第3章　图像复原

改善图像质量的方法除了图像增强外，还有另外一种方法就是图像复原。图像复原(Image Restoration)又叫做图像恢复，就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降(也叫做退化，包括由光学系统、运动等造成图像的模糊，以及源自电路和光度学因素的噪声)。以提高视觉观察或进一步数字处理的效果，它是沿图像退化的逆过程进行处理。典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，使图像质量得到改善。

图像复原和图像增强的区别:图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看得舒服就行。而图像复原就完全不同，需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆处理方法，从而得到复原的图像。如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理。二者的相同点都是为了改善图像的质量。

图像复原技术可以是整体的，也可以是局部的，它们可以在某个频域或空间域中实现。例如，消除一个具有已知频率的干扰模式，最好在频域中进行，其步骤为:傅里叶变换、滤波，傅里叶逆变换。去除几何变形一般是在空间域内完成，是通过逆图像退化的过程将图像复原为原始图像状态的过程。首先根据先验知识分析退化的原因，建立一个退化模型，然后用相反的过程对图像进行处理，使图像质量得到复原。图像复原的方法有自适应噪声滤波法、有约束图像复原法(逆滤波复原法、维纳滤波法、约束最小二乘方滤波)、Lucy－Richardson迭代非线性法、盲卷积算法复原法等。