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数字媒体下的图像修复与复原技术数字媒体技术的发展带来了我们在生活中各种便利，其中最为突出的就是数字图像的广泛应用。
但是，每个人都知道数字图像处理是一门复杂的学科，其中最基础的就是图像修复与复原技术，本篇文章将讨论数字媒体下的图像修复与复原技术领域。
1. 什么是图像修复与复原技术图像修复与复原技术是一项旨在消除图像中噪声、去除缺陷、恢复丢失的信息和恢复美观度的技术，其意义非常重大，是现实生活中数字图像处理领域的一个重要子领域。
它主要由两种方法来实现，一种是图像修复，另一种是图像复原。
图像修复指的是降噪、消除部分缺陷和修补损坏部分等，主要通过一些数学算法对图像进行修复，从而达到除噪、减模糊等一系列的图像修复技术。
而图像复原的目的是在尽可能不破坏原有的信息的前提下，对已失去信息，降低了分辨率的图像进行纠正，恢复出较优的清晰度和细节等特征。
2. 数字媒体下图像修复技术随着数字媒体技术的发展，各种图像处理软件也应运而生，图像修复的一系列数字算法也不断涌现。
目前，数字媒体技术已经成为实现图像修复技术的主要手段。
可以说，在数字媒体下，图像修复和复原技术的应用范围更加广泛，在各行各业都有不同程度的应用。
目前，图像修复方面主要采用的技术有：基于复制法的修补算法、基于边缘信息的修复算法、基于局部纹理的修复算法、基于全局优化的修复算法等。
特别是在数字艺术领域，如数字合成、数字雕塑等方面，图像修复技术有着广泛的应用。
通过图像的去噪、变形、合成等技术，不仅能够恢复出清晰的图像，还能够创造出惊人的视觉效果，使人眼花缭乱。
3. 数字媒体下图像复原技术数字媒体下图像复原技术的发展走向更加精细化，主要应用于科学、文化遗产、卫星图片、草图和纪实摄影等方面。
其主要原理是利用图像特征和图像域提取方法，以及评估算法和估计方法，在更小的误差率下，实现图像单调和噪声改善和估计。
在图像复原技术中，噪声估计和去噪是最重要的关键点，目前有多种数字去噪算法可供使用。
数字图像处理技术在图像复原中的应用效果评估数字图像处理技术已经广泛应用于图像复原领域，通过利用图像处理算法和技术，对损坏、模糊或降质的图像进行修复和恢复。
本文将探讨数字图像处理技术在图像复原中的应用效果评估。
图像复原是一项复杂的任务，旨在从损坏或降质的图像中恢复原始信息。
在数字图像处理中，有许多方法可以用于图像复原，例如去噪、增强、去模糊等。
然而，对于不同类型和程度的图像损坏，不同的方法可能会产生不同的效果。
因此，评估图像复原方法的效果非常重要。
为了评估图像复原方法的效果，可以使用多种客观和主观的评估指标。
客观评估指标是基于数学和统计分析的指标，可以量化图像恢复质量的好坏。
常用的客观评估指标包括均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。
MSE指标通过计算原始图像和复原图像之间像素间的误差平方和来评估图像复原效果，MSE值越小表示复原效果越好。
PSNR指标通过测量原始图像和复原图像之间的峰值信噪比来评估图像复原质量，PSNR值越大表示复原效果越好。
SSIM指标通过比较图像的亮度、对比度和结构信息来评估图像复原质量，SSIM值越接近1表示复原效果越好。
除了客观评估指标外，主观评估也是评估图像复原效果的重要方法。
主观评估主要通过人工观察和主观判断来评估图像复原的视觉质量。
常见的主观评估方法包括主观质量评估（SME）和主观双向比较（DSM）。
在主观质量评估中，评价者通过观察原始图像和复原图像来对复原质量进行评估。
在主观双向比较中，评价者会对不同复原结果进行直接比较，以确定复原质量的优劣。
主观评估的优势在于能够考虑人眼对图像的感知，但主观评估受到主观因素的影响，评估结果可能存在一定的主观性。
除了评估方法，评估数据的选择和准备也对图像复原效果评估的准确性和可靠性起着重要的作用。
对于不同类型和程度的图像损坏，应选择适合的评估数据集进行评估。
评估数据集应包含多样化的图像，包括不同场景、不同角度和不同光照条件下的图像，以模拟实际应用场景中的复原需求。
图像复原的名词解释图像复原是数字图像处理领域中的一个重要概念，旨在通过科学的技术手段恢复或改善被损坏的图像质量。
它在许多领域中具有广泛的应用，如医学影像、遥感图像、文化遗产保护等。
