数字图像的降质与恢复

简介：
《数字图像的降质与恢复》一书深入探讨了数字图像在采集、传输及处理过程中出现的各种退化现象，并提出了有效的恢复技术。 数字图像退化与复原是数字图像处理中的关键问题之一。由于光学系统的像差、成像过程的随机噪声等因素的影响，原始图像的质量可能会下降，这种现象称为图像退化。为了恢复这些受损或模糊的图像，我们可以采用一系列技术手段来进行图像复原。 在进行复原时，首先需要建立一个准确描述退化机制的数学模型。这样的模型通常可以表示为 g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)，其中 H 表示成像过程中的物理操作，而 n 则代表各种形式的噪声干扰。对于许多实际应用而言，在假设系统是线性和空间不变的情况下，连续函数下的退化模型可简化为空间卷积的形式：g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y)。 图像复原技术主要包括逆滤波和维纳滤波两种方法。其中，逆滤波是一种非约束的复原方式，其目标是在已知退化后的图像 g 的基础上，通过一定的假设条件来估计原始图像 fˆ，并使得两者之间的误差最小化；而维纳滤波则属于一种带有先验信息限制的最优解法，在这种方法中需要寻找一个能够使某种特定函数达到最小值的最佳估计 fˆ。 MATLAB 是用于数字图像处理的一个强大工具，它提供了广泛的库和功能来实现复杂的图像操作任务。利用 MATLAB 进行编程可以帮助研究人员有效地解决包括模糊修复在内的各种问题，并且可以用来进行诸如图像的存储、显示等基础性工作以及探索由运动或高斯噪声引起的退化现象。 总而言之，为了在数字环境中有效处理并复原受损的图像数据，掌握有关存取和显示方法的知识是必要的，同时还需要对不同类型的模糊效果有深入的理解。此外，在实践中熟练使用像 MATLAB 这样的工具也至关重要。