需要了解图像退化的原因，这包括退化函数和噪声函数。这些函数可以帮助我们建立退化模型，从而进行后续的复原操作。

建立退化模型：根据退化原因，我们可以建立相应的退化模型。这个模型通常表示为g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)，其中f(x,y)为原始图像，h(x,y)为退化函数，n(x,y)为噪声函数。我们的目标是根据观测图像g(x,y)以及一些先验或者估计信息复原f(x,y)。

实施复原操作：一旦建立了退化模型，我们就可以根据这个模型进行反向的推演运算，以恢复原始图像。这可能涉及到各种复原算法，如逆滤波、维纳滤波、最小二乘方滤波等。

4.复原技术的应用

近年来，随着深度学习的发展，越来越多的复原技术开始采用神经网络模型，如Uformer，它将UNet模型中的卷积层用基于transformer的LeWintransformer块代替，用于去噪、去雨、去模糊等多种图像复原任务。这些新型模型在处理高分辨率图像时表现出色，能够有效地恢复图像细节。

综上所述，图像复原是一项复杂的任务，它需要深入理解图像退化的机制，并利用这些知识来构建和应用有效的复原算法。随着技术的进步，我们可以期待更加先进和高效的复原技术的出现。