图像复原的基本目标是恢复图像本来的清晰度、细节和真实性，使其更好地适应观察者需求和实际应用。
图像在采集、传输、存储等过程中往往经历了噪声、模糊、失真等问题，使得图像质量下降，难以满足人们对图像的需求。
图像复原即通过信号处理的方法，利用图像本身的特征和统计学原理来消除这些问题，使得观察到的图像更接近真实。
图像复原的主要技术手段包括滤波、去噪、增强和复原等。
其中，滤波是最常见的一种方法，其基本思想是通过选择性地传递或抑制不同频率的信号成分来实现图像质量的改善。
常见的滤波方法有线性滤波、非线性滤波等。
线性滤波适用于处理噪声较小、失真较轻的图像，通过卷积运算对图像进行平滑或边缘增强；非线性滤波则可以更好地适用于噪声较强、失真较严重的图像，其基本原理是根据图像统计特性对像素值进行调整，以实现去噪和增强效果。
图像去噪是图像复原中的一个重要环节，旨在消除图像中的噪声干扰，使得图像清晰可见。
噪声是由于图像捕捉、传输等过程中引入的随机干扰，使图像变得模糊不清、细节不明显。
图像去噪技术主要有空域方法和频域方法。
空域方法一般通过滑动窗口或邻域平均来对图像进行平滑处理，从而消除噪声。
频域方法则是将图像转换到频域进行处理，如利用傅里叶变换或小波变换等，通过滤波、阈值处理等操作实现图像的去噪。
图像增强是另一个重要的图像复原技术，其目标在于通过调整图像的对比度、亮度、颜色饱和度等参数，提高图像的视觉效果和观感。
图像增强可以分为直方图增强、空域增强和频域增强等方法。
直方图增强是根据图像的灰度直方图进行操作，通过拉伸直方图的动态范围，改变图像灰度分布来改善图像质量。
空域增强则是直接在像素级别上进行操作，如对比度拉伸、亮度调整、局部增强等。
而频域增强则是将图像转换到频域进行处理，如滤波、锐化等操作，来增强图像的视觉效果。
数字图像处理实验——图像恢复班级：信息10—1姓名：张慧学号：36实验四、图像复原一、实验目的1了解图像退化原因与复原技术分类化的数学模型；2熟悉图像复原的经典与现代方法；3热练掌握图像复原的应用；4、通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的图像复原。
二、实验原理：图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化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，图像退化模型如图1所示，可以表示为：g ( x, y ) H [ f ( x, y )] n( x, y ) f ( x, y )h( x, y ) n( x, y) （1）图1 图像退化模型(1)在测试图像上产生高斯噪声lena图-需能指定均值和方差；并用滤波器（自选）恢复图像；噪声是最常见的退化因素之一，也是图像恢复中重点研究的内容，图像中的噪声可定义为图像中不希望有的部分。
噪声是一种随机过程，它的波形和瞬时振幅以及相位都随时间无规则变化，因此无法精确测量，所以不能当做具体的处理对象，而只能用概率统计的理论和方法进行分析和处理。
本文中研究高斯噪声对图像的影响及其去噪过程。
①高斯噪声的产生：所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
一个高斯随机变量z的PDF可表示为：P（z）()22x pz u2σ-⎡⎤-⎢⎥⎣⎦（2）其中z代表灰度，u是z的均值，σ是z的标准差。
高斯噪声的灰度值多集中在均值附近。
图2 高斯函数可以通过不同的算法用matlab 来产生高斯噪声。
②高斯噪声对信号的影响噪声影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程，在图像中加高斯噪声通常会使图像变得模糊并且会出现细小的斑点，使图像变得不清晰。
③去除高斯噪声的一些方法去除高斯噪声的方法有直方图变换，低通滤波，高通滤波，逆滤波，维纳滤波，中值滤波等。
本文应用高斯平滑滤波进行去噪处理。
《数字图像处理A》图像复原与重建实验一、实验目的图像的降噪与复原既在日常生活中拥有广泛的应用场景，又是数字图像处理领域的经典应用。
本实验首先对特定图像进行添加噪声和模糊，然后再使用经典的算法对噪声退化图像进行复原和重建。
通过该实验，进一步理解图像降噪和复原的基本原理，巩固图像处理基本操作的同时，提升对图像降噪和复原的理解和掌握。
二、实验内容1.利用matlab实现对特定图像添加高斯噪声和运动模糊。
2.使用逆滤波对退化图像进行处理。
3.使用常数比进行维纳滤波。
4.使用自相关函数进行维纳滤波。
三、实验原理1. 图像退化模型在一般情况下图像的退化过程可建模为一个退化函数和一个噪声项，对一幅图像f(x,y)进行处理，产生退化图像g(x,y),如下所示，其中η(x,y)是噪声项，H则是源图像的退化函数。
g(x,y)=H[f(x,y)]+η(x,y)2. 图像的噪声模型图像的噪声模型分为空间域噪声模型（通过噪声的概率密度函数对噪声进行描述）和频率域噪声模型（由噪声的傅里叶性质进行描述）两种类型。
在本实验中，我们采用的是空间噪声的经典噪声模型高斯噪声，高斯噪声模型的概率分布函数如下所示,其中σ是标准差，μ是期望。
p(z)=√2πσ−(x−μ)22σ2⁄3. 图像模糊图像模糊是一种常见的主要的图像退化过程。
场景和传感器两者导致的模糊可以通过空间域和频率域低通滤波器来建模。
而另一种常见的退化模型是图像获取时传感器和场景之间的均匀线性运动生成的图像模糊。
本实验的模糊模型采用的则是运动模糊，该模糊可以通过工具箱函数fspecial进行建模。
1.带噪声退化图像的复原在图像复原中经典的方法包括两种，分别是直接逆滤波和维纳滤波。
其中，直接逆滤波的复原模型如下所示,其中G(u,v)表示退化图像的傅里叶变换，H(u,v)则表示退化函数。
除了直接逆滤波之外，更为常见的是使用维纳滤波对退化图像进行复原，复原模型如教材100页4.7节所示。
数字图像处理之图像复原技术总结图像采集、传送和转换过程中，会加入一些噪声，表现为图像模糊、失真和有噪声等。
图像复原技术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，得到质量改善的图像图像噪声模型CCD摄像机获取图像时，光照强度和传感器的温度是产生噪声的主要原因。
噪声:不期望接收到的信号(相对于期望接收到的信号而言)图像噪声按照噪声和信号之间的关系可以分为加性噪声和乘性噪声。
加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。
一般应该考虑为高斯噪声吧1.高斯噪声（正态噪声）----源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声，CCD噪声高斯噪声可以通过空域滤波的平滑或者图像复原技术来消除P（z） = 1/(sqrt(2*pi*σ))*exp(-(z-μ)^2/(2*σ^2))2.椒盐噪声--（双极）脉冲噪声（成像中的短暂停留，例如错误的开关操作）P（z）=Pa,z=aPb,z=b0,other椒盐噪声是指图像中出现的噪声只有两种灰度值，分别是a和b，这两种灰度值出现的概率分别是Pa和Pb均值是 m = a*Pa+b*Pb方差是σ^2 = (a-m)^2*Pa +(b-m)^2*Pb通常情况下，脉冲噪声总是数字化为允许的最大值或最小值。
负脉冲为黑点，正脉冲为白点。
因此该噪声称为椒盐噪声，去除噪声的较好方法是中值滤波3.均匀分布噪声（模拟随机数产生器）均匀分布噪声的概率密度函数为：P（z） = 1/(b-a),a<=z<=b*Pb0,other均匀分布噪声的期望和方差分别为：m = (a+b)/2σ^2 = (b-a)^2/124.指数分布噪声（激光成像）指数分布噪声的概率密度函数为：P（z） = a*exp(-a*z),z>=0,0,z<0指数分布噪声的期望和方差分别为：m= 1/a,σ^2 = 1/a^25,伽马分布噪声（激光成像）伽马分布噪声的概率密度函数为：P（z） = (a^b*z^(b-1))/(b-1)!*exp(-a*z)伽马分布噪声的期望和方差分别为：m = b/a,σ^2 = b/a^26.瑞利噪声空域中的滤波复原均值滤波复原算术均值滤波器几何均值滤波器逆谐波均值滤波器可以用于消除椒噪声或者盐噪声顺序统计滤波复原中值滤波、最大值滤波和最小值滤波中值滤波可以很好的保留图像的边缘，非常适合去除椒盐噪声，效果优于均值滤波二维中值滤波 J = medianfilt2(I)最大值滤波器也能够去除椒盐噪声，但会从黑色物体的边缘去除一些黑色像素最小值滤波器会从白色物体的边缘去除一些白色像素二维排序滤波 J = ordfilt2(I,order,domain)最大值滤波 J = ordfilt2(I,9,ones(3))最小值滤波 J = ordfilt2(I,1,ones(3))自适应滤波复原wiener2() 自适应维纳滤波图像复原算法逆滤波复原在频域上使用退化后观察得到的图像频域值来除去退化函数，得到近似于原图像的估计图像，然后通过傅里叶逆变换得到原图像的估计值维纳滤波复原（对运动模糊图像进行复原）deconvwnr()进行图像的维纳滤波复原约束最小二乘法复原deconvreg()Lucy-Richardson复原deconvlucy()采用加速收敛的Lucy-Richardson算法对图像进行复原盲解卷积复原在实际应用中，经常在不知道PSF的情况下对图像进行复原。
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_______________姓名_______________学号_______________电气与信息学院和谐勤奋求是创新2.对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要求在同一窗口中显示。
I=imread('moon.tif');H = fspecial('sobel');subplot(2,2,1)imshow(I);title(' Qriginal Image ');Sobel = imfilter(I,H,'replicate');subplot(2,2,2)imshow(Sobel);title(' Sobel Image ')H = fspecial('laplacian',0.4);lap = imfilter(I,H,'replicate');subplot(2,2,3)imshow(lap);title(' Laplacian Image ')H = fspecial('gaussian',[3 3],0.5);gaussian = imfilter(I,H,'replicate');subplot(2,2,4)imshow(gaussian);title(' Gaussian Image ')3.使用函数imfilter时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填充、’replicate’、’symmetric’、’circular’）进行低通滤波，显示处理后的图像。
originalRGB = imread('trees.tif');subplot(3,2,1)imshow(originalRGB);title(' Qriginal Image ');h = fspecial('motion', 50, 45); %motion blurredfilteredRGB = imfilter(originalRGB, h);subplot(3,2,2)imshow(filteredRGB);title(' Motion Blurred Image ');boundaryReplicateRGB = imfilter(originalRGB, h, 'replicate');subplot(3,2,3)imshow(boundaryReplicateRGB);title(' 0-Padding');boundary0RGB = imfilter(originalRGB, h, 0);subplot(3,2,4)imshow(boundary0RGB);title('Replicate');boundarysymmetricRGB = imfilter(originalRGB, h, 'symmetric'); subplot(3,2,5)imshow(boundarysymmetricRGB);title(' Symmetric ');boundarycircularRGB = imfilter(originalRGB, h, 'circular'); subplot(3,2,6)imshow(boundarycircularRGB);title(' Circular');5.对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要求在同一窗口中显示结果。
